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La statistique est un vaste domaine des mathématiques qui étudie les moyens de collecter, résumer et déduire des données. Elle s'applique à un large éventail de sciences académiques, de la physique aux sciences sociales et aussi la psychologie, etc. La statistique est la connaissance de l'extraction d'informations à partir des données collectées.   Les données peuvent être collectées soit quantitativement (numériquement) soit qualitativement (non numériquement). La catégorisation et la synthèse de ces données nous aident à en extraire plus d'informations. Les statistiques peuvent être liées aux méthodes de catégorisation, de résumé, d'analyse et de déduction des données.

Les statistiques portent principalement sur la situation dans lesquels un événement est inévitablement imprévisible.. Les inférences statistiques sont souvent incertaines car elles sont basées sur des informations incomplètes.

Principes de base

La collecte des données se fait via des questionnaires ou des mesures avec des outils ou des comptages, des entretiens, etc. Après cette opération, il est important de classer et de résumer les propriétés mesurées. L'utilisation de tableaux de statistiques tels que les tableaux de fréquences, les tableaux de fréquences croisées, les graphiques, etc. sont des méthodes pour classer les données. Les graphiques de fréquence (histogrammes), graphiques de Pareto, graphiques en boîte et autres graphiques sont capables de visualiser les caractéristiques de la communauté statistique. Il est également possible de calculer des indices ou des critères par lesquels les caractéristiques de la communauté ou de l'échantillon sont résumées (quantitatives ou qualitatives) de manière quantitative (quantitative ou qualitative) pour mieux comprendre la population statistique ou l'échantillon, et permettre la comparaison entre différentes communautés ou échantillons.

Chaque recherche comporte deux aspects : L'un est le plan et l'exécution de test et l'autre est l'analyse statistique des données auxquelles ces deux questions sont étroitement liées, car l'analyse dépend directement du plan utilisé. Il y a plusieurs choses à considérer dans votre plan de test :

  •      La répétition : Le but de la répétition est de faire plusieurs observations dans les unités de test. La répétition a deux propriétés importantesPermet au chercheur d'obtenir une estimation de l'erreur de test; Si nous utilisons une moyenne d'échantillon, par exemple, pour une estimation superficielle d'un facteur, alors la répétition donne une estimation plus précise de cet effet.
  •  Randomisation: Le but est de randomiser la répartition aléatoire des traitements entre les unités expérimentales.
  •   Blocage: Une technique utilisée pour augmenter la précision d'un test. Son utilisation nous permet de réduire l'erreur de test malgré les limites factuelles de la sélection aléatoire des unités de test..

 La collecte des données se fait via des questionnaires ou des mesures avec des outils ou des comptages, des entretiens, etc. Après cette opération, il est important de classer et de résumer les propriétés mesurées. L'utilisation de tableaux de statistiques tels que les tableaux de fréquences, les tableaux de fréquences croisées, les graphiques, etc. sont des méthodes pour classer les données. Les graphiques de fréquence (histogrammes), graphiques de Pareto, graphiques en boîte et autres graphiques sont capables de visualiser les caractéristiques de la communauté statistique. Il est également possible de calculer des indices ou des critères par lesquels les caractéristiques de la communauté ou de l'échantillon sont résumées (quantitatives ou qualitatives) de manière quantitative (quantitative ou qualitative) pour mieux comprendre la population statistique ou l'échantillon, et permettre la comparaison entre différentes communautés ou échantillons.

Méthodes statistiques

L'objectif global d'un projet de recherche statistique est d'étudier les événements accidentels et également de tirer des conclusions sur l'impact des variations de la valeur des indices ou des variables non dépendantes sur une réponse ou une variable dépendante. Il existe deux méthodes principales d'études statistiques aléatoires: les études expérimentales et les études observationnelles. Dans ces deux types d'études, l'effet des changements d'une ou de plusieurs variables non dépendantes sur le comportement des variables dépendantes est observé. La différence entre les deux réside dans la manière dont l'étude est menée. Une étude empirique implique les méthodes de mesure du système à l'étude qui modifient le système et effectuent ensuite des mesures supplémentaires en utilisant la même méthode pour déterminer si les changements effectués changent les valeurs des indices. Contrairement à une étude théorique, elle n'inclut pas d'interventions empiriques. Mais les données sont collectées et les relations entre les prédictions et les réponses sont examinées. L'un des objectifs les plus importants des statistiques est de produire les meilleures informations à partir des données disponibles, puis d'extraire les connaissances de ces informations.

