Vad är statistisk klassificering?
Statistisk klassificering är uppdelningen av data i meningsfulla kategorier för analys. Det är möjligt att tillämpa statistiska formler på data för att göra detta automatiskt, vilket möjliggör storskalig databehandling som förberedelse för analys. Vissa standardiserade system finns för vanliga typer av data som resultat från medicinska avbildningsstudier. Detta gör det möjligt för flera enheter att utvärdera data med samma mätvärden så att de enkelt kan jämföra och utbyta information.
När forskare och andra parter samlar in data kan de tilldela den till lös kategorier på grundval av liknande egenskaper. De kan också utveckla formler för att klassificera sina data när de kommer in och automatiskt dela upp dem i specifika statistiska klassificeringar. När de samlar in information kanske forskare inte vet så mycket om sina uppgifter, vilket gör det svårt att klassificera. Formler kan identifiera viktiga funktioner att använda som potentiella kategorimido Separera olika typer av information för analys och jämförelse. Till exempel bör arbetare i en folkräkning kunna utforska flera parametrar för att ge en meningsfull bedömning av de uppgifter de samlar in. Med hjälp av deklarationer på folkräkningsformulär kan en statistisk klassificeringsalgoritm separera olika typer av hushåll och individer på grundval av information som ålder, hushållskonfiguration, medelinkomst och så vidare.
De insamlade uppgifterna måste vara kvantitativa för att statistisk analys ska fungera. Kvalitativ information kan vara för subjektiv. Som ett resultat måste forskare utforma metoder för datainsamling noggrant för att få information de faktiskt kan använda. Till exempel, i en klinisk prövning, kan observatörer som fyller ut formulär under uppföljningundersökningar använda en poängrubrik för att bedöma patientens hälsa. Istället för en kvalitativ bedömning som "patienten ser bra ut,"Forskaren kunde tilldela en poäng på sju på en skala, som en formel kunde använda för att bearbeta data.
statistiker använder olika tekniker för statistisk klassificering och utveckling av lämpliga formler för att behandla sina data. Fel i detta stadium av dataanalys kan förvärras över senare forskning och analys. Det är viktigt att tänka på datasatsen, den information som folk vill dra sig ur den och hur materialet kommer att användas. I formella artiklar måste forskare diskutera det statistiska klassificeringssystemet de valde att använda och många tillhandahåller också rådata för att låta granskarna titta på informationen för sig själva för att bestämma giltigheten av de slutsatser som uppnåtts i studien.