Statistical analysisFor studies in

Statistical analysis

For studies in which you will apply statistical analysis is important to characterize the aggregation to be studied. Aggregation is the group to which they make generalized conclusions until the sample is this group that isdirectly tested. In some cases, the two groups almost coincide. The challenge is that to make valid general conclusions of aggregation on the basis of the data samples. Before making tests to define the aggregation and a sample that reflects this complexity. Also, there are tests that can determine the sample size, which can achieve a certain effect of the demonstration.

Choosing a statistical method but the processing of the data depends on the type of data being analyzed – there are categorical or continuous values. The type of data (variables) is determined by the accuracy of the values​​, characteristics and importance that is put in the values.

In studies independent variable (sometimes called the resultant) is one that has been studied as a function of the other. In the experiments, the dependent variable is the one which is expected to change as a result of the experiment. Not necessarily dependent variable is a direct result of an experiment - there may be a case of variation of one variable (dependent) on other variables (nezavisima). These terms have meaning in summary statistics. In some cases, this anchoring is directly determined. Statistics solves the problem of finding relationships between variables when they are not directly Defines. In other cases, studies aimed at characterizing the relationship between variables and not causality or predictions. For them, no matter the designation of dependent and independent variables.

Methods in statistics

Primary data processing is performed by two types of analysis - variation and alternative. In the first analysis using numerical data, while the second variable is categorical.
Relationships between parameters and variables are tested by the following approaches:
- Correlation analysis – displays the strength and direction of relationships
- Coefficient of Pearson - rank coefficient for categorical indicators

- Coefficient of Spearman - rank coefficient for categorical indicators

Clasification methods

- Cluster analyses – this is a method to group - assigning an object to a group. Cluster analysis is a collective concept of multiple classification algorithms. The object of the analysis is to be natural groups formed on the basis of several parameters (variables, signs, etc.). One of the most common procedures is a pre-set number of clusters (groups). Setting of the number of groups in this case is usually expert judgment. This method is known as the method of k-mean. Objects identified by the indicators are appropriate points in space.