Population statistique et l’échantillon

La population est une enquête statistique avec observations ou expériences dans les mêmes conditions, comme ses propres éléments. Chacun de ces éléments peut être examiné avec différents attributs, qui peuvent être considérés comme des variables aléatoires X et …Y. La sélection des échantillons doit être aléatoire ou représentative. La sélection aléatoire est un choix dans lequel chaque élément a la même probabilité d'être membre de l'échantillon ou non.

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Taille de l'échantillon:

Dans l'analyse statistique, nous utilisons souvent l'échantillonnage statistique. Cela entraînera l'ignorance de certaines informations de la population statistique et les estimations calculées pour le paramètre de communauté statistique seront erronées. Afin de réduire l'erreur au niveau souhaité et d'augmenter la validité des résultats des analyses statistiques, un bon nombre d'échantillons doit être sélectionné. Étant donné que l'augmentation de la taille de l'échantillon augmente le coût et le temps de l'analyse statistique, nous devons satisfaire la taille minimale de l'échantillon qui comporte une erreur raisonnable dans l'estimation des paramètres de la population..

Lors de l'examen d'un problème lié aux méthodes statistiques, une carte de test doit être établie, qui comprend la méthode de collecte des données, la taille d'échantillon souhaitée et la méthode de résolution des problèmes. Dans ce cas, plus la carte de test est précise, meilleurs sont les résultats des méthodes statistiques. En particulier, il doit garantir qu'aucune des mesures pertinentes pour les résultats souhaités n'est omise ou incomplète....

Mais dans ce cas, vous pouvez aussi, autant que possible, vous contenter d'une petite fraction du coût et éviter une séquence de test très coûteuse.

Logiciels:

Compte tenu de la variété des méthodes et de la complexité du calcul en analyse statistique, l'utilisation de logiciels informatiques est inévitable. D'autre part, divers logiciels ont été développés pour effectuer une telle analyse. Il semble donc essentiel de choisir le bon logiciel adapté à nos besoins. Certains logiciels statistiques sont si dé et populaires que certaines personnes connaissent les statistiques par leur nom. SPSS.

 

Les capacités de SPSS sont les suivantes:

  •   Fournir des résumés statistiques tels que des graphiques, des tableaux, des statistiques et plus encore ...
  •   Types de fonctions mathématiques telles que magnitude absolue, fonction de signe, logarithme, fonctions            trigonométriques et ...
  •    Préparation de tableaux personnalisés tels que les tableaux de fréquences, la fréquence cumulée, le                      pourcentage    de fréquence, etc. ...
  •     Les types de distributions statistiques incluent les distributions discrètes et continues
  •     Fournir une variété de plan statistiques
  •     Effectuer une analyse unidirectionnelle, bidirectionnelle et multivariée et une analyse covariance
  •     Techniques d'analyse des séries chronologiques
  •     Créez des données aléatoires et continues
  •     Calcul des types de statistiques descriptives
  •     Types de tests associés à la comparaison des moyennes entre deux ou plusieurs populations indépendantes et       dépendantes
  •     Possibilité d'échanger des informations avec d'autres logiciels
  •     Ajuster différents types de régression

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Lorsque les données sont obtenues à partir de modèles anormaux à faible volume ou à répétabilité élevée, les méthodes statistiques conventionnelles ne sont pas suffisantes pour l'analyse des données. De toute évidence, le logiciel SPSS n'est pas non plus capable d'effectuer des analyses. Logiciels statistiques avancés comprenant R SAS MinitabStata sont les plus populaires et les plus complètes. Leurs avantages sont les suivants:

·      Le langage de programmation et l'environnement logiciel pour le calcul statistique et la science des données.

·      Langage de programmation simple et avancé comprenant des expressions conditionnelles, des boucles et des fonctions récursives et …

·         Logiciel puissant avec des fonctionnalités graphiques pour l'analyse des données, la représentation graphique et la mise en forme.

·         Contient un large éventail de techniques statistiques.

·      Progiciels puissants pour l'analyse statistique.

·      Capacité à effectuer des calculs matriciels.

·      Bibliothèques pour les opérations d'exploration de données et d'apprentissage automatique telles que la catégorisation, le clustering, l'analyse des réseaux sociaux, l'apprentissage par renforcement et…

·      Bibliothèques spécifiques pour les opérations analytiques dans divers domaines scientifiques.

·         La documentation est bien formatée pour être utilisée dans les langues et bibliothèques associées. Possibilité d'étendre leurs capacités en ajoutant des packages créés par des utilisateurs experts.

·      Environnement de ligne de commande pour saisir et exécuter des commandes.

·      Capacités de stockage, de récupération et de manipulation des données.

A laboratoire Atiyeh Derakhshan-e Zehn, les experts en statistiques sont prêts à donner des conseils sur la Conception de projet pilote ainsi que sur l'analyse des données des chercheurs.