Укажите последовательность этапов статистического исследования: F1: Статистика

Содержание

F1: Статистика

F2:

F3: ЭГ, ЭХ, ЭМ, ЭС,

F4: {первый, второй, третий}

V1:Описательная статистика

Предмет, метод и основные категории статистики как науки

1. Первичным элементом статистической совокупности является …

–: единица группировки

+: единица совокупности

–: единица наблюдения

–: статистический показатель

2. Особенность представления цифрового материала в статистике состоит том, что цифры являются ….

–: абсолютными

–: именованными

–: именованными, относящимися к определенному месту и времени

+: агрегированными

3. Укажите последовательность этапов статистического исследования: 1) анализ статистической информации; 2) сбор первичной статистической информации; 3) сводка и группировка первичной информации; 4) определение статистической совокупности; 5) рекомендации на основе анализа данных; 6) разработка статистической гипотезы.

+: 642315

–: 123456

–: 654321

–: 241635

4. К атрибутивному признаку относится…

–: возраст

–: рост

+: пол человека

–: размер обуви

5. По характеру отображения свойств единиц совокупности признаки подразделяются на…

–: факторные и результативные

+: атрибутивные и количественные

–: первичные и вторичные

–: существенные и несущественные

6. По форме внешнего выражения признаки бывают

–: второстепенными

–: основными

+: атрибутивными

–: индивидуальными

7. Статистическая совокупность состоит из

–: результатов сводки

–: конкретных числовых значений статистических показателей

+: социально-экономических объектов или явлений общественной жизни

–: статистических показателей

8. Качественные статистические признаки подразделяются на … (не менее двух ответов)

+: альтернативные

–: агрегатные

–: комплексные

+: номинальные

9. Элементы статистической совокупности характеризуются …

–: независимостью;

+: однородностью

–: системностью

+: массовостью

0. Варьирующим признаком является …

–: пол человека

–: число р

+: цена одного килограмма товара

–: температура кипения воды

11. Предметом изучения статистики являются статистические …

+: совокупности

Статистическое наблюдение

1. К видам несплошного статистического наблюдения относят …

+: выборочное наблюдение

+: наблюдение основного массива

+: монографическое наблюдение

–: специально организованное наблюдение

–: текущее наблюдение

2. В теории статистики различают следующие виды ошибок статистического наблюдения в зависимости от причин возникновения …

+: ошибки репрезентативности

–: общие ошибки

–: частные ошибки

+: ошибки регистрации

3. В теории статистики различают следующие виды прерывного статистического наблюдения …

+: периодическое

+: единовременное

–: отчетность

–: монографическое

4. Задачей статистического наблюдения является …

–: первичная обработка, сводка и обобщение данных

–: группировка данных

+: сбор массовых данных об изучаемом явлении

–: выявление количественных закономерностей

5. В практике статистики к выборкам, предполагающим предварительный отбор групп, относят следующие из нижеперечисленных …

–: повторная

+: типическая

–: серийная (гнездовая)

–: собственно-случайная

6. При методе основного массива обследованию подвергаются

–: случайно отобранные отдельные единицы совокупности

–: все единицы совокупности

–: наиболее мелкие единицы совокупности, имеющие по основному признаку наименьший удельный вес в совокупности

+: значительная часть, у которой объем изучаемого признака составляет наибольший удельный вес в совокупности

7. Ошибки регистрации возникают

+: как при сплошном, так и при несплошном наблюдении

–: только при сплошном наблюдении

–: только при выборочном наблюдении

–: только при несплошном наблюдении

8. Согласно теории статистики бесповторному отбору в выборочную совокупность соответствует следующее утверждение

–: единицы возвращаются в исследуемую совокупность после обследования

–: вероятность попадания единиц в выборку не изменится

+: вероятность попадания единиц в выборку увеличится

+: единица подвергается обследованию и в совокупность не возвращается.

9. Относительная ошибка выборки для средней рассчитывается по формуле:

–: ∆ =t

–: ∆x̃ =tух̃ /√n

+: ∆% = ∆x̃100 / х̃, %

–: ∆% = ∆w100 / р, %

10. В случае, когда единицы генеральной совокупности можно разбить на несколько типических групп, применяется выборка

–: серийная

–: механическая

+: типическая

–: многоступенчатая

11. Для сопоставления эффективности работы двух поликлиник города организовано наблюдение, оценивающее количество обращений к терапевту и время обслуживания пациентов. Для этого 10% пациентов случайно отобраны из всех прикрепленных к поликлинике по каждой группе алфавита, с которой начинается фамилия. Способом организации выборки

–: серийный

–: собственно случайный

+: комбинированный;

–: механический

12. Всероссийская перепись населения 2002 года – это

–: анкетный способ статистического наблюдения;

–: специально организованное несплошное наблюдение;

+: специально организованное сплошное наблюдение;

–: статистическая отчетность.

13. При увеличении среднеквадратического отклонения в два раза объем повторной случайной выборки …

–: не изменится

–: увеличится в 2 раза

–: уменьшится в 2 раза

+: увеличится в 4 раза

4. При типическом отборе внутри групп обследуются единицы, отобранные … способами.

–: комбинированным и серийным

–: механическим и серийным

+: собственно-случайным и механическим

–: любыми

15. Выборка, заключающаяся в отборе единиц из общего списка генеральной совокупности способом жеребьевки, называется …

–: механической

–: типичной

–: серийной

+: собственно случайной

16. Совокупность единиц изучаемого явления, о которых должны быть собраны сведения, называют …

–: отчетной единицей, от которой поступают данные

–: субъектами статистического наблюдения

–: окружающей средой, где находится элементарная единица

+: объектом статистического наблюдения

17. Вероятность попадания каждой единицы генеральной совокупности в выборочную совокупность остается постоянной при … отборе.

+: повторном

–: бесповторном

–: безвозвратном

–: механическом

18. Чем больше вариация признака, тем при прочих равных условиях ошибка выборки …

–: меньше

–: не зависит от вариации признака

–: равна единице

+: больше

19. В теории статистики рассматриваются следующие формы статистического наблюдения …

–: периодическое наблюдение

–: сплошное наблюдение

+: специально организованное наблюдение

+: отчетность организаций

20. К требованиям в организации статистического наблюдения относятся …

+: массовость

+: научность

–: планомерность

Статистика — подробные проблемы — тест 1

Главная / Математика / Статистика — подробные проблемы / Тест 1 Упражнение 1:

Номер 1

Когда и где возникла школа политических арифметиков?

Ответ:

&nbsp(1) в конце ХIV в. во Франции&nbsp

&nbsp(2) в конце ХХ в. в Китае&nbsp

&nbsp(3) в середине ХVII в. в Англии&nbsp

&nbsp(4) в начале ХХ в. в Германии&nbsp

Номер 2

Кто считается одним из создателей экономической статистики?

Ответ:

&nbsp(1) Г. Ом&nbsp

&nbsp(2) П. Л. Чебышев&nbsp

&nbsp(3) А. Кетле&nbsp

&nbsp(4) У. Петти&nbsp

Упражнение 2:

Номер 1

Государственная статистика представляет собой систему, состоящую из

Ответ:

&nbsp(1) четырех уровней&nbsp

&nbsp(2) трех уровней&nbsp

&nbsp(3) двух уровней&nbsp

Номер 2

Какой орган стоит во главе государственной статистики в настоящее время?

Ответ:

&nbsp(1) Госкомстат России&nbsp

&nbsp(2) Центральное статистическое управление (ЦСУ) при Совете Министров&nbsp

&nbsp(3) Федеральная служба государственной статистики&nbsp

&nbsp(4) Главный межрегиональный центр обработки и распространения статистической информации&nbsp

Упражнение 3:

Номер 1

Какими могут быть признаки изучаемого явления?

Ответ:

&nbsp(1) альтернативными&nbsp

&nbsp(2) атрибутивными&nbsp

&nbsp(3) количественными&nbsp

&nbsp(4) Верны все вышеперечисленные варианты&nbsp

Номер 2

Что из перечисленного относится к основным терминам статистики, которыми наиболее часто оперируют?

Ответ:

&nbsp(1) единица статистической совокупности&nbsp

&nbsp(2) статистическая совокупность&nbsp

&nbsp(3) признак и варианты&nbsp

&nbsp(4) Вернывсе вышеперечисленные варианты&nbsp

Упражнение 4:

Номер 1

Укажите, какой ученый дал определение предмета статистики

Ответ:

&nbsp(1) Адольф Кетле&nbsp

&nbsp(2) Уильям Петти&nbsp

&nbsp(3) Джон Граунт&nbsp

&nbsp(4) Бернулли Даниил&nbsp

Номер 2

Чем обусловлено распространение статистического учета в древних царствах Малой Азии, Индии, Китае, Японии?

Ответ:

&nbsp(1) целями налогообложения населения и военными нуждами&nbsp

&nbsp(2) нуждами строительства&nbsp

&nbsp(3) разведкой новых территорий&nbsp

Упражнение 5:

Номер 1

Какие признаки называются альтернативными?

Ответ:

&nbsp(1) признаки, характеризующие структуру явлений&nbsp

&nbsp(2) все качественные признаки&nbsp

&nbsp(3) имеющие количественное выражение&nbsp

&nbsp(4) принимающие только два значения&nbsp

Номер 2

На каком этапе статистического исследования происходит систематизация собранной первичной информации?

Ответ:

&nbsp(1) в процессе статистического наблюдения&nbsp

&nbsp(2) в процессе сводки и группировки результатов наблюдения&nbsp

&nbsp(3) по усмотрению исследователя&nbsp

&nbsp(4) в процессе расчета обобщающих показателей&nbsp

Упражнение 6:

Номер 1

Что является предметом изучения статистики?

Ответ:

&nbsp(1) история развития общества&nbsp

&nbsp(2) физические законы развития природных явлений&nbsp

&nbsp(3) количественная сторона массовых, общественных явлений&nbsp

&nbsp(4) все перечисленное&nbsp

Номер 2

Каким этапом статистического исследования является наблюдение?

Ответ:

&nbsp(1) вторым&nbsp

&nbsp(2) первым&nbsp

&nbsp(3) заключительным&nbsp

Упражнение 7:

Номер 1

Что из перечисленного ниже не относится к основным задачам статистического исследования?

Ответ:

&nbsp(1) получение точной, объективной информации о состоянии и развитии социально-экономических процессов&nbsp

&nbsp(2) разработка сетевых моделей управления общественными явлениями&nbsp

&nbsp(3) анализ взаимосвязи между явлениями, их структуры и закономерностей развития во времени и в пространстве&nbsp

Номер 2

Что такое статистика?

Ответ:

&nbsp(1) наука, изучающая методы оптимизации общественных явлений и процессов&nbsp

&nbsp(2) раздел дисциплины «Математика»&nbsp

&nbsp(3) наука, занимающаяся выявлением закономерностей в развитии массовых общественных явлений&nbsp

Упражнение 8:

Номер 1

Каково происхождение термина «Статистика»?

