Каковы Различные Методы Анализа данных?
Методы анализа данных позволяют исследователям рассматривать собранные данные и делать выводы или определение от информации. Большинство методов сосредотачивается на применении количественных методов, чтобы рассмотреть данные. Несколько из более популярных количественных методов анализа данных включают описательную статистику, исследовательский анализ данных и подтверждающий анализ данных. Последние два вовлекают использование поддержки или не поддержки предопределенной гипотезы. Группы, которые могут использовать эти методы, включают отдельных исследователей, студентов, фирмы, правительственные учреждения и актуариев, среди других сторон, нуждающихся в информации и данных.
Количественный анализ данных пытается удалить предвзятость исследователя из собранных данных. Интенсивное использование статистики, вероятности или другие математические методы позволяют частным лицам использовать стандартные методы для того, чтобы интерпретировать данные. Когда исследователи пытаются использовать качественные методы анализа данных — часто основанный на individual s личный фон, предпочтение или фундаментальное исследование и рассуждающие принципы — собранные данные могут неправильно читаться или неправильно интерпретироваться. Поэтому, математические методы менее восприимчивы к этим ошибкам и часто более приняты другими частными лицами или исследователями.
Описательный статистический анализ отделяет или суммирует данные в определенные группы. Демография - единый набор описательной статистики. Исследователи соберут информацию, касающуюся population s возраст, пол, размер домохозяйства, доход, тип работы и другая информация. Другой тип описательного статистического анализа - процент завершения куортербека, играя в футбольной игре. Если куортербек завершил шесть из восьми попыток прохода, у него есть 75-процентный процент завершения. Недостаток в этой технике - неспособность для статистики, чтобы обеспечить дополнительную информацию, такую как длина каждого прохода.
Исследовательские методы анализа данных часто вовлекают использование диаграмм, гистограмм, диаграмм Парето, заговоров разброса или заговора основы-и-листа. Главная цель для этой техники состоит в том, чтобы поддержать установленную гипотезу от исследователя. Например, исследователь может желать доказать гипотезу о возрастном диапазоне владельцев, которые ведут определенный тип автомобиля, такого как минивэн. Чтобы проверить и поддержать эту гипотезу, исследователь соберет информацию и создаст диаграмму определить номер владельцев в пределах его установленного диапазона. Статистика предоставит информацию поддержке или не поддержит гипотезу и покажет, сколько выбросов находится в собранных данных.
Подтверждающие методы анализа данных - противоположность исследовательских методов. В этих тестах исследователь надеется опровергать нулевую гипотезу, которая является выпиской, общепринятой как верной большинством частных лиц. Чтобы опровергнуть нулевую гипотезу, исследователь соберет определенную информацию, связанную с гипотезой, и проверит среднее число, различие, p-ценности и доверительные интервалы. Доверительный интервал, доказанный подтверждающим анализом данных, предоставит информацию относительно того, насколько уверенный исследователь должен быть о том, верна ли нулевая гипотеза или ложна.