Was sind die verschiedenen Datenanalysetechniken?

Datenanalysetechniken ermöglichen es den Forschern, gesammelte Daten zu überprüfen und aus den Informationen Schlussfolgerungen oder Bestimmungen zu ziehen. Die meisten Techniken konzentrieren sich auf die Anwendung quantitativer Techniken zur Überprüfung der Daten. Einige der beliebtesten quantitativen Datenanalysetechniken umfassen beschreibende Statistiken, explorative Datenanalysen und Bestätigungsdatenanalyse. Die beiden letztgenannten beinhalten die Verwendung von Unterstützung oder Nichtunterstützung einer vorgegebenen Hypothese. Gruppen, die diese Techniken anwenden können, sind einzelne Forscher, Studenten, Unternehmen, Regierungsbehörden und Aktuare, unter anderem, die Informationen und Daten benötigen. Durch die starke Verwendung von Statistiken, Wahrscheinlichkeiten oder anderen mathematischen Techniken können Einzelpersonen Standardmethoden zum Interpretieren von Daten verwenden. Wenn Forscher versuchen, qualitative Datenanalysetechniken zu verwenden - häufig basierend auf dem persönlichen Hintergrund des Einzelnen, bevorzugenNCE- oder Grundlagenforschungs- und Argumentationsprinzipien - Die gesammelten Daten können falsch verstanden oder falsch interpretiert werden. Daher sind mathematische Techniken weniger anfällig für diese Fehler und werden von anderen Personen oder Forschern häufig mehr akzeptiert.

Deskriptive statistische Analyse trennen oder fassen Sie Daten in bestimmte Gruppen zusammen. Demografische Daten sind eine gemeinsame Reihe beschreibender Statistiken. Die Forscher werden Informationen über das Alter, Geschlecht, die Größe, den Einkommen, die Arbeitsplätze und andere Informationen einer Bevölkerung sammeln. Eine andere Art der deskriptiven statistischen Analysen ist der Abschlussprozentsatz eines Quarterbacks beim Spielen in einem Fußballspiel. Wenn der Quarterback sechs von acht Passversuchen abschließt, hat er einen Abschluss von 75 Prozent. Ein Fehler in dieser Technik ist die Unfähigkeit der Statistik, zusätzliche Informationen bereitzustellen, z. B. die Länge jedes Durchgangs.

Erkundungsdaten aNalyse-Techniken umfassen häufig die Verwendung von Boxplots, Histogrammen, Pareto-Diagrammen, Streudiagramme oder einem Stamm-Blatt-Diagramm. Der Hauptzweck dieser Technik ist die Unterstützung einer erklärten Hypothese eines Forschers. Zum Beispiel kann ein Forscher eine Hypothese über die Altersgruppe von Eigentümern beweisen, die eine bestimmte Art von Autos wie einen Minivan fahren. Um diese Hypothese zu testen und zu unterstützen, sammelt der Forscher Informationen und erstellt ein Box -Diagramm, um die Anzahl der Eigentümer in seinem angegebenen Bereich zu bestimmen. Die Statistiken liefern Informationen, die die Hypothese unterstützen oder nicht, und zeigen, wie viele Ausreißer in den gesammelten Daten enthalten sind.

Bestätigungsdatenanalysetechniken sind das Gegenteil von explorativen Techniken. In diesen Tests möchte der Forscher die Nullhypothese widerlegen, die eine Aussage ist, die von den meisten Personen allgemein als wahr anerkannt wird. Um die Nullhypothese zu widerlegen, sammelt der Forscher spezifische Informationen im Zusammenhang mit der Hypothese und testet die AVEWut, Varianz, P-Werte und Konfidenzintervalle. Das durch die Bestätigungsdatenanalyse nachgewiesene Konfidenzintervall liefert Informationen darüber, wie sicher der Forscher darüber geht, ob die Nullhypothese wahr oder falsch ist.