বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান জানানোর কী লাভ?

21

আমি কেবলমাত্র লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করে আমার ডেটা বিশ্লেষণ করেছি তবে আমার প্রতিবেদনে বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানের অংশও থাকা দরকার। আমি সত্যই এর মধ্যে বিন্দুটি দেখতে পাচ্ছি না এবং আমি আশা করছিলাম যে কেউ কেন এটি প্রয়োজনীয় তা ব্যাখ্যা করতে সক্ষম হতে পারেন।

উদাহরণস্বরূপ, যদি আমি আমার একটি স্বতন্ত্র ধারাবাহিক পরিবর্তনশীলগুলির একটি হিস্টোগ্রামের পরিকল্পনা করি এবং এটি স্বাভাবিকতা দেখায় বা এটি স্কিউনেস দেখায় তবে এটি কীভাবে প্রতিবেদনে কোনও মূল্য যুক্ত করবে?

আমার ডেটা নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল যা চাকরি পাওয়ার ক্ষেত্রে সত্য বা মিথ্যা নিয়ে গঠিত এবং স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল মধ্য-মেয়াদী গ্রেড, চূড়ান্ত পরীক্ষায় গ্রেড এবং পুরুষ বা মহিলা।

descriptive-statistics reporting

— user3223190
সূত্র

আপনি যদি আপনার আইভিগুলির একটি হিস্টোগ্রামের পরিকল্পনা করার কোনও মূল্য দেখতে না পান তবে সম্ভবত এটি করা উচিত নয়, তবে এমন কোনও ডেটা আছে যা আপনি সংগ্রহ করেছেন যা আপনার মনে হয় যে আপনি যে কাজটি উপস্থাপন করছেন তার কোনও মূল্য রয়েছে? প্রতিবেদনটি?

— ইয়ান_ফিন

হাই ইয়ান, আমি আমার সমস্যা সম্পর্কিত আরও কিছু বিশদ যুক্ত করেছি। আমি পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে মোটামুটি নতুন এবং আমি ভাবছিলাম যে লজিস্টিক রিগ্রেশন চালানোর আগে একটি সাধারণ পদ্ধতি যা আমরা গ্রহণ করি।

— ব্যবহারকারী 3223190

আমি উপাত্তের বিভিন্ন প্লট সহ সন্ধান এবং সম্ভবত সহ পরামর্শ দিই। উদাহরণস্বরূপ, আপনি চূড়ান্ত গ্রেড বনাম মধ্যমেয়াদী গ্রেড বর্ণের দ্বারা লিঙ্গ দ্বারা কোডকড এবং প্রতীক কোড দ্বারা "জব পেয়েছেন" এবং "চাকরি পেতে ব্যর্থ হয়েছেন" প্লট করতে পারেন।

— এমিল এম ফ্রেডম্যান

42

আমার ক্ষেত্রে, প্রতিবেদনের বর্ণনামূলক অংশটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি ফলাফলগুলির সাধারণীকরণের জন্য প্রসঙ্গ নির্ধারণ করে। উদাহরণস্বরূপ, একজন গবেষক হাসপাতাল থেকে একটি নমুনায় মোটরসাইকেলের দুর্ঘটনার পরে আঘাতজনিত মস্তিষ্কের আঘাতের পূর্বাভাসীদের সনাক্ত করতে চান। তার নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল বাইনারি এবং তার একাধিক স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল ছিল। মাল্টিভেরিয়েবল লজিস্টিক রিগ্রেশন তাকে নিম্নলিখিত ফলাফলগুলি তৈরি করতে দেয়:

হেলমেট ব্যবহারের তুলনায় হেলমেট ব্যবহার অ্যাডজাস্টেড OR = 4.5 (95% সিআই 3.6, 5.5) নেই।
অন্যান্য সমস্ত ভেরিয়েবলগুলি চূড়ান্ত মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত ছিল না।

স্পষ্ট করে বলতে গেলে, মডেলিং নিয়ে কোনও সমস্যা ছিল না। বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান যুক্ত করতে পারে এমন মানের উপরে আমরা ফোকাস করি।

বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান ব্যতীত একজন পাঠক এই অনুসন্ধানগুলি দৃষ্টিকোণে রাখতে পারবেন না। কেন? আমি আপনাকে বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানগুলি দেখাই:

age, years, mean (SD)                  54 (2)
males, freq (%)                       490 (98)
blood alcohol level, %, mean (SD)    0.10 (0.01)
...

আপনি উপরের থেকে দেখতে পাচ্ছেন যে তার নমুনায় পুরানো, নেশাগ্রস্ত পুরুষদের সমন্বয়ে গঠিত। এই তথ্যের সাহায্যে পাঠক কী বলতে পারেন, যদি কোনও হয় তবে এই ফলাফলগুলি অল্প বয়স্ক পুরুষের আঘাত বা অ-নেশা চালকদের বা মহিলা রাইডারে আহত হওয়া সম্পর্কে বলতে পারে।

বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান উপেক্ষা করবেন না দয়া করে।

5

চমৎকার উদাহরণ। এটা কি বাস্তব নাকি মেক আপ?

— অ্যামিবা বলছে মনিকাকে

5

ধন্যবাদ, @ অ্যামিবা সংখ্যা এবং পরিসংখ্যান বাস্তব। যাইহোক, আমি নির্দোষদের রক্ষার জন্য বিষয়টিকে ট্রমাজনিত মস্তিষ্কের আঘাতে পরিবর্তন করেছি।

3

সুতরাং, মাতাল পুরুষরা হেলমেট ছাড়াই মোটরসাইকেলে চড়ে ... কে ভেবেছিল যে আপনি মস্তিষ্কের আঘাতজনিত আঘাতের সাথে বাধা পেতে পারেন?

