L'analyse statistique est une méthode quantitative pour trouver des probabilités entre les séries ou les résultats des données. Ces données peuvent provenir des sciences naturelles ou sociales. L'analyse statistique aide élaborée sur les tendances ou les modèles trouvés dans les recherches sur un sujet. Par exemple, si un médecin avait besoin de tester l'efficacité probable d'un médicament, elle utiliser les statistiques pour voir si le médicament a travaillé un certain nombre de fois pour une certaine population. Puis, elle analysera les résultats pour voir si les résultats de la drogue ont une précision relative ou probable.
Instructions
1 Voir si l'hypothèse nulle a été réfutée. L'hypothèse nulle est, au fond, la réponse face à la question du chercheur. Si l'analyse ne réfute pas clairement l'hypothèse nulle, alors l'analyse statistique du chercheur est discutable.
2 Enquêter sur la qualité des données. Un chercheur a besoin de montrer où il obtient ses données. Les critiques peuvent évaluer si l'analyse statistique utilise des données mesurées de manière incorrecte afin de répondre aux données de recherche.
3 Utiliser un évaluative des moyens de test tels que le test ANOVA. Une analyse de variance, ou l'analyse de la variance, le test est un outil d'évaluation qui fait en sorte que les moyennes existent au sein de chaque groupe de test variable. Sinon, la taille des échantillons dans l'analyse statistique peuvent être incorrectes.
4 Mettre en place une régression. Une régression est un outil statistique général qui voit comment les variables sont connectés. Par exemple, si un chercheur indique que X cause y, une régression calculerait si x toujours conduit à y dans différents scénarios. Si la régression montre la réponse du chercheur est faux au moins une fois, l'analyse statistique est suspect.
5 Analyser l'aspect qualitatif de l'analyse. Tous les chercheurs résument ce que signifie que les données pour leur domaine, que ce soit la biologie ou de la politique publique. Vous pouvez évaluer l'ensemble du périmètre de l'étude du chercheur et de conclure un regard différent sur l'analyse du chercheur.
Conseils et avertissements
- Il existe différents types de moyens de tests dans le monde statistique. Un outil similaire au test ANOVA est le t-test. Le t-test compare des groupes d'échantillons pour voir s'il y a des moyennes dans les variables continues et les variables nominales de l'échantillon. Les variables continues sont des variables changeantes telles que la hauteur, tandis que les variables nominales sont des variables compatibles tels que le type de sang. Ces tests de moyens sont très populaires dans les sciences sociales et naturelles.