Cómo cuadros de correlación, regresión y bidireccionales aclaran datos estadísticos
Uno de los objetivos más comunes de la investigación estadística es encontrar vínculos entre las variables. El uso de correlación, regresión y tablas de dos vías, puede utilizar los datos para responder a preguntas como las siguientes:
¿Qué conductas de estilo de vida aumentar o disminuir el riesgo de cáncer?
¿Cuál es el número de efectos secundarios asociados con este nuevo fármaco?
¿Puedo bajar mi colesterol mediante la adopción de este nuevo suplemento de hierbas?
¿Tiene gastar una gran cantidad de tiempo en Internet que una persona a ganar peso?
Encontrar vínculos entre las variables es lo que ayuda al mundo médico a 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 saber lo que es correcto y qué 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, especialmente cuando se informó de una relación de causa-efecto normas.
Esta es la razón por lo que necesita saber cómo
los datos de la trama de dos variables numéricas (tales como nivel de dosificación y la presión arterial);
encontrar e interpretar correlación (la fuerza y la dirección de la relación lineal entre X y y);
encontrar la ecuación de una recta o curva que mejor se ajusta 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 cuando no lo hace, y qué conclusiones se pueden hacer (y no se debe hacer) en las situaciones en las que una línea encaja.
Es útil para buscar y describir los vínculos entre dos variables categóricas (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 (donde los posibles valores de una variable representan 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 dos vías para buscar relaciones, y la comprobación de la independencia.
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