- Discriminant analysis - used for classification of cases into groups of predetermined number. Using discriminative analysis is based on the concept that if the discriminant function is effective for a given set of data, it is effective for a high percentage of correct classification of new cases. Discriminant analysis is used to solve the following tasks - classification of cases into groups on the basis of predictive equations discriminant, testing the correctness of classification, exploring differences between certain groups, determination of the most parsimonious way to distinguish between the groups, finding of the variance of the dependent variable by the independent variables.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ทางสถิติสำหรับการศึกษาในที่ที่คุณจะนำไปใช้การวิเคราะห์ทางสถิติเป็นสิ่งสำคัญที่จะอธิบายลักษณะการรวมตัวที่จะได้รับการศึกษา การรวมเป็นกลุ่มที่พวกเขาทำข้อสรุปทั่วไปจนกระทั่งตัวอย่างกลุ่มนี้ว่าการทดสอบ isdirectly ในบางกรณีทั้งสองกลุ่มเกือบตรง ความท้าทายคือการที่จะทำให้ข้อสรุปทั่วไปที่ถูกต้องของการรวมบนพื้นฐานของข้อมูลตัวอย่าง ก่อนที่จะทำการทดสอบในการกำหนดและการรวมตัวของกลุ่มตัวอย่างที่สะท้อนให้เห็นถึงความซับซ้อนนี้ นอกจากนี้ยังมีการทดสอบที่สามารถตรวจสอบขนาดของกลุ่มตัวอย่างซึ่งสามารถบรรลุผลบางอย่างของการสาธิต. เลือกวิธีการทางสถิติ แต่การประมวลผลของข้อมูลขึ้นอยู่กับชนิดของข้อมูลที่ถูกวิเคราะห์ - มีค่าเด็ดขาดหรืออย่างต่อเนื่อง ประเภทของข้อมูล (ตัวแปร) จะถูกกำหนดโดยความถูกต้องของค่าลักษณะและความสำคัญที่จะใส่ในค่า. ในการศึกษาตัวแปรอิสระ (บางครั้งเรียกว่าผลลัพธ์) เป็นหนึ่งที่ได้รับการศึกษาเป็นหน้าที่ของอื่น ๆ . ในการทดลองที่ตัวแปรตามเป็นหนึ่งซึ่งคาดว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงเป็นผลมาจากการทดลอง ตัวแปรที่ไม่จำเป็นต้องขึ้นอยู่กับเป็นผลโดยตรงจากการทดลอง - อาจจะมีกรณีที่มีการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรหนึ่ง (ขึ้น) กับตัวแปรอื่น ๆ (nezavisima) คำเหล่านี้มีความหมายในสถิติสรุป ในบางกรณียึดนี้จะถูกกำหนดโดยตรง สถิติแก้ปัญหาการหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเมื่อพวกเขาจะไม่ได้โดยตรงกำหนด ในกรณีอื่น ๆ การศึกษาที่มุ่งพัฒนาการความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและไม่ก่อให้เกิดหรือคาดการณ์ สำหรับพวกเขาไม่มีเรื่องการกำหนดตัวแปรตามและอิสระ. วิธีการในสถิติประถมประมวลผลข้อมูลจะดำเนินการโดยทั้งสองประเภทของการวิเคราะห์ - รูปแบบและทางเลือก ในการวิเคราะห์ครั้งแรกที่ใช้ข้อมูลตัวเลขในขณะที่ตัวแปรที่สองเป็นเด็ดขาด. ความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์และตัวแปรจะมีการทดสอบโดยวิธีการต่อไปนี้: - การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ - แสดงความแรงและทิศทางของความสัมพันธ์- ค่าสัมประสิทธิ์ของเพียร์สัน - ค่าสัมประสิทธิ์ยศสำหรับตัวชี้วัดเด็ดขาด- ค่าสัมประสิทธิ์ ของสเปียร์แมน - ค่าสัมประสิทธิ์ยศสำหรับตัวชี้วัดเด็ดขาดวิธี Clasification - วิเคราะห์คลัสเตอร์ - นี่คือวิธีการที่จะกลุ่ม - กำหนดวัตถุไปยังกลุ่ม การวิเคราะห์กลุ่มเป็นแนวคิดโดยรวมของขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่หลาย วัตถุของการวิเคราะห์เพื่อเป็นกลุ่มธรรมชาติเกิดขึ้นบนพื้นฐานของพารามิเตอร์ต่างๆ (ตัวแปรสัญญาณอื่น ๆ ) หนึ่งในวิธีการที่พบมากที่สุดคือจำนวนที่ตั้งไว้ล่วงหน้าของกลุ่ม (กลุ่ม) การตั้งค่าของจำนวนของกลุ่มในกรณีนี้มักจะตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญ วิธีการนี้เป็นที่รู้จักกันเป็นวิธีการของ k-เฉลี่ย วัตถุที่ระบุตัวชี้วัดที่เป็นจุดที่เหมาะสมในพื้นที่. - การวิเคราะห์จำแนก - ใช้สำหรับการจัดหมวดหมู่ของผู้ป่วยเป็นกลุ่มจำนวนที่กำหนดไว้ โดยใช้การวิเคราะห์จำแนกเป็นไปตามแนวคิดที่ว่าถ้าฟังก์ชั่นแนมีประสิทธิภาพสำหรับชุดที่กำหนดของข้อมูลก็มีประสิทธิภาพสำหรับเปอร์เซ็นต์สูงของการจัดประเภทที่ถูกต้องของผู้ป่วยรายใหม่ การวิเคราะห์จำแนกจะใช้ในการแก้ปัญหางานดังต่อไปนี้ - การจัดหมวดหมู่ของผู้ป่วยเป็นกลุ่มบนพื้นฐานของสมการพยากรณ์จำแนกการทดสอบความถูกต้องของการจัดหมวดหมู่การสำรวจความแตกต่างระหว่างคนบางกลุ่มการกำหนดวิธีที่ประหยัดที่สุดในการแยกแยะความแตกต่างระหว่างกลุ่มที่การค้นพบของ ความแปรปรวนของตัวแปรโดยตัวแปรอิสระ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทางสถิติสำหรับการวิเคราะห์ ศึกษา ที่ คุณ จะ ใช้ สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญที่จะอธิบายวิธีที่น่าศึกษา กลุ่ม คือกลุ่ม ที่ พวก เขา ให้ ทั่วไป สรุปจนตัวอย่างกลุ่มนี้ที่ isdirectly ทดสอบ ในบางกรณี สองกลุ่มเกือบตรงเป็นความท้าทายที่ให้ใช้ได้ทั่วไปสรุปรวม บนพื้นฐานของข้อมูลตัวอย่าง ก่อนทำแบบทดสอบ และกำหนดกลุ่มตัวอย่างที่สะท้อนให้เห็นถึงความซับซ้อนนี้ นอกจากนี้ มีการทดสอบที่สามารถกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่าง ซึ่งสามารถบรรลุผลที่แน่นอนของการสาธิต .

