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.
The War on Fakes channel has repeatedly attempted to push conspiracies that footage from Ukraine is somehow being falsified. One post on the channel from February 24 claimed without evidence that a widely viewed photo of a Ukrainian woman injured in an airstrike in the city of Chuhuiv was doctored and that the woman was seen in a different photo days later without injuries. The post, which has over 600,000 views, also baselessly claimed that the woman's blood was actually makeup or grape juice. Telegram does offer end-to-end encrypted communications through Secret Chats, but this is not the default setting. Standard conversations use the MTProto method, enabling server-client encryption but with them stored on the server for ease-of-access. This makes using Telegram across multiple devices simple, but also means that the regular Telegram chats you’re having with folks are not as secure as you may believe. NEWS On December 23rd, 2020, Pavel Durov posted to his channel that the company would need to start generating revenue. In early 2021, he added that any advertising on the platform would not use user data for targeting, and that it would be focused on “large one-to-many channels.” He pledged that ads would be “non-intrusive” and that most users would simply not notice any change. He said that since his platform does not have the capacity to check all channels, it may restrict some in Russia and Ukraine "for the duration of the conflict," but then reversed course hours later after many users complained that Telegram was an important source of information.
from ye