Ответ:

&nbsp(1) это русский термин&nbsp

&nbsp(2) от англ. statistiks — числовой ряд&nbsp

&nbsp(3) от исп. statiks — порядок&nbsp

&nbsp(4) от лат. stato — (государство) и status — политическое состояние&nbsp

Номер 2

Укажите главный критерий, которому должно соответствовать явление, чтобы к нему можно было применить статистические методы

Ответ:

&nbsp(1) массовость&nbsp

&nbsp(2) качественность&nbsp

&nbsp(3) случайность&nbsp

&nbsp(4) единичность&nbsp

Упражнение 9:

Номер 1

Что из перечисленного относится к этапам процесса статистического исследования?

Ответ:

&nbsp(1) расчет обобщающих аналитических показателей&nbsp

&nbsp(2) верно все перечисленное&nbsp

&nbsp(3) сводка и группировка результатов наблюдения&nbsp

&nbsp(4) статистическое наблюдение&nbsp

Номер 2

Укажите, что является важнейшим требованием к информации, пригодной для статистического анализа

Ответ:

&nbsp(1) количественная однородность тех единичных фактов, которые образуют статистическую совокупность&nbsp

&nbsp(2) качественная однородность тех единичных фактов, которые образуют статистическую совокупность&nbsp

&nbsp(3) качественная неоднородность тех единичных фактов, которые образуют статистическую совокупность&nbsp

Каким органом осуществляется руководство статистикой в России? — КиберПедия

a) Росстат

b) Госкомстат

c) Министерство финансов

d) Правительство

Тема: 2.1. Этапы проведения и программно-методологические вопросы статистического наблюдения

1. Укажите последовательность этапов статистического исследования:

a) анализ статистической информации;

b) сбор первичной статистической информации;

c) сводка и группировка первичной информации;

d) определение статистической совокупности

e) рекомендации на основе анализа данных.

2. Объект статистического наблюдения — это:

a) единица наблюдения;

b) статистическая совокупность;

c) совокупность признаков изучаемого явления;

d) единица статистической совокупности;

e) отчетная единица.

3. Под объектом статистического наблюдения понимается:

a) совокупность общественных явлений, процессов;

b) факты или события, подлежащие исследованию;

c) все вышеперечисленное;

d) нет правильного ответа.

4. Единица наблюдения — это:

a) отдельно взятый признак;

b) общая черта отдельных объектов;

c) составной элемент объекта, являющийся носителем признаков;

d) единица, от которой поступают отчетные данные.

5. Под единицей наблюдения понимается:

a) та организация, откуда должна быть получена первичная статистическая информация;

b) планомерное, научно организованное и, как правило, систематическое получение данных о массовых явлениях и процессах социальной и экономической жизни путем регистрации существенных признаков каждой единицы совокупности;

c) составная часть глобальной информационной системы, которая формируется в соответствии с концепцией информатизации, разработанной в России;

d) нет правильного ответа.

6. Субъект, от которого поступают данные в ходе статистического наблюдения, называется:

a) единица наблюдения;

b) единица статистической совокупности;

c) отчетная единица;

d) формуляр наблюдения.

7. Отчетной единицей выступает:

a) единица наблюдения;

b) единица совокупности;

c) субъект, представляющий данные;

d) исследуемая статистическая совокупность.

8. Перечень признаков (или вопросов), подлежащих регистрации в процессе наблюдения, называется:

a) статистический формуляр;

b) программа наблюдения;

c) инструментарий наблюдения;

d) отчетная единица.

9. Программа наблюдения — это:

a) совокупность единиц наблюдения;

b) документ единого образца, содержащий результаты наблюдения;

c) перечень признаков, подлежащий регистрации в процессе наблюдения;

d) инструментарий статистического наблюдения.

10. Программа статистического наблюдения включает:

a) время наблюдения;

b) критический момент;

c) способ и метод наблюдения;

d) систему признаков, подлежащих статистическому наблюдению.

11. Инструментарий статистического наблюдения содержит:

a) инструкцию;

b) формуляр;

c) инструкцию и формуляр;

d) макет разработочных таблиц;

e) нет точного ответа.

12. Статистический формуляр — это:

a) перечень четко сформулированных вопросов;

b) документ, разъясняющий вопросы программы статистического наблюдения и порядок заполнения формы отчетности;

c) документ единого образца, содержащий программу и результаты наблюдения;

d) нет точного ответа.

13. Время наблюдения — это:

a) время, к которому относится все происходящее в обществе;

b) время, в течение которого производится заполнение статистических формуляров;

c) время, к которому относятся данные собранной информации;

d) время, по состоянию за которое регистрируются сведения в процессе статистического наблюдения.

14. Критический момент наблюдения — это:

a) время, по состоянию на которое собираются сведения;

b) сроки проведения наблюдения;

c) время, в течение которого собираются сведения;

d) период заполнения статистических формуляров.

15. Срок (период) наблюдения — это:

a) время, в течение которого происходит заполнение статистических формуляров;

b) конкретный день года, час дня, по состоянию на который должна быть проведена регистрация признаков по каждой единице исследуемой совокупности;

c) время, к которому относятся данные собранной информации;

d) время, по состоянию за которое регистрируются сведения в процессе статистического наблюдения.

16. Срок статистического наблюдения — это время, в течении которого:

a) заполняются статистические формуляры;

b) обучается кадровый состав для проведения наблюдения;

c) обрабатывается полученный в ходе наблюдения материал;

d) организуется разъяснительная работа с населением.

17. Расхождение между расчетными значениями и действительным значением изучаемых величин называется:

a) ошибкой наблюдения;

b) ошибкой регистрации;

c) ошибкой репрезентативности;

d) ошибкой выборки.

18. Ошибки статистического наблюдения бывают:

a) только случайные;

b) случайные и систематические;

c) только ошибки репрезентативности;

d) только ошибки регистрации.

19. Ошибки регистрации возникают:

a) только при сплошном наблюдении;

b) только при несплошном наблюдении;

c) как при сплошном, так и при несплошном наблюдении;

d) только при анкетном способе сбора данных.

20. Ошибки репрезентативности возникают:

a) только при сплошном наблюдении;

b) только при несплошном наблюдении;

c) как при сплошном, так и при несплошном наблюдении;

d) только при анкетном способе сбора данных.

21. Сплошному статистическому наблюдению присущи ошибки:

a) случайные ошибки репрезентативности;

b) случайные ошибки регистрации;

c) систематические ошибки регистрации;

d) систематические ошибки репрезентативности.

22. Выборочному наблюдению присущи ошибки:

a) случайные ошибки репрезентативности;

b) случайные ошибки регистрации;

c) систематические ошибки регистрации;

d) систематические ошибки репрезентативности.

23. Для выявления и устранения ошибок статистического наблюдения не используются:

a) счетный контроль;

b) синтаксический контроль;

c) логический контроль;

d) проверка репрезентативности.

стандарт Data Mining и 5 фаз этого процесса

SEMMA (аббревиатура от английских слов Sample, Explore, Modify, Model и Assess) – общая методология и последовательность шагов интеллектуального анализа данных (Data Mining), предложенная американской компанией SAS, одним из крупнейших производителей программного обеспечения для статистики и бизнес-аналитики, для своих продуктов [1].

Зачем нужен стандарт SEMMA

В отличие от другого широко используемого стандарта Data Mining, CRISP-DM, SEMMA фокусируется на задачах моделирования, не затрагивая бизнес-аспекты. Тем не менее, этот стандарт позиционируется как унифицированный межотраслевой подход к итеративному процессу интеллектуального анализа данных [1]. Эта методология не навязывает каких-либо жестких правил, однако, используя ее разработчик располагает научными методами построения концепции проекта, его реализации и оценки результатов проектирования [2].Подход SEMMA сочетает структурированность процесса Data Mining и логическую организацию инструментальных средств для поддержки каждой операции обработки и анализу данных. SEMMA включает диаграммы процессов обработки данных, что упрощает применение методов статистического исследования и визуализации, а также позволяет выбирать и преобразовывать наиболее значимые переменные, чтобы создавать с ними модели. Это улучшает предсказание результатов, помогает подтвердить точность модели и подготовить ее к развертыванию [2].

Из чего состоит SEMMA: этапы процесса Data Mining

Выборка данных – формирование начального набора данных для моделирования (dataset), который должен быть достаточно большим, чтобы содержать достаточную информацию для извлечения, и в то же время ограниченным, чтобы его можно было эффективно использовать.
Исследование – выявление ассоциаций, визуальный и интерактивный статистический анализ, понимание данных путем обнаружения ожидаемых и непредвиденных связей между переменными, а также отклонений с помощью визуализации данных.
Модификация – применение методов выбора, создания и преобразования переменных при подготовке к моделированию: кластерный анализ, преобразование, фильтрация и замещение информации.
Моделирование – применение методов построения и обработки моделей интеллектуального анализа данных: искусственные нейронные сети, деревья принятия решений, регрессионный анализ и т.д.
Оценка – сравнение результатов моделирования между собой и с планируемыми показателями, анализ надежности и полезности созданных моделей.

Этапы SEMMA-методологии разработки проекта Data Mining

Области применения стандарта Data Mining: где он используется

На практике эта методология реализована в среде SAS Data Mining Solution – программном пакете американского разработчика программного обеспечения для статистики и бизнес-аналитики SAS. Таким образом, CRISP-DM является наиболее полной и детальной методологией интеллектуального анализа данных, а SEMMA – это структура целевых функций в инструменте SAS Enterprise Miner, которая затрагивает исключительно технические аспекты моделирования, не касаясь бизнес-постановки задачи [3]. Поэтому на практике в большинстве случаев используется именно подход CRISP-DM. Однако, даже этот проработанный стандарт не спасет неопытного аналитика данных от популярных ошибок и проблем.

Источники

https://en.wikipedia.org/wiki/SEMMA
https://www.intuit.ru/studies/courses/6/6/lecture/198?page=4
https://habr.com/ru/company/lanit/blog/328858/

Related Entries

Статистический вывод: последовательность и интерпретация

Статистический вывод (statistical inference) представляет собой процесс получения логических вывовод о статистической совокупности на основании случайно извлеченных выборок. Логика статистического вывода не зависит от конкретной проблемы и используемых статистических методов. На основании выборки исследователь тестирует те или иные гипотезы, часто:

о различии статистических совокупностей,
наличии закономерностей,
отсутствии случайностей.

Проверка этиз статистических гипотез может быть уложена в следующую последовательность этапов статистического вывода:

Формируется нулевая и альтернативную гипотезы.
Например, нулевая гипотеза (Ho): параметр совокупности равен какому-то определённому значению, альтернативная теория (Ha): не равен. Обычно исследовательская теория является альтернативной к уже существующей парадигме. Чаще всего мы хотим указать на имеющую место новую закономерность (альтернативная гипотеза) и соотнести ее с консервативной нулевой гипотезой (которая часто говорит о случайной природе находок и об отсутствии закономерностей в реальности).
Формируется случайная выборка элементов совокупности и определяются параметры выборки.
Преобразуется параметр выборки в статистический критерий.
Находим p-значение для полученного статистического критерия.
Сравниваем с критическим значением статистического критерия.
Делаем выводы о сохранении нулевой гипотезы или о подтверждении альтернативной.

Нулевая гипотеза сохраняется или отвергается исходя из того, насколько вероятным оказывается наблюдаемый результат. Для оценки выборочных статистик в отношении изменчивости используются статистически статистических критериев для которых имеются рассчитанные распределения и по которым эти самые вероятности можно посчитать (z-, хи-квадрат-, t-, и прочие виды распределений).

