統計的分類とは

統計的分類とは、分析のためにデータを意味のあるカテゴリに分割することです。 データに統計式を適用してこれを自動的に行うことができ、分析の準備として大規模なデータ処理が可能になります。 医用画像研究の結果のような一般的なタイプのデータのために、いくつかの標準化されたシステムが存在します。 これにより、複数のエンティティが同じメトリックでデータを評価できるため、情報を簡単に比較および交換できます。

研究者や他の関係者がデータを収集するとき、同様の特性に基づいて、それをゆるいカテゴリに割り当てることができます。 また、データを受け取ったときに分類するための数式を作成し、特定の統計的分類に自動的に分割することもできます。 情報を収集する際、研究者は自分のデータについてあまり知らない場合があり、分類が難しくなります。 数式は、潜在的なカテゴリ識別子として使用する重要な機能を識別できます。

データの処理には、分析と比較のためにさまざまな種類の情報を分離するための統計的分類が必要です。 たとえば、国勢調査では、労働者は、収集するデータの意味のある評価を提供するために、複数のパラメーターを調査できる必要があります。 統計分類アルゴリズムは、国勢調査票の宣言を使用して、年齢、世帯構成、平均収入などの情報に基づいて、さまざまなタイプの世帯と個人を分離できます。

統計分析が機能するためには、収集されるデータは本質的に定量的でなければなりません。 定性的情報は主観的すぎる場合があります。 そのため、研究者はデータ収集方法を慎重に設計して、実際に使用できる情報を取得する必要があります。 たとえば、臨床試験では、フォローアップ検査中にフォームに記入するオブザーバーは、スコアリングルーブリックを使用して患者の健康状態を評価できます。 「患者の見栄えが良い」などの定性的評価の代わりに、研究者はスケールで7のスコアを割り当てることができ、これを数式がデータの処理に使用できます。

統計学者は、データを処理するために、統計的な分類と適切な公式の開発にさまざまな手法を使用します。 データ分析のこの段階でのエラーは、後の調査と分析でさらに悪化する可能性があります。 データセットの性質、人々がデータセットから引き出したい情報、および素材の使用方法について考えることが重要です。 正式な論文では、研究者は使用することを選択した統計的分類システムについて議論する必要があり、多くはまた、レビューアが研究で到達した結論の妥当性を判断するための情報を確認できる生データを提供します。