기본 피망 슬롯 및 통계 분석
일반적으로 글쓰기와 관련하여 수학과 피망 슬롯는 아마도 가장 먼저 떠오르는 것이 아닐 것입니다. 그러나 우리의 수는 연구에 기반한 출처가 우리의 서면에 사용되어야하는 사례에 직면해야했습니다.
일반적으로 사용되는 기호
- mu - μ, pronounces "mu"는 모집단의 평균을 나타냅니다
- Capital Sigma -∑는 합계를 나타냅니다
- 소문자 시그마 - σ는 모집단의 표준 편차를 나타냅니다
- s - 샘플의 표준 편차를 나타냅니다
- x - 각각의 독립 변수의 값 개별적
- y - 각 종속 변수의 값 개별적
- n - 샘플 크기를 나타냅니다
- n - 인구 규모를 나타냅니다
- N-1-"자유도"라고 함
표준 편차
표준 편차는 평균 (평균)에서 각 점의 평균 거리를 나타내도록 계산 된 값입니다. 피망 슬롯가 평균에 얼마나 가까운 지 설명하기 때문에 중요합니다.
변형
분산은 각 개인 값보다는 피망 슬롯가 평균 전체에서 어떻게 확산되는지 설명합니다.
- 이것은 스프레드라고 알려진 피망 슬롯가 얼마나 넓게 다른지 설명하기 때문에 주목해야합니다.
변형을 찾으려면 표준 편차를 제곱합니다.
피어슨의 상관 계수 (R)
이 숫자는 피망 슬롯 포인트 세트의 상관 관계의 강도를 나타냅니다. R의 값이 측정되는 범위는 -1에서 +1로 이동합니다.
주어진 피망 슬롯로 표시되는 관계에 숫자 값을 차지하려면 Pearson의 상관 계수를 언급 할 수 있습니다..
왜곡이란?
Skew는 피망 슬롯 세트가 얼마나 대칭 적인지 설명합니다.
피망 슬롯는 대부분의 피망 슬롯 포인트가 범위의 중간에있을 때 일반적으로 "정상"으로 간주됩니다. 그러나 피망 슬롯가 더 높은 값을 가질 때 피망 슬롯가 긍정적으로 왜곡되고 값이 더 낮을 때 음으로 왜곡됩니다.
“r”을 사용하는 방법과 유사하게 피망 슬롯의 왜곡을 언급 할 수 있습니다. 이것은 피망 슬롯의 평균 측면과 대부분의 피망 슬롯가 무엇인지 설명하기 위해 언급 될 것입니다.
가설
측정중인 두 집단 사이에 큰 차이가 없을 것이라는 귀무 가설.
반면에 대안 가설은 인구 사이에 차이 나 관계가 있다고 주장합니다.
이러한 가설은 실험이나 연구의 목적이 무엇인지에 대한 기초를 제공하기 위해 사용됩니다.
피망 슬롯에서 관계가 통계적으로 입증된다는 것을 찾으려면 단순히 대안을 받아들이고 널을 거부합니다..
오류 유형
"false positive"가있을 때 유형 I 오류가 발생합니다. 다시 말해, 귀무 가설은 실제로 사실 일 때 잘못 거부됩니다.
"false negative"가있을 때 유형 II 오류가 발생합니다. 이것은 귀무 가설이 실제로 거짓일 때 허용되거나 중요한 차이가 관찰되지 않았지만 실제로는 하나가 있음을 의미합니다.
일반적으로 유형 II 오류가 아닌 유형 I 오류를 피하는 것이 더 바람직합니다. 이것은 환자에게 긍정적 인 영향을 미친다 고 주장하는 약물이있는 것과 같은 이유입니다.
p- 값
p- 값은 귀무 가설에 따라 결과가 발생할 확률을 나타냅니다.
일반적으로 p- 값을 이해하기 위해 우리가 사용하는 값은 alpha = 0.05 또는 5% (항상 아님)로 표시되는 중요성 수준입니다. 계산 된 p- 값이 0.05 미만 (또는 고정 된 유의 수준이 설정된)이라는 것을 알게되면 널을 거부하고 대체 가설을 받아 들일 수 있습니다..
상관 관계암시하지 않습니다인과 관계
명심해야 할 매우 중요한 것은 피망 슬롯가 두 변수 사이에 상관 관계가 있음을 암시하거나 진술 할 수 있지만 반드시 다른 사람이 직접적으로 원인이된다는 의미는 아닙니다.
예를 들어, 아이스크림에 소비 된 돈과 여름에 워터 파크 출석 사이에는 긍정적 인 상관 관계가있을 수 있습니다. 그러나 더 많은 돈이 아이스크림에 소비되기 때문에 사람들이 워터 파크에 갈 가능성이 높다는 것은 특히 사실이 아닙니다.
피망 슬롯는 해석 적이며이를 유리하게 사용할 수 있음을 기억하십시오.
위의 예를 들어, 사례에 도움이된다면 워터 파크에서 출석이 증가하면 여름에 아이스크림에 소비 된 돈을 늘릴 수 있다는 제안을 할 수 있습니다. 워터 파크에는 아이스크림을 판매하는 공급 업체가 있기 때문에 개인에게 아이스크림의 노출과 가용성으로 인해 구매를 더 많이 접근 할 수 있기 때문일 수 있습니다.
참조
Lane, D. M. (n.d.). 피어슨의 계산 r.
O'Connor, S. (2011, 12 월 18 일). 피망 슬롯에 대해 알아야 할 모든 것 (그러나 묻는 것을 두려워했습니다).
간단한 피망 슬롯 분석. (n.d.).
표준 편차 및 분산. (n.d.).
분산 및 표준 편차. (n.d.).
분산 : 간단한 정의, 단계별 예제. (n.d.).