Если пазличие между исследуемыми группами (выборками) заметно выражено относительно величины изменчивости данных, исследователь отвергает нулевую гипотезу и делает вывод, что случайное появление такого результата маловероятно: полученный результат статистически значим. В медицине традиционно принято отвергать нулевую гипотезу на уровне близкому к краю распределения (случайной величины), которая моглы бы проявиться случайно с вероятностью менее 5% (p<0,05).

Поскольку статистический вывод основывается на оценках вероятности, возможны два основных вида ошибочных решений: Ошибка первого (I) рода (alpha, уровень достоверности, отвергается истинная нулевая гипотеза), и ошибки II рода (при которой сохраняется ложная нулевая гипотеза. Первые имеют следствием ошибочное подтверждение гипотезы исследования (ложноположительные результаты), а последние — неспособность распознать статистически значимый результат (ложно отрицательные результаты).

Если Вам понравилась статья и оказалась полезной, Вы можете поделиться ею с коллегами и друзьями в социальных сетях:

Четыре этапа статистических навыков

В «Факторе анализа» мы стремимся помочь исследователям улучшить свои статистические навыки, чтобы они могли проводить потрясающие исследования.

Мы все склонны думать о «статистическом анализе» как об одном большом навыке, но это не так.

За годы обучения, коучинга и наставничества аналитиков данных на всех этапах я понял, что есть четыре основных этапа статистических навыков:

Этап 1: Основы

Этап 2: Линейные модели

Этап 3: Расширения линейных моделей

Этап 4: Расширенные модели

Существует еще одна ступенька, на которой обитают математики-статистики.Но этот этап необходим для такой крошечной части проектов по анализу данных, мы пока не будем его игнорировать.

Если вы попытаетесь овладеть навыком «статистического анализа» в целом, это будет ошеломляюще.

И, честно говоря, ты никогда не закончишь. Это слишком большое поле.

Но если вы сможете проработать эти этапы, вы обнаружите, что можете научиться и проводить практически любой статистический анализ, который вам нужен.

Два важных момента:

Вы не сможете пройти эти этапы за неделю, оставшуюся до завершения диссертации или представления тезисов конференции.На это уходят годы.
Для этого не нужно быть статистиком. Да, вам нужно узнать статистику. Да, это требует работы. Но любому исследователю, который проводит собственный анализ данных, необходимы статистические навыки. Вот ваша дорожная карта, чтобы их отточить.

Три компонента на каждом этапе

Если бы вас интересовало изучение статистики только как интеллектуальное упражнение, вы могли бы пройти через эти этапы, просто расширив свои статистические знания.

Это то, что делают классы.

Но у нас, аналитиков данных, есть еще две вещи, которые нужно освоить на каждом этапе: навыки анализа данных и навыки работы с программным обеспечением.

Оба жизненно важны. Очень часто чьи-то знания немного опережают их навыки анализа данных и программного обеспечения просто потому, что они прошли много занятий по статистике.

Идеальный путь к прогрессу по этапам

В идеальном мире ваши первые или два проекта анализа данных были бы простыми — на самой фундаментальной стадии. Это потребует одностороннего дисперсионного анализа или, возможно, некоторых непараметрических тестов.

Вы бы уже прошли парочку уроков по статистике и уже имели неплохие базовые знания. И у вас есть доступный наставник, который хорошо осведомлен, терпелив и готов ответить на ваши вопросы, когда они возникнут.

В этом проекте вы научитесь многим навыкам анализа данных: настройке набора данных, запуску тестов, проверке предположений. Вы также научитесь делать все это в программном обеспечении по вашему выбору. Вы получите опыт интерпретации доверительных интервалов и расчета размеров выборки.

Теперь вы готовы перейти к этапу 2. В следующем проекте вы можете заняться некоторыми сложными линейными моделями, например, с полиномиальными эффектами или мультиколлинеарностью.

Только после этот проект (а в идеале еще несколько) можно приступить к модели логистической регрессии на этапе 3.

Вот в чем дело.

Я никогда не видел этого в реальности.

В большинстве случаев самое первое исследование требует логистической регрессии.Ах да, и анализ главных компонент предикторов, чтобы иметь дело с мультиколлинеарностью.

Если вы действительно накапливаете, есть повторяющиеся меры.

Таким образом, вы можете сразу перейти к этапу 3 или 4, и пока вы там пытаетесь выяснить отношения шансов и максимальную вероятность, вам также трудно правильно настроить данные в своем программном обеспечении (этап 1) и выяснить, лучший способ построить модель (этап 2).

Другая реальность, с которой мы работаем, заключается в том, что если анализ данных не является вашей постоянной работой, между проектами могут уходить месяцы или годы.Так что, даже если вы достаточно хорошо разбираетесь в одном проекте, перед следующим нужно немного забыть.

Настоящий путь к прогрессу по этапам

Поскольку этого прямого, непрерывного пути в этой жизни не будет, вам придется немного попрыгать.

Да, чем больше вы сможете делать это, начиная снизу и продвигаясь вверх по этапам, тем легче это будет.

Но на самом деле вам, возможно, придется прыгнуть вперед, а затем снова вернуться вниз, чтобы заполнить некоторые пробелы в ваших навыках и знаниях.

Это все равно что танцевать статистический навык Time Warp.

Ограничение состоит в том, что перепрыгнуть две ступени практически невозможно. Возможно, вам удастся перепрыгнуть со 2-го на 3-й уровень, потрудившись, но для перехода со 2-го на 4-й потребуется ОЧЕНЬ много времени, руководства и работы.

Мы организовали наши семинары, чтобы дать вам базовые знания, практику и рекомендации по переходу к следующему этапу посредством углубленного изучения одного статистического метода. Большинство из них находится на стадиях 2-4.

И мы создали членство «Статистически говорящее», чтобы помочь вам несколькими способами, которые никто другой не делает:

Поможет заполнить некоторые пробелы в ваших знаниях на начальных этапах
Познакомлю вас с вышестоящими статистическими методами, которые могут быть вам полезны, о существовании которых вы даже не подозреваете.
Обеспечьте постоянный доступ к профессиональным консультантам по статистике, чтобы получать помощь и рекомендации по мере обучения и приобретения опыта.
Обсуждение вопросов «как подойти к анализу данных», которые пересекают этапы

Итак, основная стратегия:

Продвигайтесь вверх по ступеням по мере своих возможностей
Когда вы обнаружите, что проходите между этапами, вернитесь и изучите (или повторно изучите) концепции предыдущего этапа или приобретите навыки, которых вам может не хватать
Получите помощь, где бы вы ни находились
Старайтесь не перепрыгивать сразу слишком много ступеней

Хорошо, а что это за этапы и как по ним перемещаться? Вот обзор каждого из них:

Этап 1 является корнем нашего дерева статистических навыков.Ваши навыки здесь — ваш якорь, ваш фундамент.

Хотя это только начало, основы не так просты. На самом деле здесь есть несколько странно абстрактных концепций, которые ставят в тупик действительно умных людей.

Компонент статистических знаний этапа 1

Знание фокусируется на концепциях и лексике вероятности, статистики и анализа данных. Он включает в себя практически все, что вы узнали в комплексном курсе «Введение в статистику»: выборка, описательная и логическая статистика, проверка гипотез и многие другие основы.

Верхняя часть этого этапа проведет вас через базовую линейную регрессию и ANOVA.

Обычно требуется 1-2 класса статистики для овладения статистическими знаниями на этом этапе.

Компонент навыков анализа данных этапа 1

На этом этапе вам необходимо освоить прикладные навыки анализа данных. К ним относятся планирование анализа, выполнение этапов анализа в наиболее эффективном порядке, настройка и кодирование данных, а также представление результатов в виде графиков, таблиц и ясного и подробного отчета.

Компонент навыков работы с программным обеспечением этапа 1

Владение программным обеспечением обычно включает хорошее умение вводить данные и манипулировать ими; определять переменные и работать с ними для проведения анализа; и запускать описательную и логическую статистику.

Это сложнее, чем кажется, но хорошее вводное руководство по программному обеспечению будет бесценным.

Этап 1 Заключение

Чтобы пройти этап 1, исследователь должен иметь опыт проведения анализа данных для нескольких исследовательских проектов — обычно первой является почетная или магистерская диссертация.

Именно тогда статистические знания Этапа 1 действительно начинают обретать смысл, и вы можете добиться реального прогресса в использовании программного обеспечения и обучении проведению анализа данных.

-> Подробнее о Этапе 1

Этап 2 составляет ствол нашего дерева. Навыки все еще достаточно сконцентрированы. Они вырастают из корней и держат все наверху. Им нужно быть сильными и здоровыми.

Эта стадия довольно большая.

Когда вы переходите на этап 2, в ваших навыках происходит качественный сдвиг, который станет основой для всего остального.

Во-первых, мы выходим за рамки статистических тестов и начинаем статистическое моделирование . Это тонкий сдвиг, но есть навыки и способы подойти к анализу, которые различаются между тестами и моделями.

Во-вторых, почти все, что вы узнаете на этом этапе, требует моделирования. Таким образом, вы не просто улучшаете свои навыки, переходя к моделированию, вы закладываете прочный фундамент.

Чтобы по-настоящему овладеть этим этапом, необходимо доскональное понимание того, как ANOVA и регрессия сочетаются в общей линейной модели, и способность плавно переходить от одного к другому.

Другой чрезвычайно важный элемент — это набор навыков, которые я называю навыками анализа данных.

Это навыки, требующие опыта.

Компонент «Навыки анализа данных второго этапа»

Они не сильно отличаются от навыков анализа данных на этапе 1, но здесь они усложняются.

Планирование анализа данных
Подготовка данных
Выполнение анализа данных в логическом порядке
Представление и сообщение результатов

Компонент «Навыки программирования на втором этапе»

Каждый навык и шаг в компонентах статистики и анализа данных должны быть реализованы в программном обеспечении.На этом этапе я рекомендую изучить одно программное обеспечение.

Стремитесь быть мастером этого программного обеспечения.

Многие люди скажут вам, что определенное программное обеспечение лучше, чем другие, но я не согласен. Выбор статистического программного обеспечения требует очень многого.

Очень важно посвятить себя одному и стать мастером в этом деле.

На этом этапе вы должны использовать синтаксис, а не меню, чтобы ваш анализ был воспроизводимым.

Подведение итогов 2 этапа

Уф, это большая сцена.Многим больше ничего не нужно.

Если вы еще не совсем здесь, освоение этого этапа даст вам очень далеко в статистическом анализе.

Однако если вы выйдете за пределы этого этапа, знайте, что это широкий набор навыков. Очень, очень часто встречаются зазоры или дыры на Этапе 2. Трудно отказаться от и до , если вы не работали со многими десятками моделей.

Итак, если вы обнаружили, что работаете над каким-то анализом на стадии 3 или 4, и на чем-то здесь застряли, просто отскочите назад и укрепите эту основу.

Двадцать или тридцать лет назад большинство исследователей могло остановиться на этом. Уже нет.

Благодаря огромной вычислительной мощности стали доступны все более изощренные статистические методы. Эти методы учитывают проблемы, которые ранее приходилось устранять с помощью линейных моделей.

