Análise Estatística Idéias

Não importa o quão grande é o seu de dados é , se você não pode explicá-lo , ninguém vai saber . Técnicas de análise estatística permite-nos fazer uma inferência a partir de um conjunto de dados. Sem essas técnicas , os dados não é acionável , como somos incapazes de determinar se as nossas observações são representativos da população ou apenas devido ao acaso . Felizmente , existem técnicas inumeráveis ​​lá fora, para nós usarmos. Estatística Descritiva

A análise propriamente dita começa a olhar para as estatísticas descritivas. Do exame da média, desvio padrão e quartis dos dados , que são capazes de ter uma idéia aproximada do que os seus dados se parece. Após isso com técnicas gráficas , tais como , histogramas, gráficos de dispersão ou mesmo QQ parcelas pode lhe dar uma idéia de como os dados são distribuídos e se você vai ter problemas mais tarde, quando você deve atender os pressupostos de outras técnicas de análise .

análise de variância

Se o conjunto de dados vem de uma experiência, onde você pode ter diferentes grupos de indivíduos que são colocados em células experimentais , então ANOVA pode ser o bilhete . Esta técnica compara os meios de diferentes grupos experimentais . Por exemplo, se você tivesse uma experiência na qual você deu um placebo ou 10 , 20 ou 30 miligramas de uma droga e medir o tempo de sobrevivência, você pode querer comparar os tempos médios de sobrevivência dos grupos. A desvantagem é que a análise de variância só vai dizer se há uma diferença , e não o que os grupos é a diferença entre .

Regressão Linear

A poderosa estrutura para a análise estatística é a família de regressão linear. Por meio de regressão linear múltipla , você pode analisar grandes conjuntos de dados com muitas variáveis. Por exemplo , digamos que você tem um conjunto de dados com estatísticas demográficas, as taxas de criminalidade e os gastos da polícia. Por meio de regressão linear múltipla , você seria capaz de determinar se os gastos com a polícia está correlacionada com uma redução no crime, com os efeitos da demografia mantidas constantes . A desvantagem desta técnica é que alguns dos pressupostos de dados que têm de ser cumpridos , a fim de controlar de erro estatístico pode ser oneroso.

Muiltivariate Técnicas

Se você ter várias medidas dependentes , então você vai querer olhar para técnicas de análise multivariada , como MANOVA ou medidas repetidas MANOVA . As técnicas permitem testar o efeito de variáveis ​​de previsão em um conjunto de medidas. Essas técnicas são úteis quando medidas dependentes estão intimamente relacionadas , ou quando a relação entre suas variáveis ​​viola os pressupostos das técnicas univariadas mais populares. A desvantagem de técnicas de análise multivariada são a sua complexidade; uma sólida formação em álgebra linear e estatísticas univariadas são um must.