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.
"There is a significant risk of insider threat or hacking of Telegram systems that could expose all of these chats to the Russian government," said Eva Galperin with the Electronic Frontier Foundation, which has called for Telegram to improve its privacy practices. Recently, Durav wrote on his Telegram channel that users' right to privacy, in light of the war in Ukraine, is "sacred, now more than ever." WhatsApp, a rival messaging platform, introduced some measures to counter disinformation when Covid-19 was first sweeping the world. The channel appears to be part of the broader information war that has developed following Russia's invasion of Ukraine. The Kremlin has paid Russian TikTok influencers to push propaganda, according to a Vice News investigation, while ProPublica found that fake Russian fact check videos had been viewed over a million times on Telegram. "Russians are really disconnected from the reality of what happening to their country," Andrey said. "So Telegram has become essential for understanding what's going on to the Russian-speaking world."
from ua