Поскольку теперь у них есть легкая доступность в программном обеспечении, редакторы журналов и выдающие гранты больше не позволяют вам ничего скрывать.

Нет и вашей добросовестности при проведении качественного анализа данных.

Вот почему большинству аналитиков данных необходимо заняться некоторыми темами на этапе 3.

-> Подробнее о Этапе 2

Этап 3 имеет другую структуру, чем первые два этапа.

Теперь мы расширяемся.

Каждый аналитик данных должен знать почти все на этапах 1 и 2. Конечно, если вы никогда не анализируете экспериментальные данные, вам может не понадобиться знать расширенные параметры ANOVA, но по большей части этапы 1 и 2 являются базой для всех. потребности.

Филиал 3-й очереди. Каждый статистический метод на этапе 3 основан на линейных моделях и фундаментальных статистических концепциях этапа 1. Ни один из них не требует каких-либо других ветвей, только сильный ствол и корни.

Немногим аналитикам данных нужен каждый метод на этапе 3.

Да, вы должны знать, что они существуют, если вы столкнетесь с новой статистической проблемой. Но на этапе 3 вы выбираете одну статистическую тему и углубляетесь, чтобы изучить именно ее.

Тогда, если вам понадобится еще один, вы углубитесь в него в следующий раз.

Ключевым атрибутом, который ставит метод на этап 3, является то, что он на один шаг дальше линейных моделей. Для каждого из них вы должны понимать и иметь навыки построения линейной модели. Но это единственное условие.

Темы Этапа 3 не упорядочены. Вы можете сразу перейти от этапа 2 к логистической регрессии, к линейным смешанным моделям или к факторному анализу.

Существует целый ряд статистических методов, которые либо являются расширениями линейных моделей, либо просто основаны на регрессии по своей сути.

Итак, этап 3 в первую очередь касается углубленного изучения статистических моделей в дополнение к линейным моделям.

Компоненты для анализа данных и навыков работы с программным обеспечением, этап 3

Здесь также необходимы все навыки анализа данных и программного обеспечения, которые вы развили на этапе 2. Единственное, что вы узнаете, это как применить эти навыки к конкретной модели этапа 3, над которой вы работаете, и чем они отличаются от линейных моделей.

Этап 4 — домик на дереве.Он опирается на несколько ветвей и находится там довольно высоко.

Они могут быть, а могут и не быть сложными с точки зрения математики высокого уровня. Некоторые определенно есть.

Но чаще они требуют понимания двух или более методов и концепций на Этапе 3. Некоторые смешивают вместе два метода на Этапе 3. Другие — это просто сверхспециализированные эзотерические особенности чего-то на этапе 3, что требует статистической теории.

Это такие темы, как модели с нулевым раздутием и обобщенные линейные смешанные модели.Трудно сразу перейти от линейных моделей к одной из них, не изучив сначала что-то на этапе 3: обобщенные линейные модели и / или линейные смешанные модели.

Подведение итогов 4 этапа

Итак, прежде всего, если вы обнаружите, что вам нужно чему-то научиться на Этапе 4, осознайте, что вы делаете тяжелые вещи.

Это не ты.

Но вы можете это сделать, если у вас есть солидный опыт и знания на этапах 2 и 3. Если нет, вернитесь и заполните эти пробелы.

Если у вас есть крайний срок, и у вас нет времени, чтобы заполнить пробелы, обратитесь за помощью.Вот для чего мы здесь.

-> Подробнее о Stage 4

Три этапа анализа данных: оценка исходных данных

Категории: большие данные, анализ данных, MentorSpace, количественные, инструменты и ресурсы

Теги: Анализ данных, Советы, Советы с Дианой

Сбор, анализ и создание отчетов с данными может быть сложной задачей. Когда у него возникают вопросы, SAGE Publishing — родитель MethodSpace — обращается к Дайане Алеман, экстраординарному редактору SAGE Stats и U.С. Политическая статистика. И теперь она делится с вами своими испытаниями, невзгодами и опытом с данными в новом ежемесячном блоге «Советы с Дианой». Следите за новостями, советами и приемами Дианы по поиску, анализу и визуализации данных. Это первая публикация из серии, посвященной анализу данных. Следующее сообщение об очистке ваших данных появится здесь. Последний пост, в котором резюмируются ваши данные, находится здесь.

Начинаете масштабный исследовательский проект? За дополнительными советами обращайтесь к планировщику проектов SAGE Research Method!

Основы

Друг, которого я давно не видел, спросил меня, чем я зарабатываю на жизнь, и я рассказал о SAGE Stats и работе, которая идет на поддержание и создание коллекции.Вместо того, чтобы его глаза остекленели (как и у большинства людей), он спросил меня: «Хорошо. Не показаться идиотом, но что такое анализ данных? Например, что он покрывает? » Если у вас были подобные мысли, не бойтесь! Думаю, я могу с уверенностью сказать, что уже получал несколько вариантов этого вопроса раньше. Мой типичный ответ: что не покрывает?

Анализ данных охватывает все, от чтения исходной методологии, лежащей в основе сбора данных, до создания визуализации данных для статистики, которую вы извлекли.Все промежуточные шаги включают расшифровку описаний переменных, выполнение проверки качества данных, исправление орфографических ошибок, переформатирование макета файла в соответствии с вашими потребностями, выяснение того, какая статистика лучше всего описывает данные, и определение лучших формул и методов для расчета. статистику, которую вы хотите. Уф. Все еще со мной?

Эти и многие другие шаги делятся на три этапа процесса анализа данных: оценка, очистка и обобщение .

Давайте займемся этапом 1: оценка. Мы поговорим об этапах 2 и 3 в следующих публикациях. Готовый? Поехали…

Разбивка: Оценить

Оценка файла данных — это что-то вроде эпизода «Охотников за домом»: вам нужно изучить файл данных на предмет структурных или других недостатков, которые могут помешать вашей сделке. Сколько лет этому дому? Насколько надежна конструкция? Можно ли посмотреть на чертеж?

Аналогичным образом, при оценке файла необработанных данных, который вы собрали, вы должны рассмотреть следующие вопросы и советы:

Прочтите словарь данных, кодовую книгу или макет записи, в которых должно быть подробно описано, что представляет собой каждое поле.Старайтесь не начинать сразу же играть с данными, пока не поймете, на что смотрите. Вы же не начали бы ремонт в своем новом доме, не прочитав чертежи, верно? Вы должны знать, несущая ли стена!
Какие нарушения подробно описаны в методологической документации и как это могло повлиять на данные? Какие методологические примечания я должен сделать прозрачными для читателя?
Необработанные данные полны? То есть для каких-либо записей отсутствуют значения? (Отсутствующие значения в необработанных данных могут исказить ваши расчеты.)
Какие выбросы существуют в наборе данных? Имеют ли они смысл в контексте данных? Например, цена дома в 1,8 миллиона долларов в районе, где дома не превышают 200 тысяч долларов, вероятно, является красным флагом.
Выборочная проверка необработанных данных. Если набор данных содержит итоги, просуммируйте значения и убедитесь, что они совпадают. Если нет, то объясняет ли документация, почему они не могут быть суммированы в сумме?

При выборочной проверке полезно проверить точку данных, с которой вы, возможно, знакомы.Например. для географических данных проверка данных для вашего домашнего состояния и других штатов, с которыми вы более знакомы, позволит вам обнаружить что-то странное и необычное быстрее, чем если бы вы проверили что-то случайное.

Значит, если источник хороший, значит, и данные тоже хорошие. Верно?

Ошибочно полагать, что данные являются достоверными или достоверными только потому, что это опубликованный правительственный источник или другой источник, который вы считаете столь же надежным. Отчетность о данных подвержена манипуляциям и простым ошибкам, несмотря на все усилия и намерения ответственных организаций. Ничего не предполагайте и оцените данные, чтобы убедиться, что они проверены! Следующим этапом анализа данных является очистка необработанных данных в соответствии с вашими потребностями. Следите за обновлениями, и я напишу следующий пост, в котором я расскажу о самых эффективных советах и приемах работы с Excel, которые я узнал, чтобы помочь вам в вашей работе!

The Washington Post с помощью краудсорсинга собрала данные о полицейских стрельбах с 2015 года на уровне инцидентов. Это впечатляющий подвиг, но, оценив необработанные данные, которые они предоставляют, я ответил несколькими вопросами:

Отсутствуют ли значения из-за занижения данных полицией?
Каковы первоначальные источники каждого инцидента?
Различают ли они кварталы в городах или просто используют крупные города?

Вместе эти вопросы помогли мне решить, что данные поста пока не подходят для использования в SAGE Stats.

Чтобы узнать больше о SAGE Stats , щелкните здесь.

Нравится:

Нравится Загрузка …

шагов исследовательского процесса — Human Kinetics

Это отрывок из книги Дайан Бланкеншип «Прикладные исследования и методы оценки в рекреации».

Научное исследование включает в себя систематический процесс, направленный на то, чтобы быть объективным и собирать множество информации для анализа, чтобы исследователь мог прийти к заключению.Этот процесс используется во всех исследовательских и оценочных проектах, независимо от метода исследования (научный метод исследования, оценочное исследование или практическое исследование). Процесс фокусируется на систематической проверке догадок или идей в парке и на отдыхе. В этом процессе исследование документируется таким образом, чтобы другой человек мог провести такое же исследование снова. Это называется повторением исследования. Любое исследование, проведенное без документального оформления исследования, чтобы другие могли ознакомиться с процессом и результатами, не является исследованием с использованием процесса научного исследования.Процесс научного исследования — это многоэтапный процесс, в котором этапы взаимосвязаны с другими этапами процесса. Если изменения вносятся на одном этапе процесса, исследователь должен просмотреть все остальные этапы, чтобы убедиться, что изменения отражаются на протяжении всего процесса. Специалисты по паркам и отдыху часто привлекаются к проведению исследовательских или оценочных проектов в рамках агентства. Эти специалисты должны понимать восемь этапов исследовательского процесса, которые применяются при проведении исследования.В таблице 2.4 перечислены этапы исследовательского процесса и приведены примеры каждого этапа для выборочного исследования.

Шаг 1. Определите проблему

Первым шагом в этом процессе является определение проблемы или разработка исследовательского вопроса. Проблема исследования может заключаться в том, что агентство определяет как проблему, в некоторых знаниях или информации, которые необходимы агентству, или в желании определить тенденцию к отдыху на национальном уровне. В примере, приведенном в таблице 2.4, проблема, которую определило агентство, — детское ожирение, которое является местной проблемой и вызывает озабоченность внутри сообщества.Это служит в центре внимания исследования.

Шаг 2. Изучите литературу

Теперь, когда проблема определена, исследователь должен больше узнать о исследуемой теме. Для этого исследователь должен просмотреть литературу, относящуюся к проблеме исследования. Этот шаг дает базовые знания о проблемной области. Обзор литературы также информирует исследователя о том, какие исследования проводились в прошлом, как эти исследования проводились, и о выводах в проблемной области.В исследовании ожирения обзор литературы позволяет программисту обнаружить ужасающую статистику, связанную с долгосрочными последствиями детского ожирения с точки зрения проблем со здоровьем, показателей смертности и прогнозируемых медицинских расходов. Кроме того, программист находит несколько статей и информацию из Центров по контролю и профилактике заболеваний, в которых описываются преимущества ходьбы 10000 шагов в день. Информация, обнаруженная на этом этапе, помогает программисту полностью понять масштаб проблемы, распознать будущие последствия ожирения и определить стратегию борьбы с ожирением (т.э., ходьба).

