Was sind die verschiedenen Datenanalyse-Techniken?

Datenanalysetechniken erlauben Forschern, erfasste Daten zu wiederholen und Folgerungen oder Ermittlung von den Informationen zu bilden. Die meisten Techniken konzentrieren auf die Anwendung der quantitativen Techniken, um die Daten zu wiederholen. Einige der populäreren quantitativen Datenanalysetechniken einschließen beschreibende Statistiken, Forschungsdatenanalyse und bestätigende Datenanalyse de. Die letzten zwei mit.einbeziehen den Gebrauch der Unterstützung oder der Unterstützung nicht einer vorbestimmten Hypothese immten. Gruppen, die diese Techniken verwenden können, umfassen einzelne Forscher, Kursteilnehmer, Geschäfte, Regierungsagenturen und Versicherungsmathematiker, unter anderen Parteien, die Informationen und Daten benötigen.

Quantitative Datenanalyse versucht, Forschervorspannung von erfassten Daten zu entfernen. Schwerer Gebrauch von Statistiken, Wahrscheinlichkeiten oder anderen mathematischen Techniken erlaubt Einzelpersonen, Standardmethoden für die Deutung von Daten anzuwenden. Wenn Forscher versuchen, die qualitativen Datenanalysetechniken zu verwenden - häufig basiert auf dem individual’s persönlichen Hintergrund, die Präferenzen oder die Grundlagenforschung und die Argumentationsgrundregeln - die erfassten Daten können misread oder falsch gedeutet werden. Folglich sind mathematische Techniken gegen diese Störungen weniger empfindlilch und häufig angenommen mehr von anderen Einzelpersonen oder von Forschern r.

Die beschreibende statistische unterschiedliche Analyse oder zusammenfassen Daten in spezifische Gruppen ifische. Demographie sind ein allgemeiner Satz beschreibende Statistiken. Forscher erfassen Informationen in Bezug auf population’s altern, Geschlecht, Haushaltsgröße, Einkommen, Jobart und andere Informationen. Eine andere Art beschreibende statistische Analyse ist der Beendigungsprozentsatz eines Quarterbacks beim Spielen in einem Fußballspiel. Wenn der Quarterback sechs aus acht Durchlaufversuchen heraus abschließt, hat er einen 75-Prozent-Beendigungsprozentsatz. Ein Fehler in dieser Technik ist die Unfähigkeit, damit die Statistiken zusätzliche Information, wie die Länge jedes Durchlaufs zur Verfügung stellen.

Forschungsdatenanalysetechniken mit.einbeziehen häufig den Gebrauch von Kastenplänen, Histogrammen, Pareto-Diagrammen, Streuungplänen oder einem Stamm-undblatt Plan. Der Hauptzweck für diese Technik ist, eine angegebene Hypothese von einem Forscher zu stützen. Z.B. kann ein Forscher wünschen, eine Hypothese über die Altersstrecke der Inhaber, die eine spezifische Art Auto fahren, wie ein Mehrzweckfahrzeug zu prüfen. Um diese Hypothese zu prüfen und zu stützen, erfasst der Forscher Informationen und verursacht einen Kastenplan die Zahl Inhabern innerhalb seines angegebenen Bereiches festzustellen. Die Statistiken zur Verfügung stellen Informationen zur Unterstützung oder stützen nicht die Hypothese und zeigen, wieviele Außenseiter in den erfassten Daten sind.

Bestätigende Datenanalysetechniken sind das Entgegengesetzte von Forschungstechniken. In diesen Tests schaut der Forscher, um die Nullhypothese zu widerlegen, die eine Aussage ist, die durch die meisten Einzelpersonen allgemein anerkannt ist, wie zutreffend. Um die Nullhypothese zu widerlegen, erfasst der Forscher spezifisches informationsbezogenes zur Hypothese und prüft den Durchschnitt, die Abweichung, die Pwerte und die Konfidenzintervalle. Über, das Konfidenzintervall, das durch die bestätigende nachgewiesen Datenanalyse, zur Verfügung stellt Informationen hinsichtlich, wie überzeugt der Forscher sein sollte ob die Nullhypothese zutreffend oder falsch ist.