Статистический анализ
-
Кластерная выборка в статистике: методы и применение.
Кластерная выборка в статистике: метод отбора групп (кластеров) из генеральной совокупности для маркетинговых исследований. Одноступенчатая выборка.
-
Описательная статистика: методы и применение
Описательная статистика: что это такое? Изучите методы сбора, анализа и обобщения данных. Отличие от инференциальной статистики, примеры использования.
-
Наборы данных: понятие, структура и свойства.
Набор данных Iris: описание, визуализация и применение в анализе данных. Открытый датасет от Рональда Фишера (1936) для машинного обучения и статистики.
-
Многомерный статистический анализ: обзор и методы
Многомерная статистика: одновременный анализ нескольких переменных. Методы, применение, взаимосвязь с другими видами анализа и вероятностными распределениями.
-
Методы и дизайн психологических исследований: статистический анализ и психометрия
Психологическая статистика: методы, дизайн исследований, психометрия, факторный анализ и байесовская статистика. Обзор журналов в области психологии.
-
Статистическая единица: понятие и виды
Статистическая единица: определение и роль в исследованиях. Объект анализа для обобщения данных о большей совокупности. Примеры и применение в статистике.
-
Стратифицированная выборка: методы и применение.
Стратифицированная выборка: метод отбора данных из популяций, разделенных на подгруппы. Повышает точность, учитывая различия между слоями.
-
Выборочное обследование в статистике: методы и история применения.
Выборка в статистике: отбор подмножества для оценки характеристик всей популяции. Экономия ресурсов, репрезентативность, скорость сбора данных.
-
Систематическая погрешность в статистике: причины и последствия
Статистическая погрешность: систематические искажения в данных, влияющие на точность результатов. Методы выявления и уменьшения влияния погрешностей.
-
Бинарная классификация: принципы и особенности
Бинарная классификация: разделение данных на 2 группы. Применение в медицине, контроле качества, поиске. Важность учета типов ошибок (ложноположительные/отрицательные).
-
Прогнозирование и предсказание: обзор методов и подходов.
Прогнозы и предсказания будущего: что это такое? Узнайте о различиях, точности и роли предсказаний в планировании. Анализ и опыт экспертов.
-
Отношение рисков в анализе выживаемости
Соотношение рисков (HR) в анализе выживаемости: что это такое? Объяснение с примерами из клинических исследований, включая COVID-19 и вакцинацию.
-
Интервалы доверия для оценки неизвестных параметров
Доверительный интервал в статистике: определение, уровень доверия, факторы, влияющие на ширину. Оценка неизвестных параметров и их вероятностное покрытие.
-
Конъюнктивный анализ: метод оценки потребительских предпочтений.
Конъюнктивный анализ: статистический метод оценки ценности атрибутов товаров/услуг. Определение предпочтений потребителей для разработки и прогнозирования продаж.
-
Альфа Кронбаха: Статистика надежности и ограничения использования
Альфа Кронбаха: надежность тестов и измерений. Коэффициент внутренней согласованности, альтернативы SEM и теория генерализации. Валидность важнее максимальной надежности.
-
Формула Спирмена-Брауна: история, применение и систематизация
Формула Спирмена-Брауна: расчет надежности тестов и влияние длины. Повышение точности оценки с помощью корреляции половин и психометрического анализа.
-
Анализ выживаемости: методы и применение
Анализ выживаемости: статистика для оценки времени до события (смерть, отказ). Применение в медицине, экономике, социологии и инженерии.
-
Размер эффекта в статистике: определение и применение.
Размер эффекта в статистике: измерение силы связи между переменными. Важен для анализа мощности, мета-анализа и планирования выборки.
-
Категориальные переменные: номинальные и порядковые шкалы.
Категориальные переменные в статистике: типы (номинальные и порядковые), определение, примеры. Узнайте, как использовать качественные данные в анализе!
-
Уровни измерения переменных: номинальная, порядковая, интервальная и пропорциональная шкалы.
Уровни измерения переменных: номинальные, порядковые, интервальные и отношений. Классификация С. Стивенса для анализа данных и статистики.
-
Категориальная переменная: определение и свойства
Категориальная переменная в статистике: типы, уровни, распределение. Определение, применение в анализе данных и компьютерных науках.
-
Математическая статистика: Теория и методы анализа данных
Математическая статистика: применение теории вероятностей к анализу данных. Методы, анализ, эксперименты, выборки и вторичные гипотезы в статистике.
-
Кривая ROC: анализ эффективности бинарного классификатора
ROC-кривая: графическая оценка качества бинарного классификатора. TPR vs FPR, чувствительность, специфичность, анализ порога принятия решений. 📊🔍
-
Таблицы сопряженности: анализ и применение в статистике.
