Se ha denunciado esta presentación.
Utilizamos tu perfil de LinkedIn y tus datos de actividad para personalizar los anuncios y mostrarte publicidad más relevante. Puedes cambiar tus preferencias de publicidad en cualquier momento.
КІЛЬКІСНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ
ОДНОВИМІРНИЙ
• 1 змінна
• Вік, стать, статус тестування
ДВОВИМІРНИЙ
• 2 змінні
• Стать та статус т...
Próxima SlideShare
Cargando en…5
×

Резюме методів аналізу кількісних даних

2.339 visualizaciones

Publicado el

Логіка одномірного, двомірного та багатомірного аналізу, а також відповідні методи аналізу

Publicado en: Datos y análisis
  • Sé el primero en comentar

Резюме методів аналізу кількісних даних

  1. 1. КІЛЬКІСНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ ОДНОВИМІРНИЙ • 1 змінна • Вік, стать, статус тестування ДВОВИМІРНИЙ • 2 змінні • Стать та статус тестування БАГАТОВИМІРНИЙ • >2 змінних • Вік, стать та статус тестування  Інтервальна  шкала?   •  Перевірка   нормального   розподілу   •  гістограма   •  QQ-­‐графік   •  Якщо  розподіл   близький  до   нормального:   •  Середнє   значення   •  Стандартне   відхилення     Порядкова  шкала?   Чи  інтервальна  без   нормального   розподілу?   •  Медіана   •  Міжквартильна   відстань   •  Відсотки  (якщо   шкала  Лайкерта  –  5   категорій)     Номінальна  шкала?   •  Відсотки   +  Робота  з   пропущеними   значеннями   +  Трансформація  /   перекодування   змінних     ІНТЕРПРЕТАЦІЯ:   •  опис  обраних   змінних  для   аналізу  у  термінах   категорій  відповіді   •  розуміння,  що  є   пропущеними   значеннями,  які   фільтри  можуть   знадобитися,  як   треба   трансформувати/ перекодувати   змінні  для   подальшого   аналізу     Шукаємо  рівень  зв’язку  між  двома   змінними  з  інтервальною  чи  порядковою   шкалою?   •  Перевірка  лінійності  зв’язку   •  точковий  графік   •  Якщо  лінійний:  Кореляції   •  Кореляція  Пірсона,  якщо  2  змінні  з   інтервальною  шкалою   •  Кореляція  Спірмена  якщо  2  змінні  з   порядковою  шкалою  або  порядкова +інтервальна  шкала   •  Якщо  нелінійний:  регресійний  коефіцієнт     Шукаємо  відмінності  у  середніх  значеннях/ медіанах?  Порівнюємо  значення   інтервальної/порядкової  змінної  по   категоріях  номінальної  змінної.   -­‐  Якщо  2  групи  порівняння:   •  Змінна,  що  порівнюється,  з  інтервальною   шкалою  та  нормальним  розподілом?   •  Independent  samples  t-­‐test  (Т-­‐тест  для   незалежних  груп)   •  Paired  samples  t-­‐test  (Т-­‐тест  для   залежних  груп)   •  Змінна,  що  порівнюється,  з  порядковою     шкалою  чи  ненормальним  розподілом?   •  Mann-­‐Whitney  U-­‐Test  (U-­‐тест  Манна-­‐ Уітні)  для  незалежних  груп   •  Wilcoxon  test  (Тест  Уілкоксона)  для   залежних  груп     -­‐  Якщо  3  чи  більше  груп  порівняння:   •  Змінна,  що  порівнюється,  з  інтервальною   шкалою  та  нормальним  розподілом?   •  One-­‐way  ANOVA  (однофакторний   дисперсійний  аналіз)  для  незалежних   груп   •  Repeated-­‐measures  ANOVA   (дисперсійний  аналіз  для  повторних   вимірів)  для  залежних  груп   •  Змінна,  що  порівнюється,  з  порядковою     шкалою  чи  ненормальним  розподілом?   •  Kruskal-­‐Wallis  test  (Тест  Краскела-­‐ Уолліса)  для  незалежних  груп   •  Friedman  test  (Тест  Фрідмана)  для   залежних  груп     Шукаємо  відмінності  у  відсотках?   Порівнюємо  змінні  з  номінальною  шкалою.   •  Якщо  2  незалежні  групи   •  Chi-­‐square  test    (тест  Хі-­‐квадрат)  для   великих  вибірок   •  Fisher's  test    (тест  Фішера)  для   маленьких  вибірок   •  Якщо  2  залежні  групи     •  McNemar's  test  (тест  МакНемара)   •  Якщо  3  та  більше  незалежних  груп   •  Chi-­‐square  test  (тест  Хі-­‐квадрат)   •   Якщо  3  та  більше  залежних  груп   •  Cochrane  Q  test  (Q  тест  Кохрена)     Шукаємо  відмінності  у  часі  до  події   (інтервальна  змінна)  серед  2х  чи  більше   груп  (номінальна  шкала)?     •  Log-­‐rank  test  (Тест  Логранка)   •  Криві  Каплана-­‐Мейера     ІНТЕРПРЕТАЦІЯ:   •  Наявність/відсутність  відмінностей  / зв’язку  (H0=відсутність)   •  Які  змінні  включати  у  подальший  аналіз   Аналіз  залежностей?  Є   залежна  та  незалежна(і)   змінна(і)   •  Що  є  залежною  змінною?   •  Дихотомічна   номінальна  шкала    -­‐>   логістична  регресія   •  Номінальна  шкала,  3  чи   більше  категорій   відповіді  -­‐>   мультиномінальна   регресія   •  Порядкова  шкала  -­‐>     порядкова  регресія   •  Інтервальна  шкала  та   нормальний  розподіл         -­‐>  лінійна  регресія   •  Інтервальна  шкала  та   розподіл  Пуассона  -­‐>   регресія  Пуассона  або   негативна   біномінальна  регресія   •  Інтервальна  шкала,  час   до  події  -­‐>  регресія   Кокса   •  Інтервальна  шкала,   часовий  ряд  (t>30)  -­‐>   лінійна  регресія  для   часових  рядів,  ARIMA     Аналіз  взаємозалежностей?     -­‐  Якщо  треба  побудувати   латентну  змінну   •  PCA  (Метод  головних   компонент)  –  нема  гіпотез   про  латентні  змінні   •  Конфірматорний   факторний  аналіз  –  є   гіпотези  про  латентні   змінні   -­‐  Якщо  змінні  є  одночасно   залежними  та   незалежними,  ланцюжки   причинності   •  SEM  (моделювання   структурними  рівняннями)       ІНТЕРПРЕТАЦІЯ:   •  Наявність/відсутність   зв’язків  (H0=відсутність),  їх   міра  та  напрям   •  Конфаундінг  та  інтеракції   •  Прогнозування  за  різних   сценаріїв   •  Якість  моделей                        

×