통계분석 단계

통계 분석이란 수집된 관련 데이터를 정렬, 분류, 해석하는 과정을 의미하는 경우가 많습니다. 통계 분석의 기본 단계는 다음과 같습니다. 1. 데이터 수집 2. 데이터 정리 3. 데이터 분석

통계분석이란 수집된 관련 데이터를 분류, 분류, 해석하는 과정을 의미하는 경우가 많습니다. 통계 분석의 기본 단계는 다음과 같습니다. 1. 데이터 수집 2. 데이터 정리 3. 데이터 분석 기사에서는 통계 분석 방법의 기본 단계에 대한 설명을 확장할 것입니다.

통계 분석은 크게 다음 세 단계로 나눌 수 있습니다.

1. 데이터 수집

데이터 수집은 통계 분석의 전제이자 기초입니다. 데이터를 수집하는 방법은 다양하며 실험, 관찰, 측정, 조사 등을 통해 직접 데이터를 얻을 수도 있고, 문헌 검색, 독서 등을 통해 간접적인 데이터도 얻을 수 있습니다.

데이터의 신뢰성과 신뢰성에 주의하는 것 외에도 속성이 다른 두 가지 유형의 데이터를 구별하는 데 특별한 주의를 기울여야 합니다. 하나는 측정 데이터라고도 불리는 연속 데이터이며, 이는 실제 측정을 통해 얻은 데이터를 의미합니다. 불연속적인 데이터, 즉 카운팅 데이터(counting data)라고도 하며, 사물의 종류, 수준 등의 속성점을 계수하여 얻은 데이터를 말한다.

2. 데이터 정리

데이터 정리란 수집된 데이터를 일정한 기준에 따라 분류하고 요약하는 과정입니다.

수집된 데이터의 대부분은 무질서하고 분산되어 있고 체계적이지 않기 때문에 통계적 계산에 들어가기 전에 연구의 목적과 요구 사항에 따라 데이터를 검증하고 비현실적인 부분을 제거한 후 그룹화하여 요약하거나 이를 통해 원본 데이터를 단순화, 시각화, 체계화하여 데이터의 분포 특성을 초기에 반영합니다.

3. 데이터 분석

데이터 분석은 데이터 정렬을 기반으로 통계 연산을 통해 결론을 도출하는 과정을 의미합니다.

데이터 분석은 일반적으로 두 가지 수준으로 나눌 수 있습니다. 첫 번째 수준은 기술 통계를 사용하여 데이터의 중심 경향, 분산 정도 및 상관 강도를 반영하는 외부 대표 지표를 계산하는 것입니다.

두 번째 수준은 기술통계 중 추론통계는 데이터를 처리하고, 표본정보를 이용하여 전체적인 상황을 추론하고, 전체적인 특성과 패턴을 분석하고 추측하는 데 사용됩니다.

위 내용은 통계분석 단계의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!