Количественный дизайн исследования, проверка значимости и различные классы статистических тестов.

Я пришел к написанию этой статьи благодаря предсказуемым, но все же неожиданным событиям. Недавно я закончил курс по статистическому тестированию и составлению отчетов и решил написать серию статей, объясняющих детали наиболее полезных статистических тестов, которые я изучил. Я хотел сделать это как для того, чтобы закрепить свои собственные знания, так и для того, чтобы помочь другим специалистам по обработке данных изучить тему, которую я нашел чрезвычайно полезной.

Первая из этих статей должна была быть посвящена t-критерию, обычному статистическому тесту, используемому для определения того, являются ли два средних значения из разных наборов данных статистически разными. Я начал писать эту статью, но понял, что сначала нужно объяснить, что существуют два разных типа t-тестов. Затем я понял, что для объяснения этого мне нужно объяснить отдельную, но связанную основную концепцию. Цикл продолжался так, как я планировал статью.

Более того, я понял, что мне придется делать это с каждой написанной мной новой статьей, поскольку каждый статистический тест требует одной и той же базовой базы знаний. Вместо того, чтобы повторять эту информацию в каждой статье, было бы гораздо лучше сослаться на один постоянный источник информации.

Так и родилась эта статья. В следующих словах я попытаюсь дать краткое, но эффективное объяснение основных понятий, с которыми вам следует ознакомиться, чтобы проводить статистические тесты и составлять отчеты. Для вашего удобства я разбил концепции в том порядке, в котором вы встретите их при проведении исследования от начала до конца. Итак, без лишних слов, давайте перейдем к делу.

Дизайн количественного исследования

При планировании исследования необходимо учитывать несколько важных деталей. Эта статья не посвящена дизайну исследования, и я не буду вдаваться в подробности лучших практик и их обоснований. Тем не менее, дизайн исследования сильно влияет на необходимый статистический тест, поэтому важно иметь базовое понимание следующих концепций:

  • Факторы и меры
  • Уровни и лечение