Cómo correlación, regresión y bidireccionales tablas aclaran datos estadísticos
Video: REGRESION Y CORRELACION LINEAL SIMPLE
Uno de los objetivos más comunes de la investigación estadística es encontrar enlaces entre las variables. El uso de correlación, regresión y bidireccional tablas, puede utilizar los datos para responder a preguntas como las siguientes:
¿Qué hábitos de vida aumentar o disminuir el riesgo de cáncer?
¿Cuáles son el número de efectos secundarios asociados con este nuevo medicamento?
¿Puedo bajar el colesterol mediante la adopción de este nuevo suplemento herbario?
Qué gastar una gran cantidad de tiempo en Internet que una persona a ganar peso?
Encontrar enlaces entre las variables es lo que ayuda a que el mundo de la medicina diseñar mejores fármacos y tratamientos, ofrece a los anunciantes información sobre quién es más probable que compren sus productos, y da a los políticos la información sobre la que construir argumentos a favor y en contra de ciertas políticas.
En el mega-negocio de buscar relaciones entre las variables, se encuentra un increíble número de resultados estadísticos - pero se puede decir lo que es correcto y lo que no lo es? Muchas de las decisiones importantes se toman sobre la base de estos estudios, y es importante saber lo que se deben cumplir a fin de considerar los resultados creíbles, sobre todo cuando se está reportando una relación de causa y efecto normas.
Esta es la razón por lo que necesita saber cómo
datos de trazado de dos variables numéricas (tales como nivel de dosis y la presión de la sangre);
encontrar e interpretar correlación (La fuerza y la dirección de la relación lineal entre x y y);
Video: Analisis de Datos regresion parte 1
encontrar la ecuación de una línea o curva que mejor se ajuste a los datos (y al hacerlo es apropiado) - y
utilizar estos resultados para hacer predicciones para una variable en función de otra (llamada regresión).
También es necesario reconocer cuando una línea se ajusta bien a los datos y no cuando lo hace, y qué conclusiones se pueden hacer (y no debe hacer) en las situaciones en que una línea no aptos.
Es útil para buscar y describir enlaces entre dos variables categóricas (tales como el número de dosis por día y la presencia o ausencia de náuseas). Esto se hace mediante la recopilación y organización de datos en tablas de doble entrada (Donde los valores posibles de una variable componen las filas y los posibles valores de la otra variable compensar las columnas), la interpretación de los resultados, el análisis de los datos de las tablas de doble buscar relaciones, y la comprobación de la independencia.