Типы данных или как не ошибиться с выбором критерия
Привет, коллега!
😐 В самом начале разговора об анализе данных стоит обсудить какие данные вообще бывают. Потому что от этого будет зависеть выбор критерия для сравнения твоих экспериментальных групп.
В целом данные бывают количественные и качественные. Количественные данные можно упорядочить и с ними можно совершать различные арифметические действия. Качественные данные описывают свойства объекта и тут уж как говориться, ни отнять, ни прибавить.
В свою очередь количественные данные делятся на непрерывные и дискретные. 🟡 Непрерывные данные могут быть не целыми числами и их можно дробить настолько, насколько нам позволят наши приборы. Например, длина крыла подпотолочного лампонюха может быть 1 метр, может 1,12 м, может 1,12237467 метра и так далее. 🟡 Дискретные же данные не могут принимать нецелочисленные значения. Как правило, это количество чего-то, например, 5 студентов в потоковой аудитории. А вот полтора землекопа уже быть не может.
⭐️ В зависимости от типа данных ты будешь выбирать параметрические или непараметрические критерии для анализа. В случае дискретных количественных данных - всегда используй непараметрические критерии. Сколько же студентов и аспирантов посыпались на сравнении количества клеток t-критерием Стьюдента... Не становись одним из них 😇
Качественные данные описывают некоторое качество объекта и бывают ранговыми и номинальными. 🟡 Ранговые данные можно перепутать с дискретными количественными, так как они тоже только целочисленные, но при этом с ними бессмысленно проводить какие-то арифметические действия. Например, пятибалльная шкала ураганов. Находятся, конечно, извращенцы, считающие средний бал ураганов по региону. А потом эти умельцы готовят инфраструктуру к средним 3 баллам, которая летит к чертям собачьим в 5 баллов. 🟡 Номинальные данные описывают качество объекта, который нельзя упорядочить. Например, цвет глаз или предпочтения в музыкальных жанрах 👻
🥳 Для тех, кто уже немного искушён в статистике я принесла схемки 👇, которые помогут выбрать правильный критерий для анализа. А тем, кто только начинает этот путь вместе со мной - рекомендую добавить картинки в сохранёнки, ведь мы ещё к ним вернёмся.
Типы данных или как не ошибиться с выбором критерия
Привет, коллега!
😐 В самом начале разговора об анализе данных стоит обсудить какие данные вообще бывают. Потому что от этого будет зависеть выбор критерия для сравнения твоих экспериментальных групп.
В целом данные бывают количественные и качественные. Количественные данные можно упорядочить и с ними можно совершать различные арифметические действия. Качественные данные описывают свойства объекта и тут уж как говориться, ни отнять, ни прибавить.
В свою очередь количественные данные делятся на непрерывные и дискретные. 🟡 Непрерывные данные могут быть не целыми числами и их можно дробить настолько, насколько нам позволят наши приборы. Например, длина крыла подпотолочного лампонюха может быть 1 метр, может 1,12 м, может 1,12237467 метра и так далее. 🟡 Дискретные же данные не могут принимать нецелочисленные значения. Как правило, это количество чего-то, например, 5 студентов в потоковой аудитории. А вот полтора землекопа уже быть не может.
⭐️ В зависимости от типа данных ты будешь выбирать параметрические или непараметрические критерии для анализа. В случае дискретных количественных данных - всегда используй непараметрические критерии. Сколько же студентов и аспирантов посыпались на сравнении количества клеток t-критерием Стьюдента... Не становись одним из них 😇
Качественные данные описывают некоторое качество объекта и бывают ранговыми и номинальными. 🟡 Ранговые данные можно перепутать с дискретными количественными, так как они тоже только целочисленные, но при этом с ними бессмысленно проводить какие-то арифметические действия. Например, пятибалльная шкала ураганов. Находятся, конечно, извращенцы, считающие средний бал ураганов по региону. А потом эти умельцы готовят инфраструктуру к средним 3 баллам, которая летит к чертям собачьим в 5 баллов. 🟡 Номинальные данные описывают качество объекта, который нельзя упорядочить. Например, цвет глаз или предпочтения в музыкальных жанрах 👻
🥳 Для тех, кто уже немного искушён в статистике я принесла схемки 👇, которые помогут выбрать правильный критерий для анализа. А тем, кто только начинает этот путь вместе со мной - рекомендую добавить картинки в сохранёнки, ведь мы ещё к ним вернёмся.
And while money initially moved into stocks in the morning, capital moved out of safe-haven assets. The price of the 10-year Treasury note fell Friday, sending its yield up to 2% from a March closing low of 1.73%. Telegram was founded in 2013 by two Russian brothers, Nikolai and Pavel Durov. But the Ukraine Crisis Media Center's Tsekhanovska points out that communications are often down in zones most affected by the war, making this sort of cross-referencing a luxury many cannot afford. Ukrainian forces have since put up a strong resistance to the Russian troops amid the war that has left hundreds of Ukrainian civilians, including children, dead, according to the United Nations. Ukrainian and international officials have accused Russia of targeting civilian populations with shelling and bombardments. Right now the digital security needs of Russians and Ukrainians are very different, and they lead to very different caveats about how to mitigate the risks associated with using Telegram. For Ukrainians in Ukraine, whose physical safety is at risk because they are in a war zone, digital security is probably not their highest priority. They may value access to news and communication with their loved ones over making sure that all of their communications are encrypted in such a manner that they are indecipherable to Telegram, its employees, or governments with court orders.
from es