— গুং - মনিকা পুনরায়

আমি তখন এক গ্লাস চমৎকার অস্ট্রেলিয়ান লাল উপভোগ করছি এবং বব আপনার মামা ...

25

বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান সরবরাহ করার বিষয়টি হ'ল আপনার নমুনাটিকে বৈশিষ্ট্যযুক্ত করা যাতে অন্যান্য কেন্দ্র বা দেশের লোকেরা মূল্যায়ন করতে পারে যে আপনার ফলাফলগুলি তাদের পরিস্থিতিতে সাধারণীকরণ করে কিনা। সুতরাং আপনার ক্ষেত্রে লিঙ্গ, গ্রেড এবং আরও অনেকগুলি ট্যাবলেট করা লজিস্টিক রিগ্রেশনটির জন্য একটি উপকারী সংযোজন। লোকেরা আপনার অনুমানগুলি যাচাই করতে সক্ষম করে না যদিও তারা এটি করার চেষ্টাও করতে পারে।

=============== স্বাস্থ্যে ব্যবহৃত কয়েকটি নির্দেশিকাগুলির লিঙ্কগুলি দিতে সম্পাদনা করুন

আমি যে ক্ষেত্রের সাথে পরিচিত, স্বাস্থ্য, সেখানে প্রতিবেদনের জন্য নির্দিষ্ট নির্দেশিকা রয়েছে। এগুলি ইকুয়েটার নেটওয়ার্কে একসাথে সংগ্রহ করা হয়েছে যা আপ টু ডেট বিবরণের জন্য পরামর্শ নেওয়া উচিত।

উদাহরণ হিসাবে আমরা ক্লিনিকাল ট্রায়াল নিতে পারি যেখানে সম্পর্কিত গাইডলাইনটি কনসার্ট। এখানে এবং অন্য কোথাও উপলভ্য গাইডলাইনটির রূপরেখার নথিতে আমরা টেবিল 1 এর সুপারিশ 15 এ পড়েছি "" প্রতিটি দলের জন্য বেসলাইন জনসংখ্যারতত্ত্ব এবং ক্লিনিকাল বৈশিষ্ট্যগুলি দেখানো একটি টেবিল "।

অন্যান্য অধ্যয়নের ধরণের জন্য অনুরূপ প্রস্তাবনা রয়েছে।

— mdewey
সূত্র

আপনাকে ধন্যবাদ mdewey, সুতরাং যখন আমরা বিভিন্ন বর্ণনামূলক প্লট করি এবং যদি আমরা স্বাভাবিকতা বা স্কিউনেস লক্ষ্য করি তবে কেন এটি সম্পর্কে কেবল মন্তব্য করা। এবং সুতরাং মূলত বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানগুলিই আপনি কোন ডেটা নিয়ে কাজ করছেন তা পাঠককে অবহিত করার জন্য কেবল আসল ব্যবহার। সত্যিই দুঃখিত যদি এটি প্রাথমিক মনে হতে পারে

— ব্যবহারকারীর 3223190

স্বাস্থ্যের ক্ষেত্রে এটি সেভাবে কাজ করে যা আমিই সবচেয়ে বেশি পরিচিত।

— mdewey

8

+1 টি। প্রথমে আমি "অন্য কেন্দ্রগুলিতে বা দেশে" "অন্য শতাব্দীতে" হিসাবে ভুল অনুবাদ করি।

— অ্যামিবা বলেছেন মোনিকা

4

আরেকটি বিষয় হ'ল আপনার ভেরিয়েবলগুলি কতটা ভাল আচরণ করেছে show উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে একটি বেতন হয়, এবং আপনি ঠিক একজন বিলিয়নেয়ারের সাক্ষাত্কার নিয়েছিলেন, যখন আপনি লজিস্টিক রিগ্রেশনটিতে তার বেতন ইনপুট করেন অন্য কোনও কিছুর উপর প্রভাব ফেলতে চলেছে, তাই আপনি সম্ভবত বেতন উপেক্ষা করতে শিখবেন, নির্বিশেষে এটি কতটা প্রকৃত তথ্য ধারণ করতে পারে।

কিছু পদ্ধতি অন্যদের চেয়ে স্কিউনেস এবং চরম মানগুলির চেয়ে সংবেদনশীল এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন সংবেদনশীল দিকের চেয়ে বেশি। অবশ্যই, চূড়ান্ত প্রমাণটি পুডিংয়ে রয়েছে এবং আপনি কাঁচা ডেটা বা প্রতিটি বৈশিষ্ট্যকে স্বাভাবিকতার দিকে রূপান্তরিত করে প্রাপ্ত ফলাফলগুলি তুলনা করতে পারেন।

— Davidmh
সূত্র

1

একটি বর্ণনামূলক অংশ পাঠককে আপনার ডেটাসেটটি বুঝতে সহায়তা করে। প্রয়োগিত ইকোনগুলিতে এটি সাধারণত উচ্চ প্রস্তাবিত হয় কারণ এটি আপনার বিশ্লেষণের প্রথম সম্ভাব্য ত্রুটিগুলি দেখাতে পারে।

আপনার বর্ণনাকারীদের ফুটিয়ে তুলতে আপনি বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা ব্যবহার করতে পারেন।

1 টেবিল যথেষ্ট হতে হবে। আপনি যা সংযুক্ত করেছেন এটি খুব স্বজ্ঞাত নয়।

— Bonsaibubble
সূত্র