Статистические данные

Что такое статистическое свидетельство?

Статистические данные в исследованиях представляют собой набор наблюдений, которые были организованы, проверены и собраны таким образом, чтобы их можно было выразить в математической форме. Другими словами, это краткое изложение коллективного мнения или наблюдения экспертов в предметной области по конкретному вопросу.

Согласно исследованиям, статистические данные могут повысить убедительность аргументов. Его убедительность достигает наивысшего уровня, когда он включает в себя статистические и описательные данные. Статистические методы помогают углубить понимание данных. Свидетельство выдвигает обоснованность и непротиворечивость вывода как обоснование выдвинутой гипотезы.

Оглавление

• Что такое статистическое свидетельство?
  • Объяснение статистических данных
  • Примеры
    • Пример №1
    • Пример #2
  • Почему это важно?
  • Часто задаваемые вопросы (FAQ)
  • Рекомендуемые статьи

Ключевые выводы

• Можно дать определение статистического доказательства как результаты исследования и выводы, которые обладают достоверностью и надежностью и помогают сделать выводы относительно предмета.
• Он постигает состав верований и отношения между его составными частями. Использование доказательств может быть нацелено на определенные области системы убеждений для обоснования аргументов. Важной частью утверждения или гипотезы является получение информации (заключения), которую принимают заинтересованные стороны.
• Частотистская и байесовская теории являются двумя наиболее распространенными статистическими методами, используемыми для расчета доказательств.
• Это доказательство находит применение во многих случаях. Помимо оценки гипотез, можно использовать статистику для оценки неизвестного, которое трудно или невозможно измерить.

Объяснение статистических данных

Статистические данные в исследованиях часто используются для предоставления статистических данных или информации, которая служит основой для заключения. Принятие информации (заключение) является важным компонентом аргумента или гипотезы. Для этого принимающая сторона должна предоставить объяснение (обоснование) того, как факты подтверждают вывод. Для этого необходимо понимание работы материальных функций в рамках системы убеждений.

Использование статистических данных носит расчетный и стратегический характер. Они могут поддерживать или разрушать определенные элементы убеждений, понимая структуру и взаимосвязь между элементами в системе. Метаанализ часто используется при сборе статистических данных для минимизации ошибок типа I (ложноположительные) и ошибок типа II (ложноотрицательные). Использование модели субъективной вероятности предлагает способ использования данных путем изменения вероятности в убеждениях для повышения эффективности дела.

Существует два популярных метода оценки данных: частотный и байесовский. Закон правдоподобия заполняет концептуальный пробел, и его применение к статистической теории приводит к частотной методологии, которая позволяет избежать присущих современным методам логических несоответствий, сохраняя при этом фундаментальные характеристики, которые сделали их ценными научными инструментами.

С другой стороны, байесовский подход использует данные и результаты прошлого опыта и основывает их на анализе текущих данных для формирования правдоподобных выводов.

Существуют также обстоятельства, при которых статистические данные могут оказаться неэффективными. Этот набор сценариев называется «ошибкой базовой ставки». Они возникают в ситуациях, когда приведенная статистическая информация является общепринятой, но примеры, приводимые для ее демонстрации, противоречат базовой норме.

Примеры

Ниже приведены примеры статистических данных, которые дают читателям общее представление об этой концепции:

Пример №1

Джон владеет пиццерией. Он также хочет открыть новый выставочный зал в соседнем районе. Целью здесь является расширение бизнеса и привлечение новых клиентов. Для этого он решает разместить рекламу на различных носителях и платформах. В этом случае Джон решает сначала разместить в газете объявление о новых вкусах пиццы в городе. По этой причине ему нужно будет просмотреть свои предыдущие данные из рекламных кампаний, чтобы предсказать, на скольких различных платформах должна появиться реклама. Если р-значение выше 0,05, результат незначим. Это означает, что не стоит продолжать использовать предыдущий стиль рекламы. Следовательно, этот предыдущий пример анализа является статистическим доказательством.

Пример #2

В надежде на улучшение бизнеса Джон хотел сделать через веб-сайт компании привлекательные предложения для новой пиццерии. Он заметил, что посещаемость веб-сайта увеличилась из-за внимания к этим предложениям. При расчете p-значения он получил значение 0,02, что значительно ниже 0,05, что указывает на то, что предложения действительно привлекают новых клиентов. Короче говоря, это свидетельство того, что новая идея оказала влияние на бизнес.

Почему это важно?

В ходе эволюции дисциплины статистики идея статистических данных оказалась довольно сложной. Однако существует мнение, что правильно собранные данные содержат информацию о решениях научно значимых вопросов. Кроме того, доказательства позволяют оценить утверждения, подкрепленные числовыми данными, и помогают отличить достоверные выводы от сомнительных.

Кроме того, они также помогают в следующем:

• Они помогают в восприятии серьезности ситуации.
• Оценка уязвимости к угрозе
• Приходим к нужному решению.

Использование статистических данных для поддержки утверждений оказывает значительное влияние на каждый элемент. Использование статистики обычно проясняет концепцию или аргумент. В определенных случаях они позволяют принимать взвешенные, взвешенные решения. Кроме того, он может указать на проблему и помочь найти решение проблемы. Они могут иметь огромное влияние в случае юридических, медицинских и социальных вопросов и, следовательно, имеют первостепенное значение.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Какие доказательства может предоставить статистический анализ?

Данные могут обеспечивать взаимосвязь между несколькими переменными, а анализ может обобщать эти данные. Помимо проверки гипотез, статистика может аппроксимировать неизвестное, которое сложно или невозможно измерить.

Какие проблемы могут возникнуть при представлении статистических данных?

Проблемы в измерении, дизайне исследования, воспроизводимости, статистическом анализе, аналитических решениях, предвзятости цитирования, предвзятости публикации, интерпретации и неправильном использовании или пренебрежении элементарной математикой. Логические ошибки, утверждения, не подтвержденные доказательствами, неправильные статистические методы или изучение неправильного набора данных — это еще несколько серьезных проблем.

Как найти статистические доказательства?

P-значения, байесовские и частотные теории помогают найти его. При расчете основанных на статистике доказательств можно также учитывать закон вероятности для устранения пробела.

Объективны ли статистические данные?

Быть объективным означает вынесение справедливого, взвешенного суждения, основанного на проверяемых фактах. Статистические данные также направлены на то же самое. Поэтому они объективны в обеспечении непредвзятых наблюдений.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство по статистическим данным и их значению. Здесь мы объясняем важность статистических данных, методов, примеров и способов использования. Вы можете узнать больше из следующих статей —

• Статистический анализ
• Статистическая значимость
• Прогнозное моделирование