Etapas em um Análise Estatística

Análise estatística envolve um conjunto de técnicas que ajudam a dar sentido a dados. Técnicas de análise variam de métodos simples descritivos que resumem os dados , descrevendo médias e desvios padrão , técnicas para mais complexas, como a regressão linear , que prevê a mudança de um resultado com base em mudanças em uma ou mais variáveis ​​de previsão . Independentemente do método específico escolhido , a realização de uma análise estatística requer perguntas claras de pesquisa, exame cuidadoso dos dados, um olho para o detalhe e capacidade de apresentar os resultados de uma forma compreensível. Instruções

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Formular perguntas claras de pesquisa que descrevem o que você quer aprender a partir de sua análise estatística. Você pode querer saber , por exemplo, as notas médias auferidas pelos alunos em uma sala de aula ou o impacto da educação e formação adicional sobre os rendimentos médios dos programadores de computador . A pergunta que você tentar responder a vai ajudar a determinar o tipo de análise que você realizar em seus dados estatísticos. A questão sobre as notas médias , por exemplo, só podem exigir um conjunto de estatísticas descritivas , como meios. A questão sobre a educação eo efeito do treinamento sobre os ganhos , no entanto, requer uma análise mais complexa.

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Coletar e digitar seus dados. Programas de planilhas , como o Excel , Numbers e Open Office são excelentes para a introdução de dados . Ao inserir dados em uma planilha ou banco de dados , você pode precisar alterar o formato para atender às suas necessidades analíticas . Por exemplo , se os dados vem de um questionário ou um conjunto de entrevistas , você terá que atribuir códigos numéricos para as respostas , para que possam ser analisados ​​com técnicas estatísticas.

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Examine visualmente os seus dados antes de embarcar em mais complexas análises . Este é um passo importante; ainda estatísticos , mesmo treinados e analistas de dados deixam de ter o tempo para examinar os dados antes de analisá-lo. Um método útil para a visualização de dados é para produzir um gráfico que resume a informação . Excel e softwares estatísticos têm a capacidade de fazer isso . O tipo de dados que você está analisando vai ajudar a determinar o tipo mais adequado de gráfico. Os gráficos de pizza , por exemplo, são uma excelente maneira de resumir os dados financeiros , enquanto os gráficos de barras podem representar visualmente as respostas da pesquisa .

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Conduzir sua análise , usando uma planilha ou programa de software estatístico. Estudar os resultados de perto, procurando por padrões nos resultados que fornecem respostas às suas perguntas de pesquisa.

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Relate os resultados de sua análise estatística, utilizando tabelas e gráficos , sempre que possível , apresentar os seus resultados. Os visores têm maior impacto entre o público-alvo de sua análise do que blocos de texto escrito. Use o texto de seu relatório para destacar as principais conclusões de sua análise.