La estadística es una herramienta indispensable para el análisis de datos

Las estadísticas es una rama de la ciencia que se ocupa de la recopilación, la organización y el análisis de datos de la muestra a toda la población. Además, ayuda a diseñar un estudio más meticulosamente y también dar un razonamiento lógico para concluir la hipótesis. Además, el estudio de biología se centra en el estudio de los organismos vivos y sus complejas vías de vida, que son muy dinámicas y no pueden explicarse con un razonamiento lógico. Sin embargo, las estadísticas son un campo de estudio más complejo que define y explica los patrones de estudio basados ​​en los tamaños de muestra utilizados. Para ser precisos, las estadísticas proporcionan una tendencia en el estudio realizado.

Los investigadores biológicos a menudo ignoran el uso de estadísticas en su planificación de la investigación, y utilizan principalmente herramientas estadísticas al final de su experimento. Por lo tanto, dando lugar a un conjunto complicado de resultados que no se analizan fácilmente de las herramientas estadísticas en la investigación. Las estadísticas en la investigación pueden ayudar a un investigador a abordar el estudio de manera gradual, en la que el análisis estadístico en la investigación sigue,

Por lo general, un experimento biológico comienza con la elección de muestras y seleccionando el número correcto de experimentos repetitivos. Las estadísticas en la investigación se ocupan de los conceptos básicos en estadísticas que proporcionan aleatoriedad estadística y ley del uso de muestras grandes. Las estadísticas enseñan cómo elegir un tamaño de muestra de un gran grupo de muestra aleatorio ayuda a extrapolar los hallazgos estadísticos y a reducir el sesgo y los errores experimentales.

Al realizar un estudio estadístico con un grupo de muestras grande, los investigadores biológicos deben asegurarse de que una conclusión sea estadísticamente significativa. Para lograr esto, un investigador debe crear una hipótesis antes de examinar la distribución de datos. Además, las estadísticas en la investigación ayudan a interpretar los datos agrupados cerca de la media de los datos distribuidos o la distribución a través de la distribución. Estas tendencias ayudan a analizar la muestra y significan la hipótesis.

Cuando se trata de grandes datos, las estadísticas en la investigación ayudan en el análisis de datos. Esto ayuda a los investigadores a sacar una conclusión efectiva de su experimento y observaciones. Concluir el estudio manualmente o de la observación visual puede dar resultados erróneos; Por lo tanto, el análisis estadístico exhaustivo tendrá en cuenta todas las demás medidas estadísticas y varianza en la muestra para proporcionar una interpretación detallada de los datos. Por lo tanto, los investigadores producen datos detallados e importantes para respaldar la conclusión.

¿Qué es la estadística y cuál es su uso?

En este artículo invitado quiero mostrarte
para qué necesita el análisis estadístico y cómo hacerlo para su trabajo
puede implementar.

Ha recopilado datos (o planifica uno
Recopilación de datos) para examinar su pregunta de investigación cuantitativamente. Necesidad de esto
Ellos métodos estadísticos. Usando estos métodos, resume los datos
Juntos, describiéndolos y visualizándolos y quieren convertirse en un objetivo
Decisión sobre sus hipótesis.

Las estadísticas se componen aproximadamente de dos grandes bloques de construcción: las estadísticas descriptivas con las ilustraciones y las estadísticas de cierre, ver figura anterior.

Las estadísticas descriptivas, para las cuales yo también
Se utilizan imágenes memoras, sirve como base. Siempre debes comenzar aquí. si
Comienza con su análisis de datos, primero lidere un descriptivo
Estadísticas de sus datos aún sin referencia a la pregunta. aquí
Si se trata de una verificación de datos
llevar a cabo. Basado en los resultados de las estadísticas descriptivas
Por ejemplo, observe si escribe errores, valores inusualmente extremos o mucho
Los valores faltantes en los datos tienen y pueden contrarrestar nuevamente aquí
(por ejemplo, por corrección) antes de que comience la evaluación real.

Luego usa los descriptivos
Resultados entonces a su muestra también
Describa (por ejemplo, número de casos, distribución de edad, género,…) y también
ya a posibles diferencias o
Presentar relaciones que también son importantes para su pregunta
son.

¿Que se entiende por estadística?

Una estadística es un valor que se ha producido a partir de una recopilación de datos, como una medida de resumen, una estimación o proyección. La información estadística son datos que se han organizado para tener un propósito útil.

Las estadísticas también es un término que se refiere a la práctica de recopilar, analizar, interpretar y comunicar datos. Es la ciencia de interactuar con datos.

Las estadísticas representan un método común para presentar información que nos ayuda a comprender lo que los datos nos dicen.

Las estadísticas descriptivas pueden describir la forma, el centro y la propagación de un conjunto de datos.

Las estadísticas inferenciales se utilizan para inferir conclusiones sobre una población de una muestra de esa población. Las estadísticas inferenciales son el resultado de técnicas que utilizan los datos recopilados de una muestra para hacer generalizaciones sobre toda la población de la cual se tomó la muestra.

