Tilastollinen Consulting 101: 4 kysymyksiä on Vastaus valita asianmukaisia ​​tilastollisia Method

Yksi yleisimpiä tilanteita, joissa tutkijat juuttua tilastot on valita joka tilastollinen menetelmä sopii analysoimaan tietoja. Jos aloitat kysymällä seuraavat neljä kysymystä, voit kaventaa asioita alas huomattavasti.

Vaikka sinulla ei' tiedä vaikutuksia teidän vastauksia, näihin kysymyksiin selventää asioita sinulle. Se auttaa sinua päättää, mitä tietoja etsiä. Ja se tekee mitään keskusteluja sinulla tilastollisin neuvonantajien tehokkaampia ja hyödyllinen.

1. Mikä on sinun tutkimus kysymys?

Tämä kertoo kaiken. Sinun täytyy tietää, jos Käytät uudelleen kiinnostunut suhteesta, kuinka yksi muuttuja välittää toista suhdetta, joka muuttujia vastasi samalla, ja niin edelleen. Mikä on se sinun tarvitsee tietää tietosi?

Vastaus tähän kysymykseen kertoo perheen tilastojen että sinun täytyy käyttää. Regressio, faktorianalyysi, Cluster Analysis jne

2. Mitä muuttujia käytät testata kysymykseen? Millä asteikot ovat ne mitataan?

Määrittele selvästi asteikolla kunkin muuttujan. Kategorinen? Määräsi Luokat? Laskea? Jatkuva? Sitten tehdä joitakin kuvailevia ja bivariate analysoi ymmärtää niiden jakaumia.

Joissakin aineistoja, sinulla on valintoja, jotka muuttuja käyttää, tai jotka muuttuvana käyttää. Joskus suhde on selkeä käyttäen yksi muuttuja, mutta ei muita, niin sinun täytyy tutkia hieman. Samoin joskus saat täsmälleen saman tuloksen molemmissa, mutta yksi analyysi on paljon vaikeampi toteuttaa.

Vastaus tähän kysymykseen kertoo mitä erityisiä menetelmä käyttää perheessä – esim., Lineaarinen vs. logistinen regressio tai tekijä analyysi vs. piilevä luokan analyysi.

3. Mikä on tutkimuksen suunnittelu?

Kuten laajuuden muuttujien, tutkimuksen suunnittelu ilmoittaa, mitä erityisiä menetelmä on sopiva.

Yksi suuri ongelma on riippumattomuus huomautuksia. Onko toistuvia toimenpiteitä harkita? Tai kerrostunut tutkimuksia? Oliko jokainen osallistuja vastaa kaikissa olosuhteissa, vain yksi tai jotkut? On elintärkeää, että analyysi kestää kuin riippumattomuus huomioon, tai kaikki p-arvot ovat liian pieniä.

Mutta muitakin suunnitteluun liittyviä asioita on otettava huomioon: Kuinka monta luokkia Onko kategorinen muuttuja on? Ovatko ennustaja muuttujia ristissä tai sisäkkäisiä? Kuinka monta kertaa pistettä sinä mitata pitkittäinen vastaus? Itsenäiseen muuttujat muuttuvat ajan mukana riippuvainen niistä, tai ne pysyvät samoina ajan kuluessa?

ottaa perusteellinen käsitys suunnittelua on tarpeen selvittää sen vaikutuksia. Vaikka et &'; tajua tilastollisen ammattikieltä, varmista, että tiedät mitä teit.

4. Onko tietojen asioita pohtimaan?

kysymykset kuten puuttuvia tietoja, katkaistu jakaumat, epätasainen otoskoot, ja hoitovaste eivät osa suunnittelusta tai tutkimuksen kysymys. Mutta he silti voivat johtaa tarpeeseen soveltaa vankeinhoidon menetelmiä (kuten useita syyksi lukeminen puuttuvista tiedoista) tai täysin eri analyysi (kuten Tobit regressio sensuroitu datan).

Usein nämä tiedot asioista don &'; t tulla näennäinen kunnes olet jo aloittanut oman analyysin. Tämä on yksi erittäin hyvä syy koekalastuksen descriptives tietosi, ennen kuin päätetään lopullisen analyysin. Se on myös, miksi on tärkeää tarkistaa oletuksiin.
.