Asesoramiento estadístico 101: 4 preguntas que debe contestar para elegir el método estadístico apropiada

Una de las situaciones más comunes en las que los investigadores se queden con las estadísticas es elegir qué metodología estadística es apropiada para analizar sus datos. Si usted comienza haciendo las siguientes cuatro preguntas, usted será capaz de reducir las cosas considerablemente

Incluso si usted don &';. T sabe las consecuencias de sus respuestas, la respuesta a estas preguntas le aclarar cuestiones para usted. Le ayudará a decidir qué información buscan. Y hará que cualquier conversación que tenga con asesores estadísticos más eficientes y útiles
.

1. ¿Cuál es su pregunta de investigación?

Este informa todo. Necesita saber si usted y' re interesado en una relación, ¿cómo una variable media la otra relación, que se respondieron las variables de manera similar, y así sucesivamente. ¿Qué es lo que usted necesita saber acerca de sus datos?

La respuesta a esta pregunta le dirá la familia de las estadísticas que usted necesita para su uso. Regresión, análisis factorial, análisis de conglomerados, etc.

2. ¿Qué variables va a utilizar para probar la pregunta? ¿Sobre qué escalas son midieron?

Definir claramente la escala de cada variable. Categórico? Categorías ordenados? Conde? Continuo? Luego hacer un poco descriptivo y bivariado análisis para entender sus distribuciones.

En algunos conjuntos de datos, usted tiene opciones sobre qué variable de utilizar, o qué tipo de una variable para su uso. A veces una relación es clara usando una variable, pero no el otro, por lo que necesita para explorar un poco. Del mismo modo, a veces se obtiene exactamente el mismo resultado en ambos, pero el análisis es mucho más difícil de implementar

La respuesta a esta pregunta informa qué método específico para usar dentro de la familia y-.. Por ejemplo, lineal vs regresión logística o análisis factorial vs análisis de clase latente.

3. ¿Cuál es el diseño del estudio?

Al igual que la escala de las variables, el diseño del estudio le informará qué método específico es apropiado.

Una cuestión importante es la independencia de las observaciones. ¿Hay repiten medidas a tener en cuenta? O encuestas estratificadas? ¿Acaso cada participante responde en todas las condiciones, sólo uno, o alguna? Es vital que su análisis no toma en cuenta la independencia, o todos sus valores de p será demasiado pequeño

Pero hay otras cuestiones de diseño a tener en cuenta:. ¿Cuántas categorías tiene su variable categórica tiene? Son sus variables predictoras cruzados o anidar? En cuántos puntos hora te miden una respuesta longitudinal? Hacer variables independientes cambian con el tiempo, junto con los dependientes, o ellos siguen siendo los mismos a través del tiempo?

Tener un conocimiento profundo de su diseño es necesario entender sus implicaciones. Incluso si usted don &'; t entienden la jerga estadística, asegúrese de que sabe lo que hiciste

4.. ¿Hay problemas con los datos a tener en cuenta?

Temas como los datos que faltan, distribuciones truncadas, tamaños de muestra desiguales, y las tasas de respuesta no son parte del diseño o de la pregunta de investigación. Pero aún pueden conducir a la necesidad de aplicar métodos correccionales (como imputación múltiple de datos faltantes) o un análisis totalmente diferente (como la regresión tobit para datos censurados)

A menudo, estos datos cuestiones don &';. T se vuelven aparente hasta que ya ha comenzado su análisis. Esta es una muy buena razón para llevar a cabo descriptivos exploratorios de los datos antes de decidir sobre su análisis final. Es también por eso que es vital para comprobar su hipótesis Hotel  .;