Hva er de forskjellige dataanalyseteknikkene?

Dataanalyseteknikker lar forskere gjennomgå samlet data og gjøre slutninger eller besluttsomhet fra informasjonen.De fleste teknikker fokuserer på anvendelse av kvantitative teknikker for å gjennomgå dataene.Noen få av de mer populære kvantitative dataanalyseteknikkene inkluderer beskrivende statistikk, undersøkende dataanalyse og bekreftende dataanalyse.De to sistnevnte involverer bruk av å støtte eller ikke støtte en forhåndsbestemt hypotese.Grupper som kan bruke disse teknikkene inkluderer individuelle forskere, studenter, bedrifter, offentlige etater og aktuarer, blant andre parter som trenger informasjon og data.

Kvantitativ dataanalyseforsøk på å fjerne forskerforskjell fra samlet data.Tung bruk av statistikk, sannsynligheter eller andre matematiske teknikker lar enkeltpersoner bruke standardmetoder for å tolke data.Når forskere prøver å bruke kvalitative dataanalyseteknikker og mdash;ofte basert på individets personlige bakgrunn, preferanser eller grunnleggende forsknings- og resonnementsprinsipper og mdash;De innsamlede dataene kan bli feilles eller feil tolket.Demografi er et vanlig sett med beskrivende statistikk.Forskere vil samle informasjon om befolkningens alder, kjønn, husholdningsstørrelse, inntekt, jobbtype og annen informasjon.En annen type beskrivende statistisk analyse er fullføringsprosenten av en quarterback når du spiller i en fotballkamp.Hvis quarterbacken fullfører seks av åtte pasningsforsøk, har han en fullføringsprosent på 75 prosent.En feil i denne teknikken er manglende evne for statistikken til å gi tilleggsinformasjon, for eksempel lengden på hver passering.

Utforskende dataanalyseteknikker involverer ofte bruk av boksplott, histogrammer, Pareto-diagrammer, spredningsplott eller en stilk-og-bladet plot.Hovedformålet med denne teknikken er å støtte en uttalt hypotese fra en forsker.For eksempel kan en forsker ønske å bevise en hypotese om aldersområdet til eiere som kjører en bestemt type bil, for eksempel en minivan.For å teste og støtte denne hypotesen, vil forskeren samle informasjon og opprette en boksplott for å bestemme antall eiere innenfor hans uttalte område.Statistikken vil gi informasjon for å støtte eller ikke støtte hypotesen og vise hvor mange outliers som er i de samlede dataene.

Bekreftende dataanalyseteknikker er det motsatte av utforskende teknikker.I disse testene ser forskeren ut til å motbevise nullhypotesen, som er en uttalelse som generelt er akseptert som sant av de fleste individer.For å motbevise nullhypotesen, vil forskeren samle spesifikk informasjon relatert til hypotesen og teste gjennomsnittlig, varians, p-verdier og konfidensintervaller.Tillitsintervallet som er bevist av den bekreftende dataanalysen vil gi informasjon om hvor selvsikker forskeren skal handle om nullhypotesen er sann eller falsk.