Statistical Consulting 101: 4 perguntas que você deve responder para escolher o método estatístico adequado

Uma das situações mais comuns em que os investigadores ficar preso com estatísticas é escolher qual metodologia estatística é apropriado para analisar seus dados. Se você começar por pedir as quatro questões seguintes, você será capaz de estreitar as coisas consideravelmente

Mesmo se você don &';. T sabe as implicações de suas respostas, responder a estas perguntas vai esclarecer questões para você. Ele irá ajudá-lo a decidir qual a informação a procurar. E ele vai fazer qualquer conversa que você tem com assessores estatísticos mais eficientes e úteis.

1. Qual é a sua pergunta de pesquisa?

Este informa tudo. Você precisa saber se você &'; re interessado em um relacionamento, como uma variável mediadora outro relacionamento, que variáveis ​​foram respondeu a mesma forma, e assim por diante. O que você precisa saber sobre os seus dados?

A resposta a esta questão irá dizer-lhe a família de estatísticas que você precisa usar. Regressão, Análise de fatores, análise de cluster, etc.

2. Que variáveis ​​você vai usar para testar a questão? Em que escalas são eles mediram?

Definir claramente a escala de cada variável. Categórica? Categorias encomendados? Contagem? Contínuo? Em seguida, fazer alguma descritiva e análises bivariadas para entender suas distribuições.

Em alguns conjuntos de dados, você tem escolhas sobre qual variável de usar, ou qual a forma de uma variável para usar. Às vezes, uma relação é clara usando uma variável, mas não o outro, de modo que você precisa para explorar um pouco. Da mesma forma, às vezes você tem exatamente o mesmo resultado em ambos, mas uma análise é muito mais difícil de implementar

A resposta a esta questão informa qual método específico para usar dentro da família –.. Por exemplo, linear vs. regressão logística ou análise de fator vs. análise de classe latente.

3. Qual é o desenho do estudo?

Como a escala de variáveis, o desenho do estudo irá informar qual o método específico é apropriado.

Uma questão importante é a independência de observações. Há repetidas medidas a considerar? Ou inquéritos estratificadas? Será que cada participante responder em todas as condições, apenas um, ou alguns? É vital que a sua análise não ter independência em conta, ou todos os valores p seus será muito pequeno

Mas há outras questões de design a ter em conta:. Quantas categorias que sua variável categórica tem? São as suas variáveis ​​de previsão cruzou ou aninhadas? Em quantos pontos tempo que você medir uma resposta longitudinal? Fazer variáveis ​​independentes mudar ao longo do tempo, juntamente com os dependentes, ou eles permanecem os mesmos ao longo do tempo?

Tendo uma compreensão completa de seu projeto é necessário para descobrir as suas implicações. Mesmo se você don &'; t entender o jargão estatístico, verifique se você sabe o que você fez

4.. Existem problemas de dados a considerar

Questões como a falta de dados, distribuições truncadas, tamanhos de amostra desiguais, e as taxas de resposta não são parte do projeto ou a pergunta da pesquisa. Mas eles ainda podem levar à necessidade de aplicação de métodos de correção (como imputação múltipla de dados perdidos) ou uma análise completamente diferente (como regressão Tobit para dados censurados)

Muitas vezes, estes dados questões don &';. T tornar-se aparentes até que você já começou a sua análise. Esta é uma razão muito boa para a condução descritivas exploratórias de seus dados antes de decidir sobre a sua análise final. É também por isso que é vital para verificar os seus pressupostos Restaurant  .;