統計分類是將數據分成有意義的類別進行分析,可以對數據應用統計公式自動進行分類,允許在分析準備過程中進行大規模的數據處理。一些標準化系統用于常見類型的數據,如醫學成像研究的結果。這允許多個實體使用相同的指標評...
統計分類是將數據分成有意義的類別進行分析,可以對數據應用統計公式自動進行分類,允許在分析準備過程中進行大規模的數據處理。一些標準化系統用于常見類型的數據,如醫學成像研究的結果。這允許多個實體使用相同的指標評估數據,以便他們能夠輕松地比較和交換信息。

數據可分為根據收集到的相似特征定義的類別。當研究人員和其他各方收集數據時,他們可以根據相似的特征將其分配到松散的類別中。他們還可以開發公式,在數據輸入時對其進行分類,自動將其分為特定的統計分類收集信息時,研究人員可能不太了解他們的數據,這使得分類變得困難。公式可以識別重要特征,用作潛在的類別標識符。

統計學家使用各種技術進行統計分類,并開發適當的公式進行處理他們的數據。處理數據需要進行統計分類,以便將不同類型的信息分離出來進行分析和比較。例如,在人口普查中,工作人員應該能夠探索多種參數,以便對他們收集的數據進行有意義的評估。在普查表格上使用聲明,統計分類算法可以根據年齡、家庭結構、平均收入等信息將不同類型的家庭和個人區分開來。收集到的數據必須是定量的,才能進行統計分析。定性信息可能過于主觀因此,研究人員需要仔細設計數據收集方法,以獲得他們可以實際使用的信息。例如,在臨床試驗中,觀察者在后續檢查中填寫表格時,可以使用評分標準來評估患者的健康狀況。而不是像"患者看起來很好"這樣的定性評估,"研究人員可以在一個量表上分配7分,一個公式可以用來處理數據。統計學家使用各種技術進行統計分類,并開發適當的公式來處理他們的數據。這一階段的數據分析中的錯誤可能會在以后的研究和分析中變得更加復雜。這就是重要的是要考慮數據集的性質,人們想從中提取的信息,以及材料將如何使用。在正式的論文中,研究人員需要討論他們選擇使用的統計分類系統,許多研究人員還提供原始數據,以便審查者自己查看這些信息,以確定研究結論的有效性。