Vad är statiska metoder

Statistiken utvecklades så småningom till en egen vetenskaplig gren, tillsammans med matematik, tid och tal, inte minst genom sannolikhetsteori. Ämnets bredd utvidgades i slutet av talet och början av talet. Den minsta metoden som beskrivs av Karl Friedrich Gaus var en viktig framgång för att bli ett användbart verktyg för näringslivet och politiken. Sedan talet har datorer använts för att göra stora beräkningar och använda metoder som tidigare var opraktiska att göra manuellt.

Statistik beroende på sannolikhetsteori [redigera Vikitext] för utvecklingen av statistisk teori, sannolikhetsteori spelar en central roll. Detta är den teoretiska grunden för statistik och statistiska åtgärder. Skillnaden mellan statistik och sannolikhetsteori är att sannolikhetsteori handlar om sannolikheterna för slumpmässiga experiment där tester kan upprepas och externa omständigheter verifieras, medan statistik gäller datamaterial från experiment och observationer där tester inte kan verifieras upprepade eller yttre omständigheter kontrolleras inte.

Med hjälp av statistiska modeller kan detta dock vara korrekt i viss utsträckning för källor till mätfel. En annan metod är att använda prover. Metoder för att beräkna statistik [redigera wikit text] ett gemensamt mål i statistisk forskning är att bestämma kausalitet, det är, om det finns något samband mellan olika fenomen på ett sådant sätt att några fenomen orsakas eller påverkas av andra.

Först och främst är det användbart att kunna bestämma vilka faktorer som har en hög grad av inflytande. Det finns två typer av kausalitetsstudier: undersökningar med experiment och observationer. Båda studerar hur olika oberoende variabler påverkar resultatet. Skillnaden ligger i hur undersökningen genomförs. Båda metoderna kan vara mycket effektiva.

Idag finns det väldigt få statistik som tror att det är möjligt att bestämma ett orsakssamband på det sätt som beskrivs i tillämpad vetenskap.

Statistiska analysmetoder förklarar vad som ligger bakom statistiska resultat.

Förklaringsmodellen har ersatts av en prognosmodell. Undersökningar med hjälp av experiment [redigera wikit text] med hjälp av experiment är att mäta systemet, ändra systemet, och sedan göra om mätningen för att se om förändringen påverkade resultatet. Ett exempel är den berömda Hawthorne-studien, där belysningens effekt på arbetsmiljöns effektivitet testades.

Forskarna mätte först effektiviteten i Western Electric Companys fabrik i Hawthorne. De ändrade sedan belysningen och mätte om det påverkade effektiviteten. Det visade sig att effektiviteten ökade i undersökningen.

Senare kritiserades utredningen för bristen på en kontrollgrupp och dubbelblindhet. För närvarande syftar begreppet Hawthorne-effekten till att observationen själv påverkade resultatet. De som deltog i undersökningen blev inte mer effektiva på grund av ljuset, men för att de observerades. Att genomföra ett experiment: du planerar först en studie, inklusive identifiering av informationskällor, urvalsprocessen för befolkningen och etiska överväganden för den föreslagna studien och dess metod, och sedan utforma ett experiment med fokus på en modell för systemet och samspelet mellan oberoende och beroende variabler, sedan samla en person för att se mönster medan du döljer detaljer, och du samlar enighet om vad observationer säger om den del av verkligheten du utforskar, och slutligen dokumentera och presentera resultaten av enkätundersökningar [redigera redigera Wikitext] observationsstudier, å andra sidan Å andra sidan börjar de inte med experiment.

Det är här data samlas in, och sedan studerar du förhållandet mellan faktorer och resultat. Ett exempel är studien av sambandet mellan rökning och lungcancer. Sådana människor brukar använda undersökningar för att samla observationer och sedan genomföra statistisk analys. Sedan samlar du observationer från rökare och icke-rökare och tittar sedan på antalet lungcancerfall från båda grupperna.

Prov [redigera wikit text] i statistik, du alltid används i princip från prover från ändliga eller oändliga populationer eller matematiska fördelningar, och hur man beskriva eller dra slutsatser om vilken typ av en population eller distribution. Om du tar hänsyn till andra förklarande faktorer som vi bestämde oss för att inkludera i vår regressionsanalys har kvinnor 84 procent av den genomsnittliga lönen för män.

Då har kvinnor och män samma ålder och utbildning och arbetar i samma bransch. Men det finns också viktiga personuppgifter i lönen. Till exempel gör olika människor olika bra jobb, de klarar sig bra med kollegor och andra chefer. Sådana saker återspeglas inte som konsekvenser av de förklarande faktorer som vi har inkluderat i vår analys.

SCB:s statistik bygger på en uppsättning statistiska metoder som exempelvis urvalsdragning, mätteknik, granskning och rättning av data och bortfallsreduktion.

Därför har vår modell en faktor som vi kallar en individuell effekt.Den individuella effekten skiljer sig åt mellan cheferna. Dessa är skillnader som inte förklaras av kön, ålder, utbildning och industri. En bra analys förklarar skillnaderna, nu kan vi Fråga oss hur väl analysmodellen lyckas förklara chefernas löner. Vi ser detta genom att titta på hur många löneskillnader som verkar vara relaterade till individuella effekter.

Ju viktigare enskilda faktorer är i analysen, desto sämre förklarar andra faktorer skillnaderna. Hur bra eller dåliga våra faktorer förklarar skillnaderna som vi kan mäta i antal. Graden av förklaring kallas denna åtgärd, och den anges i procent i procent. Den matematiska konstruktionen av förklaringens mäthastighet är sådan att värdena ofta inte blir så höga.

Dessutom finns det många saker i samhället som inte helt kan förklaras av specifika faktorer.