Таблицы сопряженности: что это такое? Анализ частот и взаимосвязей переменных в статистике. Применение в исследованиях, BI и науке. История термина.
-
Анализ Брюсетона: простота и ограничения в определении чувствительности взрывчатых веществ.
Анализ Брюсетона: определение чувствительности взрывчатых веществ методом "ступенчатого теста". Параметры: начальный стимул и шаг. Подробности здесь!
-
Заполнение пропущенных данных: методы и проблемы
Импутация данных: замена пропущенных значений в статистике. Методы, проблемы и преимущества избежания удаления данных для точного анализа и снижения искажений.
-
Метод мечения и повторного отлова: оценка численности популяций и применение в эпидемиологии.
Оценка численности популяций животных: метод "поймал-отметил-поймал". Расчёт размера популяции по доле отмеченных особей в повторном отлове. Экология.
-
Когортный анализ: преимущества и недостатки
Когортный анализ: что это такое? Изучаем группы людей с общими характеристиками (год рождения, опыт). Преимущества когортных данных в статистике и демографии.
-
Положительная и отрицательная прогностическая ценность: статистический анализ
Показатели положительной (PPV) и отрицательной (NPV) прогностической ценности в биостатистике: точность тестов, зависимость от распространенности, теорема Байеса.
-
Вариограмма в пространственной статистике
Вариограмма в пространственной статистике: измерение пространственной зависимости случайных полей. Применение в геостатистике, например, при оценке месторождений золота.
-
Единица измерения разницы между процентами
Процентный пункт: что это такое? Разница между двумя процентами, обозначение (pp, %pt). Важно отличать от процентного изменения величины. Объяснение с примерами.
-
Ординация: методы и применение в многомерном анализе данных
Ординация: метод многомерного анализа данных для изучения связей между объектами. Визуализация, снижение размерности, альтернатива кластерному анализу.
-
Однородность и неоднородность данных в статистике: методы и применение.
Однородность и неоднородность данных в статистике: определение, важность для мета-анализа и оценки валидности данных. Изучение гомоскедастичности.
-
Относительный риск: измерение связи в эпидемиологии
Относительный риск (RR) в эпидемиологии: расчет, значение и применение в исследованиях. Оценка связи между факторами риска и исходами заболеваний.
-
Метод сравнительного анализа стоимости недвижимости: принципы и применение.
Подход сравнительного анализа продаж (SCA) в оценке недвижимости: факторы, влияющие на стоимость (площадь, местоположение, состояние). Принципы спроса/предложения и замены.
-
Вложенные когортные исследования: принципы и анализ
Вложенное исследование "случай-контроль": эффективный метод анализа данных когорт. Экономия ресурсов при изучении факторов риска и недостающих данных.
-
Статистика GEH: Формула для сравнения объемов трафика
Статистика GEH: формула для сравнения объемов трафика в транспортном планировании. Альтернатива процентному анализу, разработанная Джеффри Хаверсом.
-
Оценка функции выживаемости по Каплану-Мейеру
Оценка Каплана-Мейера: непараметрический метод оценки функции выживаемости. Применение в медицине, статистике отказов, анализе данных о безработице.
-
Z-фактор: Мера статистической значимости в высокопроизводительном скрининге.
Z-фактор в статистике: оценка величины эффекта в высокопроизводительном скрининге (HTS). Определение пригодности анализа для дальнейших исследований.
-
Оптимальный тест Нейера: выбор наиболее информативных уровней эксперимента.
Оптимальный тест Найера: эффективный метод оценки чувствительности. Позволяет минимизировать эксперименты и быстро определить предел прочности, например, для яичных лотков.
-
Проблема модифицируемых ареальных единиц и статистические искажения.
Проблема модифицируемых ареальных единиц (MAUP) – источник статистической погрешности при анализе пространственных данных. Влияет на результаты агрегации и масштаба.
-
Гетерогенность исследований в мета-анализе и систематических обзорах.
Метаанализ и систематические обзоры: изучение вариабельности исследований, гетерогенности результатов и статистических методов объединения данных.
-
Единица наблюдения в статистике
Единица наблюдения в статистике: определение, примеры и отличие от единицы анализа. Узнайте, как правильно выбирать уровень сбора данных для исследований.
-
MedCalc: Программа для статистического анализа в биомедицине
MedCalc – мощное статистическое ПО для биомедицины. Анализ данных, ROC-кривые, регрессия, выживаемость, сравнение методов. Импорт Excel, CSV, SPSS.
-
Rand index
-
Combinatorial meta-analysis
-
Fleiss' kappa