什么是不同的数据分析技术？(the different data analysis techniques?)
数据分析技术使研究人员能够审查收集的数据，并从信息中作出推断或决定。大多数技术侧重于应用定量技术来审查数据。一些比较流行的定量数据分析技术包括描述性统计、探索性数据分析和验证性数据分析。后两者涉及支持或不支持预定假设的使用。可能使用这些技术的团体包括个人研究人员、学生、企业、政府机构和精算师，以及其他需要信息和数据的团体。
定量数据分析试图从收集的数据中消除研究者的偏见。大量使用统计、概率或其他数学技术，使个人能够使用标准方法来解释数据。当研究人员试图使用定性数据分析技术时——通常基于个人背景、偏好或基本研究和推理原则——收集的数据可能被误读或错误解释。因此，数学技术不太容易受到这些错误的影响，通常更容易被其他个人或研究人员接受。
描述性统计分析将数据分离或汇总到特定组中。人口统计是一组常见的描述性统计数据。研究人员将收集与人口年龄、性别、家庭规模、收入、工作类型和其他信息有关的信息。另一种描述性统计分析是四分卫在足球比赛中的完成百分比。如果四分卫完成了八次传球中的六次，他有75%的完成率。这种技术的一个缺陷是统计数据无法提供附加信息，例如每次传递的长度。
探索性数据分析技术通常涉及使用方框图、直方图、帕累托图、散点图或茎叶图。这项技术的主要目的是支持研究人员提出的假设。例如，一名研究人员可能希望证明一个关于驾驶某一类型汽车（如小型货车）的车主年龄范围的假设。为了验证和支持这一假设，研究人员将收集信息并创建一个方框图，以确定其规定范围内的所有者数量。统计数据将提供支持或不支持假设的信息，并显示收集的数据中有多少异常值。
验证性数据分析技术与探索性技术相反。在这些测试中，研究人员试图推翻无效假设，这是一个被大多数人普遍接受为真实的说法。为了反驳无效假设，研究人员将收集与假设相关的具体信息，并测试平均值、方差、p值和置信区间。通过验证性数据分析证明的置信区间将提供关于研究人员对无效假设是真是假的信心程度的信息。
- 发表于 2021-12-22 21:28
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- 分类：商业金融
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