Métodos de análisis de datos comúnmente utilizados en la redacción de artículos
1. Estadística descriptiva
La estadística descriptiva es la organización y análisis de datos a través de gráficos o métodos matemáticos, y su distribución y números. características de los datos. Un método para estimar y describir relaciones entre variables aleatorias. La estadística descriptiva se puede dividir en tres partes: análisis de tendencia central, análisis de tendencias de dispersión y análisis de correlación.
En segundo lugar, el análisis de correlación
El análisis de correlación es un método de análisis estadístico que estudia la correlación entre dos o más variables aleatorias en la misma ubicación. Por ejemplo, la correlación entre la altura y el peso de una persona; la correlación entre la humedad relativa del aire y la lluvia es un problema de análisis de correlación.
1. Correlación única: se refiere a la correlación entre dos variables. Por ejemplo, la relación entre la producción del producto y el costo unitario del producto. Sólo hay una variable dependiente y una variable independiente.
2. Correlación compleja: se refiere a la correlación entre una variable y dos o más variables.
3. Correlación parcial: Cuando un fenómeno se relaciona con múltiples fenómenos, las dos variables aleatorias se denominan correlación parcial cuando se excluye la influencia de otras variables aleatorias.
En tercer lugar, análisis de varianza
Al analizar la contribución de la variación de diferentes fuentes a la variación total, se puede determinar el impacto de los factores controlables en los resultados de la investigación. Las fuentes del estudio deben ser independientes entre sí y tener variaciones totales iguales.
1. Análisis de varianza unifactorial: Cuando en el estudio sólo hay un factor influyente, o existen múltiples factores influyentes, sólo se analiza la relación entre uno de los factores y la variable respuesta.
2. Análisis de varianza interactivo multifactorial: hay dos o más factores que afectan la variable dependiente y se considera la relación entre múltiples factores al mismo tiempo.
3. ANOVA multifactor no interactivo: Analiza la relación entre múltiples factores y la variable dependiente, pero no existe relación de influencia entre ellos o se ignora la relación de influencia.
Cuarto, prueba de hipótesis
1. Prueba paramétrica: su principio básico es probar algunos parámetros principales cuando se conocen las características generales.
2. Prueba no paramétrica: la prueba no paramétrica es un método que utiliza datos de muestra para inferir el patrón de distribución general cuando la varianza general se desconoce o no se comprende bien. Los métodos principales incluyen: prueba de chi-cuadrado de distribución general, prueba de distribución binomial, prueba K-S de muestra única, etc.