Шаг 3. Уточнение проблемы

Часто первоначальная проблема, выявленная на первом этапе процесса, слишком велика или обширна. На третьем этапе исследователь проясняет проблему и сужает область исследования. Это можно сделать только после обзора литературы. Знания, полученные в результате обзора литературы, помогают исследователю уточнить и сузить исследовательский проект. В этом примере программист определил детское ожирение как проблему и цель исследования.Эта тема очень широка и может быть изучена на основе генетики, семейного окружения, диеты, физических упражнений, уверенности в себе, досуга или проблем со здоровьем. Все эти области не могут быть исследованы в одном исследовании; Следовательно, необходимо более четко определить проблему и цель исследования. Программист решил, что цель исследования — определить, улучшит ли здоровье человека ходьба 10000 шагов в день в течение трех дней в неделю. Эта цель является более узкой и доступной для исследования, чем исходная проблема.

Шаг 4. Четкое определение терминов и понятий

Термины и концепции — это слова или фразы, используемые в формулировке цели исследования или в описании исследования. Эти элементы должны быть конкретно определены, поскольку они применимы к исследованию. Термины или концепции часто имеют разные определения в зависимости от того, кто читает исследование. Чтобы свести к минимуму путаницу в том, что означают термины и фразы, исследователь должен специально определить их для исследования. В исследовании ожирения понятие «здоровье человека» может быть определено сотнями способов, таких как физическое, психическое, эмоциональное или духовное здоровье.В этом исследовании здоровье человека определяется как физическое здоровье. Понятие физического здоровья также может быть определено и измерено разными способами. В этом случае программист решает дать более узкое определение «индивидуальному здоровью», чтобы относиться к областям веса, процентному содержанию жира в организме и холестерину. За счет более узкого определения терминов или понятий, объем исследования становится более управляемым для программиста, что упрощает сбор необходимых данных для исследования. Это также делает концепции более понятными для читателя.

Шаг 5: Определите совокупность

Исследовательские проекты могут быть сосредоточены на конкретной группе людей, объектах, развитии парка, оценке сотрудников, программах, финансовом состоянии, маркетинговых усилиях или интеграции технологий в операции. Например, если исследователь хочет изучить определенную группу людей в сообществе, исследование может изучить определенную возрастную группу, мужчин или женщин, людей, живущих в определенной географической области, или определенную этническую группу.Исследователю доступны буквально тысячи вариантов, чтобы конкретно определить группу для изучения. Проблема исследования и цель исследования помогают исследователю определить группу для участия в исследовании. С точки зрения исследования группа, которую необходимо вовлечь в исследование, всегда называется популяцией. Определение популяции помогает исследователю по-разному. Во-первых, это сужает область исследования с очень большой популяции до управляемой. Во-вторых, популяция определяет группу, на которой будут сосредоточены усилия исследователя в рамках исследования.Это помогает гарантировать, что исследователь останется на правильном пути во время исследования. Наконец, определяя популяцию, исследователь определяет группу, к которой будут применяться результаты по завершении исследования. В примере, приведенном в таблице 2.4, программист определил популяцию исследования как детей в возрасте от 10 до 12 лет. Эта более узкая совокупность делает исследование более управляемым с точки зрения времени и ресурсов.

Шаг 6: Разработка плана оснащения

План исследования называется планом оснащения.План инструментовки служит дорожной картой для всего исследования, в которой указывается, кто будет участвовать в исследовании; как, когда и где будут собираться данные; и содержание программы. Этот план состоит из множества решений и соображений, которые рассматриваются в главе 8 этого текста. В исследовании ожирения исследователь решил, что дети участвуют в программе ходьбы в течение шести месяцев. Группа участников называется выборкой, которая представляет собой меньшую группу, выбранную из совокупности, указанной для исследования.В исследование невозможно включить каждого ребенка в возрасте от 10 до 12 лет в сообществе, поэтому для представления населения используется меньшая группа. Исследователь разрабатывает план программы ходьбы, указывая, какие данные будут собраны, когда и как будут собираться данные, кто будет собирать данные и как эти данные будут анализироваться. В плане оснащения указаны все шаги, которые необходимо выполнить для исследования. Это гарантирует, что программист тщательно продумал все эти решения и предоставил пошаговый план, которому необходимо следовать в исследовании.

Шаг 7: Сбор данных

После того, как план оснащения завершен, фактическое исследование начинается со сбора данных. Сбор данных — важный шаг в предоставлении информации, необходимой для ответа на вопрос исследования. Каждое исследование включает в себя сбор данных определенного типа — будь то из литературы или от субъектов — для ответа на вопрос исследования. Данные могут быть собраны в виде слов в опросе, с помощью анкеты, посредством наблюдений или из литературы.В исследовании ожирения программисты будут собирать данные об определенных переменных: вес, процентное содержание жира в организме, уровень холестерина и количество дней, в течение которых человек прошел в общей сложности 10 000 шагов во время занятия.

Исследователь собирает эти данные на первом и последнем сеансах программы. Эти два набора данных необходимы для определения влияния программы ходьбы на вес, жировые отложения и уровень холестерина. Как только данные о переменных собраны, исследователь готов перейти к заключительному этапу процесса — анализу данных.

Шаг 8: Анализ данных

Все время, усилия и ресурсы, посвященные шагам с 1 по 7 исследовательского процесса, достигают высшей точки на этом последнем шаге. Наконец, у исследователя есть данные для анализа, чтобы можно было ответить на исследовательский вопрос. В плане инструментария исследователь указал, как будут анализироваться данные. Теперь исследователь анализирует данные согласно плану. Затем результаты этого анализа анализируются и резюмируются в порядке, непосредственно связанном с вопросами исследования.В исследовании ожирения исследователь сравнивает измерения веса, процентного содержания жира в организме и холестерина, сделанные на первой встрече субъектов, с измерениями тех же переменных на заключительном сеансе программы. Эти два набора данных будут проанализированы, чтобы определить, была ли разница между первым измерением и вторым измерением для каждого человека в программе. Затем данные будут проанализированы, чтобы определить, являются ли различия статистически значимыми.Если различия статистически значимы, исследование подтверждает теорию, которая была в центре внимания исследования. Результаты исследования также предоставляют ценную информацию об одной стратегии борьбы с детским ожирением в обществе.

Как вы, наверное, сделали вывод, проведение исследований с использованием восьми этапов научно-исследовательского процесса требует от вас посвящать время и усилия процессу планирования. Вы не можете проводить исследование, используя процесс научного исследования, когда время ограничено или исследование проводится в последнюю минуту.Исследователи, которые делают это, проводят исследования, которые приводят либо к ложным выводам, либо к заключениям, не представляющим никакой ценности для организации.

Это отрывок из Прикладные исследования и методы оценки в рекреации .

5 шагов к лучшему принятию решений

Для большинства предприятий и государственных учреждений отсутствие данных не проблема. На самом деле все наоборот: часто доступно слишком много информации, чтобы принять четкое решение.

При таком большом количестве данных, которые нужно отсортировать, вам нужно нечто большее от ваших данных:

Вы должны знать, что это правильные данные для ответа на ваш вопрос;
Из этих данных нужно делать точные выводы; и
Вам нужны данные, которые помогут вам принять решение

Короче говоря, вам нужен лучший анализ данных. При правильном процессе и инструментах анализа данных то, что когда-то было огромным объемом разрозненной информации, становится простой и четкой точкой принятия решения.

Чтобы улучшить свои навыки анализа данных и упростить принятие решений, выполните следующие пять шагов в процессе анализа данных:

Шаг 1. Определите свои вопросы

В своем анализе организационных или бизнес-данных вы должны начать с правильного (-ых) вопроса (-ов). Вопросы должны быть измеримыми, ясными и краткими. Составьте свои вопросы, чтобы квалифицировать или исключить потенциальные решения вашей конкретной проблемы или возможности.

Например, начните с четко определенной проблемы: государственный подрядчик сталкивается с ростом затрат и больше не может подавать конкурентные предложения по контракту.Один из многих вопросов для решения этой бизнес-проблемы может включать: Может ли компания сократить штат без ущерба для качества?

Шаг 2. Установите четкие приоритеты измерений

Этот шаг разбивается на два подэтапа: A) Решите, что измерять, и B) Решите, как это измерить.

A) Решите, что измерять

На примере государственного подрядчика подумайте, какие данные вам понадобятся, чтобы ответить на ваш ключевой вопрос. В этом случае вам нужно знать количество и стоимость текущего персонала, а также процент времени, которое они тратят на выполнение необходимых бизнес-функций.Отвечая на этот вопрос, вам, вероятно, потребуется ответить на многие подвопросы (например, недостаточно ли используется персонал в настоящее время? Если да, то какие улучшения процесса могут помочь?). Наконец, при принятии решения о том, что измерять, обязательно включите все разумные возражения, которые могут возникнуть у заинтересованных сторон (например, в случае сокращения штата, как компания отреагирует на скачок спроса?).

B) Решите, как это измерить

Не менее важно подумать о том, как вы измеряете свои данные, особенно перед этапом сбора данных, потому что ваш процесс измерения либо подкрепляет, либо дискредитирует ваш анализ в дальнейшем.Ключевые вопросы, которые нужно задать на этом этапе:

Каковы ваши временные рамки? (например, годовые и квартальные затраты)
Какая у вас единица измерения? (например, доллар США по сравнению с евро)
Какие факторы следует включить? (например, просто годовая заработная плата по сравнению с годовой заработной платой плюс расходы на пособия персоналу)

Шаг 3. Сбор данных

Теперь, когда ваш вопрос четко сформулирован, а приоритеты измерения установлены, пора собрать данные. Собирая и систематизируя данные, не забывайте о следующих важных моментах:

Прежде чем собирать новые данные, определите, какую информацию можно собрать из существующих баз данных или имеющихся источников.Сначала соберите эти данные.
Заранее определите систему хранения и именования файлов, чтобы помочь всем членам команды, которым поручено работать, совместно. Этот процесс экономит время и не позволяет членам команды дважды собирать одну и ту же информацию.
Если вам необходимо собрать данные посредством наблюдения или интервью, заранее разработайте шаблон интервью, чтобы обеспечить согласованность и сэкономить время.
Храните собранные данные в журнале с датами сбора и добавляйте любые примечания к источникам по ходу работы (включая любую выполненную нормализацию данных).Эта практика подтверждает ваши выводы в будущем.

Шаг 4: Анализ данных

После того, как вы собрали нужные данные для ответа на вопрос из шага 1, пришло время для более глубокого анализа данных. Начните с манипулирования данными различными способами, таких как построение графика и поиск корреляций или создание сводной таблицы в Excel. Сводная таблица позволяет сортировать и фильтровать данные по различным переменным и позволяет вычислять среднее, максимальное, минимальное и стандартное отклонение ваших данных — просто убедитесь, что вы избежали этих пяти ловушек статистического анализа данных.

