Recommandé
Contenu connexe
Dernier
Dernier (8)
Резюме методів аналізу кількісних даних
- 1. КІЛЬКІСНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ ОДНОВИМІРНИЙ • 1 змінна • Вік, стать, статус тестування ДВОВИМІРНИЙ • 2 змінні • Стать та статус тестування БАГАТОВИМІРНИЙ • >2 змінних • Вік, стать та статус тестування Інтервальна шкала? • Перевірка нормального розподілу • гістограма • QQ-‐графік • Якщо розподіл близький до нормального: • Середнє значення • Стандартне відхилення Порядкова шкала? Чи інтервальна без нормального розподілу? • Медіана • Міжквартильна відстань • Відсотки (якщо шкала Лайкерта – 5 категорій) Номінальна шкала? • Відсотки + Робота з пропущеними значеннями + Трансформація / перекодування змінних ІНТЕРПРЕТАЦІЯ: • опис обраних змінних для аналізу у термінах категорій відповіді • розуміння, що є пропущеними значеннями, які фільтри можуть знадобитися, як треба трансформувати/ перекодувати змінні для подальшого аналізу Шукаємо рівень зв’язку між двома змінними з інтервальною чи порядковою шкалою? • Перевірка лінійності зв’язку • точковий графік • Якщо лінійний: Кореляції • Кореляція Пірсона, якщо 2 змінні з інтервальною шкалою • Кореляція Спірмена якщо 2 змінні з порядковою шкалою або порядкова +інтервальна шкала • Якщо нелінійний: регресійний коефіцієнт Шукаємо відмінності у середніх значеннях/ медіанах? Порівнюємо значення інтервальної/порядкової змінної по категоріях номінальної змінної. -‐ Якщо 2 групи порівняння: • Змінна, що порівнюється, з інтервальною шкалою та нормальним розподілом? • Independent samples t-‐test (Т-‐тест для незалежних груп) • Paired samples t-‐test (Т-‐тест для залежних груп) • Змінна, що порівнюється, з порядковою шкалою чи ненормальним розподілом? • Mann-‐Whitney U-‐Test (U-‐тест Манна-‐ Уітні) для незалежних груп • Wilcoxon test (Тест Уілкоксона) для залежних груп -‐ Якщо 3 чи більше груп порівняння: • Змінна, що порівнюється, з інтервальною шкалою та нормальним розподілом? • One-‐way ANOVA (однофакторний дисперсійний аналіз) для незалежних груп • Repeated-‐measures ANOVA (дисперсійний аналіз для повторних вимірів) для залежних груп • Змінна, що порівнюється, з порядковою шкалою чи ненормальним розподілом? • Kruskal-‐Wallis test (Тест Краскела-‐ Уолліса) для незалежних груп • Friedman test (Тест Фрідмана) для залежних груп Шукаємо відмінності у відсотках? Порівнюємо змінні з номінальною шкалою. • Якщо 2 незалежні групи • Chi-‐square test (тест Хі-‐квадрат) для великих вибірок • Fisher's test (тест Фішера) для маленьких вибірок • Якщо 2 залежні групи • McNemar's test (тест МакНемара) • Якщо 3 та більше незалежних груп • Chi-‐square test (тест Хі-‐квадрат) • Якщо 3 та більше залежних груп • Cochrane Q test (Q тест Кохрена) Шукаємо відмінності у часі до події (інтервальна змінна) серед 2х чи більше груп (номінальна шкала)? • Log-‐rank test (Тест Логранка) • Криві Каплана-‐Мейера ІНТЕРПРЕТАЦІЯ: • Наявність/відсутність відмінностей / зв’язку (H0=відсутність) • Які змінні включати у подальший аналіз Аналіз залежностей? Є залежна та незалежна(і) змінна(і) • Що є залежною змінною? • Дихотомічна номінальна шкала -‐> логістична регресія • Номінальна шкала, 3 чи більше категорій відповіді -‐> мультиномінальна регресія • Порядкова шкала -‐> порядкова регресія • Інтервальна шкала та нормальний розподіл -‐> лінійна регресія • Інтервальна шкала та розподіл Пуассона -‐> регресія Пуассона або негативна біномінальна регресія • Інтервальна шкала, час до події -‐> регресія Кокса • Інтервальна шкала, часовий ряд (t>30) -‐> лінійна регресія для часових рядів, ARIMA Аналіз взаємозалежностей? -‐ Якщо треба побудувати латентну змінну • PCA (Метод головних компонент) – нема гіпотез про латентні змінні • Конфірматорний факторний аналіз – є гіпотези про латентні змінні -‐ Якщо змінні є одночасно залежними та незалежними, ланцюжки причинності • SEM (моделювання структурними рівняннями) ІНТЕРПРЕТАЦІЯ: • Наявність/відсутність зв’язків (H0=відсутність), їх міра та напрям • Конфаундінг та інтеракції • Прогнозування за різних сценаріїв • Якість моделей