Jaké jsou různé techniky analýzy dat?

Techniky analýzy dat umožňují vědcům kontrolovat shromážděná data a z informací provádět závěry nebo odhodlání. Většina technik se zaměřuje na aplikaci kvantitativních technik k přezkoumání dat. Několik populárnějších technik kvantitativní analýzy dat zahrnuje popisnou statistiku, analýzu průzkumných dat a potvrzující analýza dat. Poslední dva zahrnují použití podpory nebo nepodporující předem stanovené hypotézy. Skupiny, které mohou tyto techniky používat, zahrnují jednotlivé vědci, studenty, podniky, vládní agentury a matematiky, mimo jiné, které potřebují informace a data.

Kvantitativní analýza dat se pokouší odstranit zkreslení výzkumných pracovníků ze shromážděných údajů. Silné použití statistik, pravděpodobností nebo jiných matematických technik umožňuje jednotlivcům používat standardní metody pro interpretaci dat. Když se vědci pokoušejí použít kvalitativní techniky analýzy dat - často založené na osobním pozadí jednotlivce, preferujteNCE nebo základní zásady výzkumu a uvažování - shromážděné údaje mohou být nesprávně čitelné nebo nesprávně interpretovány. Matematické techniky jsou proto méně náchylné k těmto chybám a často více přijímají ostatní jednotlivci nebo vědci.

Deskriptivní statistická analýza odděluje nebo shrnuje data do konkrétních skupin. Demografie jsou běžnou sadou popisných statistik. Vědci shromáždí informace týkající se věku populace, pohlaví, velikosti domácnosti, příjmu, typu práce a dalších informací. Dalším typem popisné statistické analýzy je procento dokončení quarterbacku při hraní ve fotbalovém zápase. Pokud quarterback dokončí šest z osmi pokusů o průchod, má procento dokončení 75 procent. Chyba v této technice je neschopnost statistik poskytovat další informace, jako je délka každého průchodu.

Průzkumná data aTechniky nalysis často zahrnují použití schránků, histogramů, paretových grafů, rozptylových grafů nebo stonku a listů. Hlavním účelem této techniky je podporovat uvedenou hypotézu od výzkumného pracovníka. Výzkumník může například toužit prokázat hypotézu o věkovém rozmezí majitelů, kteří řídí konkrétní typ automobilu, jako je minivan. Pro testování a podporu této hypotézy výzkumný pracovník shromáždí informace a vytvoří spiknutí, aby určil počet majitelů v jeho uvedeném rozsahu. Statistiky poskytnou informace na podporu nebo nepodporují hypotézu a ukazují, kolik odlehlých hodnot je ve shromážděných datech.

Techniky potvrzující analýzy dat jsou opakem průzkumných technik. V těchto testech se výzkumný pracovník snaží vyvrátit nulovou hypotézu, což je prohlášení obecně přijímáno jako pravdivé většinou jednotlivců. Aby vyvrátil nulovou hypotézu, výzkumný pracovník shromáždí konkrétní informace týkající se hypotézy a otestuje Avevztek, rozptyl, hodnoty p a intervaly spolehlivosti. Interval spolehlivosti prokázán potvrzující analýzou dat poskytne informace o tom, jak sebevědomý by měl být výzkumný pracovník ohledně toho, zda je nulová hypotéza pravdivá nebo nepravdivá.