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Qu'est-ce que l'analyse des données statistiques?
Les ordinateurs jouent un rôle très important dans l'analyse des données statistiques. L'étude d'un problème grâce à l'utilisation de l'analyse statistique des données implique généralement quatre étapes de base.
1. Définir le problème
2. La collecte des données
3. Analyser les données
4. Le rapport des résultats
Définition du problème
Une définition exacte du problème est impératif afin d'obtenir des données précises à ce sujet. Il est extrêmement difficile de recueillir des données sans une définition claire du problème.
La collecte des données
Nous vivons et travaillons à un moment où la collecte de données et les calculs statistiques sont devenus faciles presque au point de trivialité. Paradoxalement, la conception de la collecte de données, jamais assez souligné dans le manuel d'analyse des données statistiques, ont été affaiblies par une croyance apparente que le calcul vaste peut compenser les lacunes dans la conception de la collecte de données. Il faut commencer par mettre l'accent sur l'importance de la définition de la population dont nous cherchons à tirer des conclusions, toutes les exigences de l'échantillonnage et la conception expérimentale doivent être respectées.
La conception des façons de recueillir des données est un travail important dans l'analyse des données statistiques. Deux aspects importants d'une étude statistique sont les suivants:
Population - un ensemble de tous les éléments d'intérêt dans une étude
Echantillon - un sous-ensemble de la population
inférence statistique est d'étendre votre référer connaissances obtenir à partir d'un échantillon aléatoire d'une population à l'ensemble de la population. Ceci est connu en mathématiques comme un raisonnement inductif. Autrement dit, la connaissance de l'ensemble d'un particulier. Sa principale application est en test d'hypothèses sur une population donnée.
Le but de l'inférence statistique est d'obtenir des informations sur une information de forme de la population contenue dans un échantillon. Il est tout simplement impossible de tester toute la population, de sorte qu'un échantillon est le seul moyen réaliste d'obtenir des données en raison de contraintes de temps et de coûts. Les données peuvent être quantitatives ou qualitatives. Les données qualitatives sont des étiquettes ou des noms utilisés pour identifier un attribut de chaque élément. Les données quantitatives sont toujours numériques et indiquent soit combien ou combien.
Aux fins de l'analyse des données statistiques, la distinction entre les données de la série de section transversale et le temps est important. Les données transversales re données recueillies dans le même ou sensiblement le même point dans le temps. Les séries temporelles sont des données recueillies sur plusieurs périodes de temps.
Les données peuvent être recueillies auprès de sources existantes ou obtenues par des études d'observation et d'expérimentation visant à obtenir de nouvelles données. Dans une étude expérimentale, la variable d'intérêt est identifié. Puis un ou plusieurs facteurs dans l'étude sont contrôlés afin que les données peuvent être obtenues sur la façon dont les facteurs influencent les variables. Dans les études d'observation, aucune tentative de contrôler ou d'influencer les variables d'intérêt. Une enquête est peut-être le type le plus commun d'étude d'observation.
Analyse des données
Rapport sur les résultats