Statistical Analysis统计分析意味着使用定量数据调查趋势, 模式和关系. 它是科学家, 政府, 企业以及其他组织使用的重要研究工具. 为了得出有效结论, 统计分析需要从研究过程的一开始就仔细规划, 也就是你需要就自己的假设, 对研究设计, 样本量和抽样程序等作出决定. 样本收集数据后, 使用描述性统计来组织和汇总数据. 这么说可能比较难以理解, 下面EssayV美国论文代写将为你详细介绍Statistical Analysis怎么写, 全都是干货哦!
目录:
什么是Statistical Analysis?
Statistical Analysis步骤
统计分析有哪些类型?
Statistical Analysis怎么写?
Hypothesis Testing是什么?
Statistical Analysis Example
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什么是Statistical Analysis?
统计分析主要是收集和解释数据发现模式和趋势. 它是Data Analysis(数据分析)的一个组成部分. Statistical Analysis可用于收集研究解释, 统计建模或设计调查和研究等情况.
统计分析广泛应用于科学, 从物理学,到社会科学. 除了验证假设外, 统计数据还可以为难以或不可测量的未知数据提供近似值. 例如, the field of quantum field theory虽然在理论方面取得了成功, 但经验实验和测量具有挑战性. 一些社会科学主题, 例如对意识或选择的研究, 实际上是无法测量的; 统计分析阐明最可能或不可能的情况.
Statistical Analysis步骤
统计分析可以分解为5个独立的步骤, 如下所示:
▶ 描述要分析的数据的性质.
▶ 探索数据与基础人群的关系.
▶ 创建一个模型来总结对数据如何与基础人口相关的理解.
▶ 证明(或反驳)模型的有效性.
▶ 预测分析, 有助于指导未来行动.
统计分析有哪些类型?
Statistical Analysis是整合和分析不同数据样本, 从而揭示模式或趋势, 并预测未来事件/情况以做出适当决策的过程. 统计分析具有以下类型, 这些类型在很大程度上取决于数据类型.
Descriptive Statistical Analysis描述性统计分析
从根本上说, 它使用数字和图形来组织和汇总数据. 描述性统计分析不是以原始形式处理数据, 而是通过数值计算, 图形或表格等更有效地表示和解释数据.
从所有必要的准备步骤到结束分析和解释, 描述性统计分析涉及各种过程, 例如制表, 集中趋势的度量(mean, median, mode), 离散或方差的度量(range, variation, standard deviation), 偏差测量和时间序列分析.
在描述性分析下, 数据以表格形式汇总, 并以图表和图形的形式进行管理和呈现. 此外, 它有助于提取数据的不同特征, 并总结和解释数据的基本特征.
Inferential Statistical Analysis推论统计分析
推论统计分析基本上用于无法对总体中每个单元进行检查时, 因此, 它获得的信息可以外推到整个总体.
简而言之, 推论统计分析可以根据样本数据测试假设, 我们可以通过应用概率从中提取推论并对整个数据进行概括, 并且还可以针对可用数据之外的未来结果得出结论. 该方法涉及sampling theory, various tests of significance, statistical control等.
Predictive Analysis预测分析
根据当前和过去的事实和数据对未来事件或接下来可能发生的事情进行预测.
简单来说, 预测分析使用statistical techniques and machine learning algorithms, 根据最近和以前的数据来描述未来结果, 行为和趋势的可能性. 预测分析中广泛使用的技术包括data mining, data modelling, artificial intelligence, machine learning等.
在当前的业务系统中, 营销公司, 保险组织, 在线服务提供商, 数据驱动营销和金融公司等都在进行这种分析.
Prescriptive Analysis规范分析
规范性分析主要是检查数据, 找出应该做什么, 它被广泛应用于业务分析, 确定针对某种情况的最佳可能操作.
在规范分析下实现的几种技术是simulation, graph analysis, algorithms, complex event processing, machine learning, recommendation engine, business rules等.
规范性分析几乎与描述性和预测性分析相关, 其中描述性分析根据以发生的事情解释分析, 预测性分析预测可能发生的事情, 而规范性分析涉及在可用偏好中提供适当的建议.
Exploratory Data Analysis探索性数据分析
探索性数据分析, 也就是众所周知的EDA, 是推理统计的对应物. 它通常是在任何其它统计分析技术之前, 进行的数据分析过程的第一步.
EDA不是单独部署用于预测或概括, 它呈现数据预览并帮助获得一些关键见解. 这种方法完全专注于分析数据中的模式以识别潜在关系. EDA可用于发现数据中的未知关联, 检查收集的数据中缺失的数据并检查假设.
Causal Analysis因果分析
因果分析有助于理解和确定事情”为什么”以及背后的原因, 或者事情为什么会如此.
例如, 在目前的商业环境中, 有许多想法或业务因某些事件的发生而失败, 这种情况下, 因果分析确定了失败的根本原因, 或者只是某些事情可能发生的基本原因. 我们在考虑因果分析的时候, 可以考虑:
▶ 识别数据中的重要问题区域;
▶ 检查并确定问题或失败的根本原因;
▶ 了解如果另一个变量发生变化, 提供的变量会发生什么;
Mechanistic Analysis机制分析
在上述统计分析类型中, 机制分析是最不常见的; 但在大数据分析和生物科学过程中它是最实用的. Mechanistic Analysis被用来理解和解释事情是如何发生的.
