Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them well
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