По мере манипулирования данными вы можете обнаружить, что у вас есть точные данные, которые вам нужны, но более вероятно, что вам может потребоваться пересмотреть исходный вопрос или собрать больше данных. В любом случае, этот первоначальный анализ тенденций, корреляций, вариаций и выбросов поможет вам сфокусировать анализ данных на том, чтобы лучше ответить на ваш вопрос и на любые возражения, которые могут возникнуть у других.

На этом этапе чрезвычайно полезны инструменты и программное обеспечение для анализа данных. Visio, Minitab и Stata — хорошие программные пакеты для расширенного статистического анализа данных.Однако в большинстве случаев ничто не сравнится с Microsoft Excel с точки зрения инструментов для принятия решений. Если вам нужен обзор или учебник по всем функциям, которые Excel выполняет для анализа данных, мы рекомендуем этот курс Harvard Business Review.

Шаг 5: Интерпретация результатов

После анализа ваших данных и, возможно, проведения дальнейших исследований, наконец, пришло время интерпретировать ваши результаты. Интерпретируя свой анализ, помните, что вы никогда не сможете доказать истинность гипотезы: скорее, вы можете только не отвергнуть гипотезу.Это означает, что независимо от того, сколько данных вы собираете, случай всегда может повлиять на ваши результаты.

По мере интерпретации результатов своих данных задайте себе следующие ключевые вопросы:

Отвечают ли данные на ваш исходный вопрос? Как?
Помогают ли данные вам защититься от возражений? Как?
Есть ли какие-то ограничения в ваших выводах, какие-то углы, которые вы не учли?

Если ваша интерпретация данных соответствует всем этим вопросам и соображениям, то вы, вероятно, пришли к продуктивному выводу.Единственный оставшийся шаг — использовать результаты вашего процесса анализа данных, чтобы выбрать лучший курс действий.

Выполняя эти пять шагов в процессе анализа данных, вы принимаете более обоснованные решения для своего бизнеса или государственного учреждения, поскольку ваш выбор подкреплен данными, которые были тщательно собраны и проанализированы. По мере практики ваш анализ данных становится быстрее и точнее, а это означает, что вы принимаете более обоснованные решения для наиболее эффективного управления своей организацией.

Хотите сделать наиболее точные выводы из ваших данных? Щелкните ниже, чтобы загрузить бесплатное руководство от Big Sky Associates и узнать, как правильный анализ данных способствует успеху вашей организации.

% PDF-1.4 % 1845 0 obj> эндобдж xref 1845 81 0000000016 00000 н. 0000003331 00000 н. 0000003592 00000 н. 0000003935 00000 н. 0000004224 00000 н. 0000004376 00000 п. 0000004527 00000 н. 0000004678 00000 н. 0000004829 00000 н. 0000004980 00000 н. 0000005131 00000 п. 0000005282 00000 н. 0000005433 00000 п. 0000005584 00000 н. 0000005736 00000 н. 0000005888 00000 н. 0000006040 00000 п. 0000006192 00000 н. 0000006344 00000 п. 0000006496 00000 н. 0000006648 00000 н. 0000006800 00000 н. 0000006952 00000 п. 0000007104 00000 н. 0000007256 00000 н. 0000007408 00000 н. 0000007560 00000 н. 0000007712 00000 н. 0000007864 00000 н. 0000008016 00000 н. 0000008168 00000 н. 0000008320 00000 н. 0000008472 00000 н. 0000008624 00000 н. 0000008775 00000 н. 0000009313 00000 п. 0000009907 00000 н. 0000009945 00000 н. 0000010178 00000 п. 0000010418 00000 п. 0000010496 00000 п. 0000011065 00000 п. 0000011518 00000 п. 0000012003 00000 п. 0000012508 00000 п. 0000012984 00000 п. 0000013450 00000 п. 0000013959 00000 п. 0000014393 00000 п. 0000014447 00000 п. 0000014501 00000 п. 0000014555 00000 п. 0000014609 00000 п. 0000014663 00000 п. 0000014717 00000 п. 0000014771 00000 п. 0000014825 00000 п. 0000014879 00000 п. 0000014933 00000 п. 0000014987 00000 п. 0000015041 00000 п. 0000015095 00000 п. 0000015149 00000 п. 0000015203 00000 п. 0000015257 00000 п. 0000015311 00000 п. 0000015365 00000 п. 0000015419 00000 п. 0000015473 00000 п. 0000015527 00000 н. 0000015581 00000 п. 0000015635 00000 п. 0000015689 00000 п. 0000015743 00000 п. 0000015797 00000 п. 0000015851 00000 п. 0000015905 00000 п. 0000015959 00000 п. 0000018630 00000 п. 0000003117 00000 н. 0000001958 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 1925 0 obj> поток x ڴ T [Sg ~ w7 $! RHPSMtiJ [.6PYHF5 ((х .I̴ \ xQ {ӛzvt ڙ N;> f

Выберите правильный статистический метод

Основы

Прежде чем собирать какие-либо данные, подумайте о методах, которые вы будете использовать для анализа.

Что вы хотите знать?

Анализ должен относиться к вопросам исследования, и это может определять методы, которые вам следует использовать.

Какие данные у вас есть?

Тип данных, которыми вы располагаете, также является фундаментальным — методы и инструменты, подходящие для интервальных и относительных переменных, не подходят для категориальных или порядковых показателей.(См. «Как собрать данные» для примечаний о типах данных)

Какие предположения вы можете — и не можете — делать?

Многие методы полагаются на то, что выборочное распределение тестовой статистики является нормальным распределением (см. Ниже). Это всегда имеет место, когда базовое распределение данных является нормальным, но на практике данные могут не иметь нормального распределения. Например, может быть длинный хвост ответов одной или другой стороны (искаженные данные). В таких ситуациях можно использовать непараметрические методы, но они неизбежно менее эффективны и менее гибки.Однако, если размер выборки достаточно велик, Центральная предельная теорема позволяет использовать стандартные анализы и инструменты.

Методы ненормального распределения

Параметрическая или непараметрическая статистика?

Параметрические методы и статистика полагаются на набор предположений о базовом распределении для получения достоверных результатов. Как правило, они требуют, чтобы переменные имели нормальное распределение.

Непараметрические методы должны использоваться для категориальных и порядковых данных, но для данных с интервалом и соотношением они, как правило, менее эффективны и менее гибки, и должны использоваться только там, где стандартный параметрический тест не подходит — e.грамм. при небольшом размере выборки (менее 30 наблюдений).

Центральная предельная теорема

По мере увеличения размера выборки форма выборочного распределения тестовой статистики имеет тенденцию становиться Нормальной, даже если распределение проверяемой переменной не является Нормальным.

На практике это можно применить к тестовой статистике, рассчитанной на основе более 30 наблюдений.

Сколько вы можете ожидать от своих данных?

Чем меньше размер выборки, тем меньше вы можете извлечь из своих данных.Стандартная ошибка обратно пропорциональна размеру выборки, поэтому чем больше ваша выборка, тем меньше стандартная ошибка и тем больше у вас будет шансов определить статистически значимые результаты в вашем анализе.

Базовая техника

В общем, любой метод, который можно использовать для категориальных данных, может также использоваться для порядковых данных. Любой метод, который можно использовать для порядковых данных, также можно использовать для данных отношения или интервалов. Обратное — , а не .

Описание ваших данных

Первым этапом любого анализа должно быть описание ваших данных и, следовательно, населения, из которого они взяты.Статистические данные, подходящие для этого действия, делятся на три большие группы и зависят от типа имеющихся у вас данных.

Чем вы хотите заниматься?	С каким типом данных?	Соответствующие методы
Посмотрите раздачу	Категориальный / порядковый	Постройте процентное соотношение в каждой категории (столбчатая или столбчатая диаграмма)
	Соотношение / интервал	Гистограмма Накопленная частота Диаграмма
Опишите центральную тенденцию	Категориальная	н / д
	Порядковый номер	Медиана Режим
	Соотношение / интервал	Среднее Среднее
Опишите разворот	Категориальная	н / д
	Порядковый номер	Диапазон Межквартильный диапазон
	Соотношение / интервал	Диапазон Межквартильный диапазон Разница Стандартное изменение

Описание основных графических методов см. В разделе «Графическое представление».

Среднее — среднее арифметическое, вычисленное путем суммирования всех значений и деления на количество значений в сумме.

Медиана — средняя точка распределения, где половина значений выше, а половина ниже.

Режим — наиболее часто встречающееся значение.

Диапазон — разница между максимальным и минимальным значением.

Межквартильный диапазон — разница между верхним квартилем (значение, при котором 25 процентов наблюдений выше и 75 процентов ниже) и нижним квартилем (значение, при котором 75 процентов наблюдений выше, а 25 процентов — ниже). процентов ниже).Это особенно полезно, когда небольшое количество экстремальных наблюдений намного выше или ниже большинства.

Дисперсия — мера разброса, вычисляемая как среднее квадратов отклонений наблюдений от их среднего значения.

Стандартное отклонение — квадратный корень из дисперсии.

Различия между группами и переменными

Критерий хи-квадрат — используется для сравнения распределений двух или более наборов категориальных или порядковых данных.

t-тесты — используется для сравнения средних значений двух наборов данных.

U-критерий Вилкоксона — непараметрический эквивалент t-критерия. В зависимости от порядка ранжирования данных его также можно использовать для сравнения медиан.

ANOVA — дисперсионный анализ для сравнения средних значений более чем двух групп данных.

Чем вы хотите заниматься?	С каким типом данных?	Соответствующие методы
Сравнить две группы	Категориальная	Тест хи-квадрат
	Порядковый номер	Тест хи-квадрат Тест Wicoxon U
	Соотношение / интервал	t-критерий для независимых выборок
Сравнить более двух групп	Категориальный / порядковый	Тест хи-квадрат
	Соотношение / интервал	ANOVA
Сравнить две переменные по одним и тем же предметам	Категориальный / порядковый	Тест хи-квадрат
	Соотношение / интервал	t-критерий для зависимых выборок

Взаимосвязи между переменными

Коэффициент корреляции измеряет степень линейной связи между двумя переменными со значением в диапазоне от +1 до -1.Положительные значения указывают на то, что две переменные увеличиваются и уменьшаются вместе; отрицательные значения: одно увеличивается по мере уменьшения другого. Нулевой коэффициент корреляции указывает на отсутствие линейной зависимости между двумя переменными. Ранговая корреляция Спирмена является непараметрическим эквивалентом корреляции Пирсона.

Какой тип данных?	Соответствующие методы
Категориальный	Тест хи-квадрат
Порядковый номер	критерий хи-квадрат ранг Спирмена корреляция (тау)
Соотношение / интервал	корреляция Пирсона (Rho)

Обратите внимание, что корреляционный анализ обнаруживает только линейные отношения между двумя переменными.На рисунке ниже показаны два небольших набора данных, в которых явно прослеживаются взаимосвязи между двумя переменными. Однако корреляция для второго набора данных, где связь не является линейной, равна 0,0. Простой корреляционный анализ этих данных показал бы отсутствие связи между показателями, хотя это явно не так. Это иллюстрирует важность проведения серии базовых описательных анализов, прежде чем приступать к анализу различий и взаимосвязей между переменными.

