Was sind die verschiedenen Datenanalysetechniken?

Datenanalysetechniken ermöglichen es den Forschern, gesammelte Daten zu überprüfen und Schlussfolgerungen oder Bestimmungen aus den Informationen zu ziehen.Die meisten Techniken konzentrieren sich auf die Anwendung quantitativer Techniken zur Überprüfung der Daten.Einige der beliebtesten quantitativen Datenanalysetechniken umfassen beschreibende Statistiken, explorative Datenanalysen und Bestätigungsdatenanalyse.Die beiden letztgenannten beinhalten die Verwendung einer vorgegebenen Hypothese.Zu den Gruppen, die diese Techniken verwenden können, gehören einzelne Forscher, Studenten, Unternehmen, Regierungsbehörden und Aktuare, unter anderem, die Informationen und Daten benötigen.

Quantitative Datenanalyseversuche, um Forscherverzerrungen aus gesammelten Daten zu entfernen.Durch die starke Verwendung von Statistiken, Wahrscheinlichkeiten oder anderen mathematischen Techniken können Einzelpersonen Standardmethoden zum Interpretieren von Daten verwenden.Wenn Forscher versuchen, qualitative Datenanalysetechniken Mdash zu verwenden;häufig basierend auf dem persönlichen Hintergrund, den Vorlieben oder den Grundlagen für Grundlagenforschung und Argumentation des Einzelnen;Die gesammelten Daten können falsch verstanden oder falsch interpretiert werden.Daher sind mathematische Techniken weniger anfällig für diese Fehler und werden von anderen Personen oder Forschern häufig mehr akzeptiert.Demografische Daten sind eine gemeinsame Reihe beschreibender Statistiken.Die Forscher werden Informationen über das Alter, Geschlecht, Haushaltsgröße, Einkommen, Jobtyp und andere Informationen einer Bevölkerung sammeln.Eine andere Art der deskriptiven statistischen Analysen ist der Abschlussprozentsatz eines Quarterbacks beim Spielen in einem Fußballspiel.Wenn der Quarterback sechs von acht Passversuchen abschließt, hat er einen Abschluss von 75 Prozent.Ein Fehler in dieser Technik ist die Unfähigkeit der Statistik, zusätzliche Informationen bereitzustellen, z.-blattdiagramm.Der Hauptzweck für diese Technik besteht darin, eine erklärte Hypothese eines Forschers zu unterstützen.Zum Beispiel kann ein Forscher eine Hypothese über die Altersgruppe von Eigentümern beweisen, die eine bestimmte Art von Autos wie einen Minivan fahren.Um diese Hypothese zu testen und zu unterstützen, sammelt der Forscher Informationen und erstellt ein Box -Diagramm, um die Anzahl der Eigentümer in seinem angegebenen Bereich zu bestimmen.Die Statistiken werden Informationen zur Unterstützung der Hypothese bereitstellen oder nicht, und zeigen, wie viele Ausreißer in den gesammelten Daten enthalten sind.

Bestätigungsdatenanalysetechniken sind das Gegenteil von explorativen Techniken.In diesen Tests versucht der Forscher, die Nullhypothese zu widerlegen, eine Aussage, die von den meisten Personen allgemein als wahr anerkannt wird.Um die Nullhypothese zu widerlegen, sammelt der Forscher spezifische Informationen im Zusammenhang mit der Hypothese und testet die Durchschnitts-, Varianz-, P-Werte und Konfidenzintervalle.Das durch die Bestätigungsdatenanalyse nachgewiesene Konfidenzintervall liefert Informationen darüber, wie sicher der Forscher darüber geht, ob die Nullhypothese wahr oder falsch ist.