Co je statistická klasifikace?
Statistická klasifikace je rozdělení dat do smysluplných kategorií pro analýzu. Je možné aplikovat statistické vzorce na data automaticky, což umožňuje zpracování dat ve velkém měřítku při přípravě na analýzu. Některé standardizované systémy existují pro běžné typy dat, jako jsou výsledky lékařských zobrazovacích studií. To umožňuje více entitám vyhodnocovat data se stejnými metrikami, aby mohli snadno porovnávat a vyměňovat si informace.
Protože vědci a další strany shromažďují údaje, mohou je na základě podobných charakteristik přiřadit ke ztraceným kategoriím. Mohou také vyvinout vzorce pro klasifikaci svých dat, jakmile přijdou, a automaticky je rozdělit do konkrétních statistických klasifikací. Při shromažďování informací nemusí vědci o svých datech moc vědět, což ztěžuje jejich klasifikaci. Vzorce mohou identifikovat důležité funkce, které lze použít jako identifikátory potenciální kategorie.
Zpracování dat vyžaduje statistickou klasifikaci k oddělení různých druhů informací pro analýzu a porovnání. Například při sčítání by pracovníci měli být schopni prozkoumat více parametrů, aby poskytli smysluplné posouzení shromážděných údajů. Pomocí deklarací na sčítacích formulářích může statistický klasifikační algoritmus oddělit různé typy domácností a jednotlivců na základě informací, jako je věk, konfigurace domácnosti, průměrný příjem atd.
Shromážděné údaje musí být kvantitativní povahy, aby statistická analýza fungovala. Kvalitativní informace mohou být příliš subjektivní. Výsledkem je, že vědci musí pečlivě navrhnout metody sběru dat, aby získali informace, které mohou skutečně použít. Například v klinickém hodnocení mohou pozorovatelé, kteří vyplní formuláře během následných vyšetření, použít hodnocení stavu k posouzení zdraví pacientů. Namísto kvalitativního posouzení, jako je „pacient vypadá dobře“, mohl vědec přiřadit skóre sedm na stupnici, které by mohla vzorec použít ke zpracování dat.
Statistici používají různé metody ke statistické klasifikaci a vývoji vhodných vzorců pro zpracování svých dat. Chyby v této fázi analýzy dat mohou být spojeny s pozdějším výzkumem a analýzou. Je důležité myslet na povahu souboru údajů, na informace, které z něj lidé chtějí vytáhnout, a na to, jak bude materiál použit. Ve formálních dokumentech musí vědci diskutovat o statistickém klasifikačním systému, který se rozhodli použít, a mnoho také poskytuje nezpracovaná data, která umožní recenzentům prohlížet si informace pro sebe, aby určili platnost závěrů dosažených ve studii.