Срок действия

Уровни значимости

Статистическая значимость теста — это мера вероятности — вероятность того, что вы получили бы этот конкретный результат теста на этой выборке, если бы вы соответствовали нулевой гипотезе (отсутствие эффекта из-за проверяемых параметров). тестирование было правдой. В приведенном ниже примере проверяется, изменились ли оценки на экзамене после того, как кандидаты прошли обучение. Гипотеза предполагает, что должны, поэтому нулевая гипотеза состоит в том, что они не будут .

В целом, любой уровень вероятности выше 5 процентов (p> 0,05) не считается статистически значимым, а для крупных обследований 1 процент (p> 0,01) часто принимается как более подходящий уровень.

Обратите внимание, что статистическая значимость не означает, что полученные вами результаты действительно имеют ценность в контексте вашего исследования. Если у вас достаточно большая выборка, очень небольшая разница между группами может быть определена как статистически значимая, но такая небольшая разница может не иметь значения на практике.С другой стороны, очевидно большая разница может не быть статистически значимой в небольшой выборке из-за различий внутри сравниваемых групп.

Степени свободы

Некоторые статистические данные тестов (например, хи-квадрат) требуют, чтобы было известно количество степеней свободы, чтобы проверить статистическую значимость по правильной таблице вероятностей. Вкратце, степени свободы — это количество значений, которые могут быть присвоены произвольно в пределах выборки.

Например:

В выборке размера n, разделенной на k классов, имеется k-1 степеней свободы (первые k-1 группы могут иметь любой размер до n, а последняя фиксируется суммой первых k-1. и значение n.В числовом выражении, если выборка из 500 человек взята из Великобритании и замечено, что 300 человек из Англии, 100 из Шотландии и 50 из Уэльса, то должно быть 50 из Северной Ирландии. Учитывая числа из первых трех групп, нет гибкости в размере окончательной группы. Разделение образца на четыре группы дает три степени свободы.

В двусторонней таблице непредвиденных обстоятельств с p строками и q столбцами существует (p-1) * (q-1) степеней свободы (с учетом значений первых строк и столбцов последняя строка и столбец ограничены итоги в таблице)

Испытания с одним или двумя хвостами

Если, как это обычно бывает, важно просто то, что статистика для популяций различается, тогда целесообразно использовать критические значения для двустороннего теста.

Если, однако, вас интересует только то, имеет ли статистика для совокупности A большее значение, чем для совокупности B, тогда подходящим будет односторонний тест. Критическое значение для одностороннего теста обычно ниже, чем для двустороннего теста, и его следует использовать только в том случае, если ваша исследовательская гипотеза состоит в том, что популяция A имеет большее значение, чем популяция B, и не имеет значения, насколько они разные. если популяция A имеет значение меньше, чем популяция B.

Например

Сценарий 1

Нулевая гипотеза — нет никакой разницы в средних результатах экзаменов до и после обучения (т.е. обучение не влияет на результат экзамена)
Альтернатива — есть разница в средних баллах до и после обучения (т.е. неуказанный эффект)
Используйте двухсторонний тест

Сценарий 2

Нулевая гипотеза — Обучение не увеличивает средний балл
Альтернатива — Средний балл увеличивается после обучения
Используйте односторонний тест , если наблюдается увеличение среднего балла.
(Если наблюдается снижение оценок, нет необходимости проверять, поскольку вы не можете отклонить нулевую гипотезу.)

Сценарий 3

Нулевая гипотеза — Тренировка не приводит к падению средних баллов
Альтернатива — Среднее снижение после обучения
Используйте тест с одним хвостом , если наблюдается снижение среднего балла.
(Если наблюдается увеличение количества баллов, нет необходимости проверять, поскольку вы не можете отклонить нулевую гипотезу.)

t-критерий: парная двух выборка для средних
	Перед	После
Среднее	360,4	361,1
Разница	46 547	46 830
Наблюдения	62	62
Степени свободы (df)	61
т Стат.	1.79
P (T <= t) односторонний	0,04
т Критическое с одной опорой	1,67
P (T <= t) двухсторонний	0,058
т Критическое двух хвостовое оперение	2,00

Если были получены указанные выше результаты теста, то в сценарии 1, используя двухсторонний тест, можно было бы сделать вывод, что статистически значимой разницы между оценками не было (p = 0.08), и, как следствие, это обучение не дало эффекта. Точно так же в сценарии 3 вы можете сделать вывод, что нет никаких доказательств того, что тренировка приводит к снижению средних баллов, поскольку они на самом деле выросли. Однако в сценарии 2, используя односторонний тест, можно сделать вывод, что произошло увеличение средних баллов, статистически значимое на 5-процентном уровне (p = 0,04).

Последнее предупреждение!

Статистические пакеты в целом будут делать то, что вы им говорите. Они не знают, хорошего ли качества предоставленные вами данные и (за очень немногими исключениями) соответствуют ли они типу проводимого вами анализа.

Мусор внутри = Мусор вне!

Продвинутые методы

У этих инструментов и методов есть специальные приложения, и они, как правило, будут включены в методологию исследования на ранней стадии, до того, как будут собраны какие-либо данные. Если вы подумываете об использовании любого из них, возможно, вы захотите проконсультироваться со специалистом или опытным статистиком, прежде чем начать.

В каждом случае мы приводим несколько примеров изделий из Изумруда, в которых используется эта техника.

Факторный анализ

Для уменьшения количества переменных для последующего анализа путем создания комбинаций исходных измеренных переменных, которые учитывают как можно большую часть исходной дисперсии, но позволяют упростить интерпретацию результатов.Обычно используется для создания небольшого набора рейтингов параметров на основе большого количества высказываний мнений, индивидуально оцененных по шкале Лайкерта. У вас должно быть больше наблюдений (субъектов), чем переменных для анализа.

Например

Переменная шкалы Лайкерта: «Я люблю есть шоколадное мороженое на завтрак»

Полностью согласен

Абсолютно не согласен

Факторный анализ инструмента лидерства слуг Пейджа и Вонга
Роб Деннис и Брюс Э.Winston
Журнал лидерства и развития организации , vol. 24 нет. 8

Понимание факторов для принятия сравнительного анализа: новые данные из Малайзии
Йен Пин Ли, Сухайза Заилани и Кенг Лин Сох
Бенчмаркинг: An International Journal , vol. 13 нет. 5

Кластерный анализ

Для классификации субъектов в группы со схожими характеристиками в соответствии со значениями измеряемых переменных. У вас должно быть больше наблюдений, чем переменных, включенных в анализ.

Избегание органических продуктов: причины отказа и идентификация потенциальных покупателей в общенациональном опросе
К. Фотопулос и А. Кристаллис
British Food Journal , vol. 104 нет. 3/4/5

Обнаружение финансовых бедствий с помощью многомерного статистического анализа
С. Гейсалингам и Кулдип Кумар
Управленческие финансы , vol. 27 нет. 4

Дискриминантный анализ

Для определения тех переменных, которые лучше всего различают известные группы субъектов.Результаты могут быть использованы для отнесения новых субъектов к известным группам на основе их значений дискриминирующих переменных

Методология

Дискриминантный анализ использовался, чтобы определить, существуют ли статистически значимые различия между средним профилем баллов по набору переменных для двух априори определенных групп, что позволило их классифицировать. Кроме того, это может помочь определить, какая из независимых переменных больше всего объясняет различия в профилях среднего балла в двух группах. В этом исследовании дискриминантный анализ был основным инструментом для классификации приверженцев эталонного тестирования и непрофессионалов.Его также использовали для определения того, какие из независимых переменных будут способствовать внедрению сравнительного анализа.

Регрессия

Для моделирования поведения одной зависимой переменной в зависимости от значений набора других независимых переменных. Тип зависимой переменной должен быть интервалом или соотношением; независимые переменные могут быть любого типа, но при включении категориальных или порядковых независимых переменных в анализ необходимо использовать специальные методы.

Изменения в маркетинге молока в Англии и Уэльсе в 1990-е годы
Джереми Фрэнкс
British Food Journal , vol.103 нет. 9

Обучение под огнем: взаимосвязь между препятствиями, с которыми сталкивается обучение, и развитием МСП в Палестине
Мохаммед Аль Мадхун
Journal of European Industrial Training , vol. 30 ч. 2

Анализ временных рядов

Для исследования закономерностей и тенденций в переменной, регулярно измеряемой в течение определенного периода времени. Также может использоваться для выявления и корректировки сезонных колебаний, например, в финансовой статистике.

Анализ тенденций и циклического поведения цен на жилье на азиатских рынках
Мин-Чи Чен, Юичиро Кавагути и Канак Патель
Journal of Property Investment & Finance , vol.22 нет. 1

Графическое представление

Представление данных в графической форме может повысить доступность ваших результатов для нетехнической аудитории и выделить эффекты и результаты, которые в противном случае потребовали бы длинных объяснений или сложных таблиц. Поэтому важно использовать соответствующие графические методы. В этом разделе приводятся примеры некоторых из наиболее часто используемых графических презентаций и указывается, когда они могут быть использованы. Все, кроме гистограммы, были построены с использованием Microsoft Excel®.

Столбчатые или гистограммы

Существует четыре основных варианта, и отображение данных в горизонтальных полосах или в вертикальных столбцах в значительной степени зависит от личных предпочтений.

Гистограмма

Для иллюстрации распределения частот в категориальных или порядковых данных или сгруппированных данных отношения / интервала. Обычно отображается в виде столбчатой диаграммы.

Кластерная колонна / стержень

Для сравнения категориальных, порядковых или сгруппированных данных отношения / интервала по категориям.Данные, используемые на рис. 4, такие же, как на рис. 5 и 6.

Рядная колонна / стержень

Для иллюстрации фактического вклада в общую сумму для категориальных, порядковых или сгруппированных данных отношения / интервала по категориям. Данные, используемые на рис. 5, такие же, как на рис. 4 и 6.

Колонна / стержень с процентным штабелированием

Для сравнения процентного вклада в общую сумму для категориальных, порядковых или сгруппированных данных отношения / интервала по категориям.Данные, используемые на рис. 6, такие же, как на рис. 4 и 5.

Графики

Для отображения тенденций в порядковых данных или данных отношения / интервала. Точки на графике следует соединять линией только в том случае, если данные на оси x не менее порядковые. Одним из конкретных приложений является построение частотного распределения для данных интервал / отношение (рис. 8).

Круговая диаграмма

Для отображения процентного вклада во все категориальные, порядковые или сгруппированные данные отношения / интервала.

Точечные графики

Для иллюстрации взаимосвязи между двумя переменными любого типа (хотя наиболее полезно, когда обе переменные имеют тип отношения / интервала). Также полезно для выявления любых необычных наблюдений в данных.

Ящик и усы

Специализированный график, иллюстрирующий центральную тенденцию и распространение большого набора данных, включая любые выбросы.

ресурсов

Connecting Mathematics
Краткие объяснения математических терминов и идей

Статистический словарь
составлено Валери Дж.Истон и Джон Х. Макколл из Университета Глазго

Электронный учебник Statsoft

100 статистических тестов Гопал К. Кандзи
(Sage, 1993, ISBN 141292376X)

Оксфордский статистический словарь Грэма Аптона и Яна Кука
(Oxford University Press, 2006, ISBN 0198614314)

Введение в статистический анализ данных

«Число людей, которые думают, что они понимают статистику, опасно затмевает тех, кто действительно понимает, а математика может вызвать фундаментальные проблемы при неправильном использовании.»- Рори Сазерленд

В информационную эру данные не являются постоянным дефицитом, с другой стороны, они непреодолимы. От погружения в огромное количество данных до точной интерпретации их сложности, чтобы обеспечить понимание для интенсивного прогресса организациям и предприятиям, все виды данных и информации используются целиком, и именно здесь статистический анализ данных играет важную роль.