Las estadísticas forman una base de evidencia para la toma de decisiones y nos ayudan a identificar problemas y oportunidades, desarrollar opciones y recomendaciones, monitorear el progreso, evaluar los resultados y comprender el mundo.

Las estadísticas publicadas por agencias gubernamentales, como el ABS u otras organizaciones oficiales, se denominan «estadísticas oficiales».

Principio 1 de los principios fundamentales de la Comisión Estadística de las Naciones Unidas de las estadísticas oficiales establece que:
‘Las estadísticas oficiales proporcionan un elemento indispensable en el sistema de información de una sociedad democrática, sirviendo al gobierno, la economía y al público con datos sobre la situación económica, demográfica, social y ambiental. Con este fin, las estadísticas oficiales que cumplan con la prueba de utilidad práctica deben ser compiladas y disponibles de manera imparcial por las agencias estadísticas oficiales para honrar el derecho de los ciudadanos a la información pública «.

¿Qué importancia tiene el uso de la estadística?

Asegúrese de que sus opciones de respuesta se descompongan en grupos relevantes. Las opciones de respuesta que seleccione para la comparación al crear la regla de comparación se utilizarán para revisar sus datos en el resto de la encuesta.

Una vez que se complete el diseño de su encuesta, cree un coleccionista para distribuirlo. Hay varias formas de enviar su encuesta.

Para activar y mostrar importancia estadística, necesita al menos 30 respuestas por opción de respuesta que planea usar en su regla de comparación.

TRUCO ! Puede usar SurveyMonkey Audience para comprar respuestas de encuesta. Atribuir atributos específicos, como sexo, edad, ingresos, estatus profesional, etc. Para obtener respuestas de las personas que le interesan.

  • Haga clic en +Compare en la sección Vista actual de la barra lateral izquierda.
  • Haga clic en Comparar por pregunta y respuesta, a menos que haya utilizado una prueba A/B en su encuesta.
  • Use el menú Drop -down para encontrar la pregunta deseada.
  • Seleccione las opciones de respuesta deseadas para sus grupos. Estos grupos se utilizarán para revisar sus datos en el resto de la encuesta.
  • Haga clic en el botón Switch junto a la opción Ver diferencias significativas para activarlo. Para activar la importancia estadística, debe haber obtenido, en cada grupo, 30 o más respuestas para al menos 2 opciones de respuesta.

¿Qué importancia tiene el uso de la estadística en una empresa?

Una empresa combina tres funciones esenciales: inventar, fabricar y vender. El ejemplo de la industria farmacéutica ilustra perfectamente esta trilogía. De hecho, debe, en primer lugar, descubrir nuevas moléculas que satisfagan las necesidades de salud, luego hacer los preparativos destinados a ponerlas a disposición de los usuarios y, finalmente, comercializarlas para generar, en última instancia, un beneficio de operar. Naturalmente, este último está destinado, por un lado, hacer que las inversiones anteriores sean rentables y, por otro lado, para financiar la búsqueda de nuevos productos.

Durante estas diversas operaciones, es constantemente necesario poder evaluar los efectos terapéuticos de los nuevos productos, y esto a partir de un conjunto de experimentos médicos, algunos de los cuales deben realizarse en pacientes bajo tratamiento. Es fácil de entender, en el último caso, que los datos de observación son casi siempre caros y pocos. Por lo tanto, es importante que podamos extraer toda la información disponible, en lugar de correr riesgos en la salud de los pacientes multiplicando protocolos innecesarios.

El problema surge en los mismos términos cuando se requiere para experimentos con animales. Sin entrar en el debate para justificar su existencia o no, todos estarán de acuerdo en que sería inaceptable no buscar hacer el mejor uso de los datos que proporcionan. Sin embargo, por su naturaleza, las observaciones a las que uno puede tener acceso por experiencia son imprecisos, contaminados con error y aleatorio. Así es como hay pocos tratamientos que son 100 % efectivos para tratar enfermedades como el cáncer, y que debemos justificar el interés de un nuevo medicamento de acuerdo con la tasa de supervivencia en doce o veintiún años, en lugar de contar las curaciones, esta noción pierde cualquier significado a largo plazo.

Entonces es necesario razonar, no en pacientes individuales, sino en poblaciones. Como, para estos, no es posible predecir con certeza el detalle de las reacciones de las personas que los componen, buscaremos medir la incidencia general de actos terapéuticos a los que están presentados.

El papel de las estadísticas es esencial aquí. Tanto una mala elección del criterio de validación como el uso inadecuado de las herramientas matemáticas que implementa puede conducir a decisiones desastrosas. Por lo tanto, corremos el riesgo de continuar el desarrollo de un producto peligroso e ineficaz o, por el contrario, para detener prematuramente el estudio de una molécula potencialmente rica en aplicaciones útiles.

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