它使用明确的概念, 即理解变量的单个变化会导致其它变量相应地发生变化, 同时排除外部影响并考虑整个系统通过其自身内部元素的相互作用而受到影响的假设. 机制分析的基本目标包括:
▶ 了解其中的明确变化可能会导致其他变量发生变化;
▶ 在数据上下文中对过去事件发生的清楚解释, 尤其是当特定主题/关注点涉及特定活动时;
Statistical Analysis怎么写?
Step1: 写下你的假设并规划研究设计
要收集用于统计分析的有效数据, 首先需要指定你的假设并规划好研究设计.
① 写作统计假设
研究的目标通常是调查总体中变量之间的关系. 从预测开始, 然后使用统计分析来测试该预测. 每个研究预测都被重新表述为可以使用样本数据进行测试的无效假设(Null hypothesis)和替代假设(Alternative hypothesis).
② 规划研究设计
研究设计是你的数据收集和分析的整体战略. 它决定了你之后用于检验假设的统计检验.
首先, 决定你的研究是使用描述性, 相关性还是实验性设计. 实验直接影响变量,而描述性和相关性研究仅测量变量.
▶ 在实验设计中, 你可以使用比较统计检验来评估因果关系.
▶ 在相关设计中, 你可以使用相关系数和显著性检验来探索变量.
▶ 在描述性假设中, 你可以使用统计检验从样本数据中得出推论, 研究总体或现象的特征.
③ 测量变量
在规划研究设计时, 你应该操作变量并准确决定如何测量它们.
对于统计分析, 重要的是考虑变量的测量级别, 确定测量水平对于选择合适的统计量和假设检验很重要. 例如你可以使用变量数据计算平均分数, 但不能使用分类数据计算平均分数. 在研究中, 除了测量感兴趣的变量外, 通常还会收集参与者特征的数据.
Step2: 从样本中收集数据
抽样统计分析有两种主要方法:
▶ 概率抽样Probability sampling
▶ 非概率抽样Non-probability sampling
对高度概括的发现, 使用概率抽样方法, 随机选择可减少抽样偏差并确保样本中的数据实际上是总体的典型数据. 当使用概率抽样收集数据时, 参数检验用于进行强有力的统计推断. 非概率样本方法虽然存在偏见, 但更容易收集数据, 非参数检验也更适用于非概率样本, 不过对总体的推断较弱.
① 计算足够的样本量
在招募参与者前, 通过查看所在领域的其他研究或使用统计数据来决定样本量. 样本量太小无法代表样本, 太大则成本过高.
网上有很多的 sample size calculators, 你可以使用这些计算器得出需要的样本量, 输入以下关键组件:
▶ Significance level (alpha)
▶ Statistical power
▶ Expected effect size
▶ Population standard deviation
Step3: 使用描述性统计汇总数据
① 检查你的数据
有多种方法可以检查你的数据, 包括:
▶ 在频率分布表中组织每个变量的数据;
▶ 在柱状图中显示关键变量的数据, 查看反应的分布;
▶ 用散点图直观显示两个变量之间的关系;
通过表格和图形可视化你的数据, 从而评估你的数据是偏态分布还是正态分布, 以及是否存在任何异常值或缺失数据.
② 计算集中趋势的度量
集中趋势度量描述了数据集中大多数值所在的位置. 报告集中趋势的三个主要措施:
▶ Mode模式
▶ Median中位数
▶ Mean平均值
③ 计算变异性的度量
变异性度量会告诉你一个数据集中的数值有多分散, 通常有4种变异性度量方法:
▶ Range范围
▶ Interquartile range四分位数范围
▶ Standard deviation标准差
▶ Variance方差
Step4: 假设检验或使用推论统计进行估计
描述样本的数字成为统计量, 而描述总体的数据成为参数. 使用推论统计, 可以根据样本统计得出关于总体参数的结论. 研究人员经常使用两种主要方法(同时)进行统计推断:
▶ Estimation估计
▶ Hypothesis testing假设检验
Step5: 解释你的结果
① 统计学意义Statistical significance
Statistical Significance是什么? 在假设检验中, Statistical Significance是形成结论的主要标准. 显著性检验的计算存在一定程度上的误差, 研究人员必须事先定义抽样错误的概率, 它存在于任何不包括整个总体的测试中. 研究人员使用称为 p 值的检验统计量来确定统计显着性: 如果 p 值低于显着性水平, 则结果具有统计显着性. p 值是数据样本的均值和标准差的函数.
② 规模效应Effect size
Effect size即是你的结果的实际意义. 报告效应大小以及推断统计数据, 全面了解结果非常重要.
③ 决策错误Decision errors
Type I and Type II errors是研究结论中的错误. Type I错误意味着在原假设为真时拒绝原假设; 而Type II错误意味着在原假设为假时未能拒绝原假设.
Hypothesis Testing是什么?
假设检验是统计学中的一种行为, 通过使用样本数据来评估假设的合理性.
● 假设检验用于通过样本数据来评估假设的合理性.
● 给定数据, 该检验提供有关假设合理性的证据.
● 统计分析师通过测量和检查被分析总体的随机样本来检验假设.
Statistical Analysis Example
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