«Статистика — это особая отрасль науки, из которой профессионалы делают разные выводы / вмешиваются в одни и те же данные»

Продвигая обсуждение дальше, мы обсудим;

Что такое статистический анализ данных?
Значение данных в статистическом анализе данных
Инструменты статистического анализа данных
Какие виды статистического анализа данных
4-этапный процесс статистического анализа данных

Что такое статистический анализ данных?

Являясь отраслью науки, Статистика включает сбор данных, интерпретацию данных и проверку данных, а статистический анализ данных — это подход к проведению различных статистических операций, т.е.е. тщательное количественное исследование, которое пытается количественно оценить данные и использует некоторые виды статистического анализа . Здесь количественные данные обычно включают описательные данные, такие как данные съемки и данные наблюдений.

В контексте бизнес-приложений это очень важный метод для организаций бизнес-аналитики, которым необходимо работать с большими объемами данных.

Основная цель статистического анализа данных — выявить тенденции, например, в розничной торговле, этот метод можно использовать для выявления закономерностей в неструктурированных и полуструктурированных данных о потребителях, которые можно использовать для принятия более эффективных решений для повышения качества обслуживания клиентов. и рост продаж.

Кроме того, статистический анализ данных имеет различные приложения в области статистического анализа рыночных исследований, бизнес-аналитики (BI), анализа данных в больших данных, машинного обучения и глубокого обучения, а также финансового и экономического анализа.

(Рекомендовать блог: Лучшие инструменты и методы бизнес-аналитики в 2020 г.)

Значение данных при статистическом анализе данных,

Данные содержат переменные, которые являются одномерными или многомерными, и, в значительной степени полагаясь на количество переменных, эксперты применяют несколько статистических методов.

Если данные имеют сингулярную переменную, то можно провести одномерный статистический анализ данных, включая t-критерий значимости, z-критерий, f-критерий, односторонний тест ANOVA и т. Д.
И если данные содержат много переменных, то можно использовать различные многомерные методы, такие как статистический анализ данных, дискриминантный статистический анализ данных и т. Д.

Здесь переменная — это характеристика, изменяющаяся от одного индивидуального признака популяции к другому.На изображении ниже показана классификация переменных данных.

Классификация переменных, источник

(Связанный блог: Введение в распределение вероятностей)

Данные бывают двух типов: непрерывные данные и дискретные данные. Непрерывные данные не могут быть подсчитаны и меняются со временем, например, интенсивность света, температура в комнате и т. Д.

Дискретные данные могут быть подсчитаны и имеют определенное количество значений, например количество лампочек, количество человек в группе и т. д.

(Связанный блог: Типы данных в статистике)

При статистическом анализе данных,

Данные могут быть количественными или качественными.

Качественные данные — это метки или имена, которые используются для поиска характеристики каждого элемента, тогда как
количественные данные всегда представлены в виде чисел, указывающих, сколько или сколько.

(Подробнее: шаги для качественного анализа данных)

При статистическом анализе данных важны перекрестные данные и данные временных рядов. Для определения поперечные данные — это данные, накопленные в одно и то же время или относительно один и тот же момент времени, тогда как данные временных рядов — это данные, собранные за определенные периоды времени.

Статистический анализ данных может быть принят в;

Существующие основные результаты / выводы, представленные с помощью набора данных.
Резюме и сводная информация.
Вычислить меры связности, релевантности или разнообразия данных.
Создайте грядущие пророчества на основе ранее сообщенных данных.
Проверка экспериментальных прогнозов.

Инструменты для статистического анализа данных

Как правило, при статистическом анализе данных используются некоторые формы инструментов статистического анализа, которые непрофессионал не может обойтись без статистических знаний.

Для выполнения статистического анализа данных доступны различные программы, в том числе система статистического анализа (SAS), статистический пакет для социальных наук (SPSS), статистическое программное обеспечение и многие другие.

Эти инструменты предоставляют широкие возможности обработки данных и несколько методов статистического анализа, которые позволяют исследовать небольшой фрагмент для получения очень полной статистики данных.

Хотя компьютеры служат важным фактором в статистическом анализе данных, который может помочь в обобщении данных, статистический анализ данных концентрируется на интерпретации результата, чтобы делать выводы и предсказания.

(Необходимо проверить: методы анализа статистических данных)

Какие типы статистического анализа данных

Есть два важных компонента статистического исследования:

Население — совокупность всех элементов, представляющих интерес для исследования, и
Выборка — подмножество населения.

И есть два типа широко используемых статистических методов в рамках методов статистического анализа данных;

Описательная статистика

Это форма анализа данных, которая в основном используется для значимого описания, отображения или обобщения данных из выборки. Например, среднее значение, медиана, стандартное отклонение и дисперсия.

Другими словами, описательная статистика пытается проиллюстрировать взаимосвязь между переменными в выборке или генеральной совокупности и дает сводку в форме среднего, медианы и режима.

Выводная статистика

Этот метод используется для вывода из выборки данных с использованием нулевой и альтернативной гипотез, подверженных случайным изменениям.

Также в эту категорию попадают вероятностное распределение, корреляционное тестирование и регрессионный анализ. Проще говоря, статистика вывода использует случайную выборку данных, взятых из совокупности, чтобы сделать и объяснить выводы относительно всей совокупности .

(Наиболее связанный: что такое p-значение в статистике?)

В таблице ниже показаны фактические различия между описательной статистикой и статистикой вывода;

S.No	Описательная статистика	Выводная статистика
1	Связано с указанием целевой группы населения.	Сделайте выводы на основе выборки и сделайте их обобщающими в соответствии с генеральной совокупностью .
2	Упорядочивайте, анализируйте и отражайте данные в осмысленном режиме.	Сопоставлять, тестировать и прогнозировать будущие результаты .
3	Итоговые результаты представлены в виде диаграмм, таблиц и графиков.	Конечным результатом является оценка вероятности .
4	Объясняет ранее подтвержденные данные.	Попытки сделать выводы о численности населения, выходящие за рамки имеющихся данных.
5	Развернутые инструменты — Измерение центральной тенденции (среднее, медиана, мода), разброс данных (диапазон, стандартное отклонение и т. Д.))	Развернутые инструменты — проверка гипотез, дисперсионный анализ и т. Д.

Разница между описательной статистикой и статистикой вывода

4 основных шага для статистического анализа данных

Для того, чтобы проанализировать любую проблему с использованием статистических данных, анализ включает четыре основных шага;

1. Определение проблемы

Точное и актуарное определение проблемы необходимо для получения точных данных о ней. Очень сложно собирать данные, не зная точного определения / адреса проблемы.

2. Накопление данных

После решения конкретной проблемы разработка нескольких способов накопления данных является важной задачей при статистическом анализе данных.

Данные могут быть получены из реальных источников или путем наблюдений и экспериментальных исследований, проводимых для получения новых данных.

В экспериментальном исследовании важная переменная идентифицируется в соответствии с определенной проблемой, затем один или несколько элементов в исследовании контролируются для получения данных о том, как эти элементы влияют на другие переменные.
В наблюдательном исследовании не проводится никаких испытаний для контроля или воздействия на важную переменную.Например, проведенное обследование — это примеры или распространенный тип наблюдательного исследования.

3. Анализ данных

При статистическом анализе данных методы анализа делятся на две категории;

Исследовательские методы, этот метод используется для определения того, что раскрывают данные, с помощью простых арифметических действий и простых в рисовании графиков / описаний для обобщения данных.
Подтверждающие методы, этот метод заимствует концепцию и идеи теории вероятностей для попытки ответить на конкретные проблемы.

Вероятность чрезвычайно важна при принятии решений, поскольку она дает процедуру для оценки, представления и объяснения возможностей, связанных с предстоящими событиями.

4. Отчетность о результатах

Исходя из предположений, оценка или тест, который утверждает, что является характеристикой совокупности, может быть получен из выборки, эти результаты могут быть представлены в форме таблицы, графика или набора процентов.

Поскольку была исследована лишь небольшая часть данных, отчетный результат может отображать некоторые неопределенности за счет реализации утверждений вероятности и интервалов значений.

С помощью статистического анализа данных эксперты могут прогнозировать и предвидеть будущие аспекты на основе данных. Понимание доступной информации и ее эффективное использование может привести к принятию адекватных решений. (Источник)

Заключение

Статистический анализ данных придает смысл бессмысленным числам и тем самым дает жизнь безжизненным данным.Следовательно, исследователю необходимо иметь адекватные знания о статистике и статистических методах для проведения любого исследования.

Это поможет в проведении соответствующего и хорошо спланированного исследования, прежде всего для получения точных и надежных результатов.

РубрикаРазное

Укажите последовательность этапов статистического исследования: F1: Статистика

F1: Статистика

Статистическое наблюдение

Статистика — подробные проблемы — тест 1

Каким органом осуществляется руководство статистикой в России? — КиберПедия

стандарт Data Mining и 5 фаз этого процесса

Области применения стандарта Data Mining: где он используется

Related Entries

Статистический вывод: последовательность и интерпретация

Четыре этапа статистических навыков

Три компонента на каждом этапе

Идеальный путь к прогрессу по этапам

Настоящий путь к прогрессу по этапам

Компонент статистических знаний этапа 1

Компонент навыков анализа данных этапа 1

Компонент навыков работы с программным обеспечением этапа 1

Компонент «Навыки анализа данных второго этапа»

Компонент «Навыки программирования на втором этапе»

Компоненты для анализа данных и навыков работы с программным обеспечением, этап 3

Три этапа анализа данных: оценка исходных данных

Значит, если источник хороший, значит, и данные тоже хорошие. Верно?

Нравится:

шагов исследовательского процесса — Human Kinetics

Это отрывок из книги Дайан Бланкеншип «Прикладные исследования и методы оценки в рекреации».

5 шагов к лучшему принятию решений

Выберите правильный статистический метод

Основы

Что вы хотите знать?

Какие данные у вас есть?

Какие предположения вы можете — и не можете — делать?

Методы ненормального распределения

Параметрическая или непараметрическая статистика?

Центральная предельная теорема

Сколько вы можете ожидать от своих данных?

Базовая техника

Описание ваших данных

Различия между группами и переменными

Взаимосвязи между переменными

Срок действия

Уровни значимости

Степени свободы

Например:

Испытания с одним или двумя хвостами

Например

Последнее предупреждение!

Продвинутые методы

Факторный анализ

Например

Кластерный анализ

Дискриминантный анализ

Регрессия

Анализ временных рядов

Графическое представление

Столбчатые или гистограммы

Гистограмма

Кластерная колонна / стержень

Рядная колонна / стержень

Колонна / стержень с процентным штабелированием

Графики

Круговая диаграмма

Точечные графики

Ящик и усы

ресурсов

Введение в статистический анализ данных

Добавить комментарий Отменить ответ