การเลือกวิธีการทางสถิติแต่การประมวลผลของข้อมูลขึ้นอยู่กับชนิดของข้อมูลที่ได้นำมาวิเคราะห์ และมีคุณค่าอย่างแท้จริงและต่อเนื่อง ประเภทของข้อมูล ( ตัวแปร ) จะพิจารณาจากความถูกต้องของค่า​​ ลักษณะและความสำคัญที่ถูกใส่ในค่า

ในการศึกษาตัวแปรอิสระ ( บางครั้งเรียกว่าผล ) เป็นหนึ่งที่ได้ศึกษาเป็นฟังก์ชันอื่น ๆ ในการทดลอง ตัวแปรหนึ่งที่คาดว่าจะเปลี่ยนแปลงผลของการทดลองไม่ใช่ตัวแปรตามเป็นผลโดยตรงของการทดลอง - อาจจะมีกรณีของการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรหนึ่ง ( ขึ้นอยู่กับ ) ในตัวแปรอื่น ๆ ( nezavisima ) เงื่อนไขเหล่านี้มีความหมายในสถิติสรุป . ในบางกรณีนี้จอดตรงกำหนด สถิติแก้ปัญหาในการหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเมื่อพวกเขาไม่ได้โดยตรงกำหนด . ในกรณีอื่น ๆการศึกษามีวัตถุประสงค์เพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร และไม่ใช่คดีอุกฉกรรจ์ หรือคาดคะเน สำหรับพวกเขา ไม่ว่าการกำหนดตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม สถิติ



วิธีการในการประมวลผลข้อมูลเป็นหลัก โดยทั้งสองประเภทของการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงและทางเลือก ในการวิเคราะห์ครั้งแรกโดยใช้ข้อมูลเชิงตัวเลข ในขณะที่ตัวแปรที่สองคือ
เด็ดขาดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและตัวแปรจะถูกทดสอบโดยวิธีต่อไปนี้ :
- การวิเคราะห์สหสัมพันธ์เพื่อแสดงความแข็งแรงและทิศทางของความสัมพันธ์
- ค่าสัมประสิทธิ์ของเพียร์สัน - ยศสัมประสิทธิ์ตัวชี้วัดอย่างแท้จริง

- 2 - ตำแหน่งใช้สัมประสิทธิ์ตัวชี้วัดอย่างแท้จริง



clasification วิธีการ- วิเคราะห์กลุ่มพัฒนาเป็นวิธีการที่กลุ่มกำหนดวัตถุให้เป็นกลุ่ม การวิเคราะห์การเกาะกลุ่มเป็นแนวคิดโดยรวมของขั้นตอนวิธีการจำแนกพหุ วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์จะเป็นกลุ่มที่เป็นธรรมชาติเกิดขึ้นบนพื้นฐานของหลายพารามิเตอร์ ( ตัวแปร , ป้าย , ฯลฯ ) หนึ่งในขั้นตอนที่พบมากที่สุดคือ ตัวเลขที่ตั้งไว้ล่วงหน้าของกลุ่ม ( กลุ่ม )การตั้งค่าจำนวนของกลุ่ม ในกรณีนี้มักจะมีการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญ วิธีนี้เรียกว่าวิธี k-mean . วัตถุที่ระบุ โดยตัวชี้วัดที่เหมาะสมในจุดพื้นที่

- - การวิเคราะห์จำแนกประเภทที่ใช้สำหรับประเภทของคดีในกลุ่มที่กำหนดไว้จำนวนโดยใช้การวิเคราะห์ค่าอยู่บนแนวคิดที่ว่าถ้าฟังก์ชันจำแนกมีประสิทธิภาพเพื่อให้ชุดของข้อมูล มันเป็นที่มีประสิทธิภาพสำหรับเปอร์เซ็นต์สูงของหมวดหมู่ที่ถูกต้องของกรณีใหม่ การวิเคราะห์ใช้เพื่อแก้ปัญหางาน - ตามหมวดหมู่ของคดีในกลุ่มบนพื้นฐานของสมการจำแนกประเภทสามารถทดสอบความถูกต้องของการจำแนกสำรวจความแตกต่างระหว่างบางกลุ่ม การหาวิธีตระหนี่ที่สุดที่จะแยกแยะระหว่างกลุ่ม การหาความแปรปรวนของตัวแปรตามตัวแปรอิสระ