Quais são as diferentes técnicas de análise de dados?

Técnicas de análise de dados permitem que os pesquisadores analisar os dados recolhidos e fazer inferências ou determinação das informações. A maioria das técnicas centrar-se sobre a aplicação de técnicas quantitativas para rever os dados. Algumas das técnicas de análise de dados quantitativos mais populares incluem estatística descritiva, análise exploratória de dados e análise de dados de confirmação. Os dois últimos envolvem o uso de apoiar ou não apoiar uma hipótese predeterminada. Grupos que podem utilizar estas técnicas incluem investigadores individuais, estudantes, empresas, agências governamentais e atuários, entre outras partes que necessitam de informações e dados. Análise de dados quantitativos tenta remover o viés do pesquisador de dados reunidos. Uso pesado de estatística, probabilidades ou outras técnicas matemáticas permite que indivíduos usar métodos padrão para interpretação dos dados. Quando os pesquisadores tentam usar técnicas de análise de dados qualitativos — muitas vezes com base do indivíduo antecedentes pessoais, preferências ou pesquisa básica e princípios de raciocínio — os dados recolhidos podem ser mal interpretados ou incorretamente interpretados. Portanto, técnicas matemáticas são menos suscetíveis a esses erros e muitas vezes mais aceitaram por outros indivíduos ou pesquisadores.
Análise estatística descritiva separar ou resumir os dados em grupos específicos. Demografia é um conjunto comum de estatística descritiva. Os pesquisadores se reunirão informações relativas à idade de uma população, sexo, tamanho do agregado familiar, renda, tipo de trabalho e outras informações. Outro tipo de análise estatística descritiva é a porcentagem de conclusão de um quarterback quando jogando em um jogo de futebol. Se o zagueiro for concluída seis das oito tentativas de passe, ele tem uma porcentagem de conclusão de 75 por cento. Uma falha nesta técnica é a incapacidade para as estatísticas fornecer informações adicionais, tais como o comprimento de cada passo.
Técnicas de análise exploratória de dados muitas vezes envolvem o uso de parcelas de caixa, histogramas, gráficos de Pareto, gráficos de dispersão ou uma trama de caule-e-folha. O principal objetivo para esta técnica é apoiar uma hipótese declarada de um pesquisador. Por exemplo, um pesquisador pode desejar provar uma hipótese sobre a faixa etária dos proprietários que conduzem a um tipo específico de carro, como uma minivan. Para testar e apoiar esta hipótese, o pesquisador vai reunir informações e criar uma trama de caixa para determinar o número de proprietários dentro do seu alcance declarado. As estatísticas fornecerá informações para apoiar ou não apoiar a hipótese e mostrar como muitas exceções são nos dados recolhidos.
Técnicas de análise de dados confirmativos são o oposto das técnicas exploratórias. Estes testes, o pesquisador está olhando para refutar a hipótese nula, que é uma afirmação geralmente aceitada como verdadeiras pela maioria dos indivíduos. Para refutar a hipótese nula, o pesquisador irá reunir informações específicas relacionadas com a hipótese e testar a média, variância, p-valores e intervalos de confiança. O intervalo de confiança comprovado pela análise dos dados de confirmação irá fornecer informações sobre como confiante o pesquisador deveria sobre se a hipótese nula é verdadeira ou falsa.