Depois que os dados foram coletados, o primeiro passo na análise é fulcral para algumas estatísticas descritivas para obter uma sensação para os dados. Por exemplo:
Onde está o centro de dados localizado?
Como se espalhar são os dados?
Como correlacionada são os dados de duas variáveis?
As estatísticas descritivas mais comuns são na tabela a seguir, juntamente com as suas fórmulas e uma breve descrição do que cada um medidas.
Estatisticamente Descobrir Tamanho da Amostra
Ao projetar um estudo, o tamanho da amostra é uma consideração importante porque quanto maior o tamanho da amostra, mais dados você tem, e quanto mais precisa os resultados vão ser (assumindo dados de alta qualidade). Se você sabe o nível de precisão que você quer (ou seja, a sua margem desejada de erro), é possível calcular o tamanho da amostra necessária para alcançá-lo.
Para encontrar o tamanho da amostra necessária para estimar a média da população (# 181-), Usar a seguinte fórmula:
Nesta fórmula, representa o MOE desejado margem de erro (O que você definir antes do tempo), e # 963-representa o desvio padrão da população. E se # 963- é desconhecida, você pode estimar-lo com o desvio padrão da amostra, s, a partir de uma estudando piloto Z * é o valor crítico para o nível de confiança que você precisa.
Topografia Intervalos de confiança estatística
Em estatística, uma Intervalo de confiança é um palpite sobre alguma característica da população. Um intervalo de confiança contém uma primeira estimativa de mais ou menos um margem de erro (O valor pelo qual você espera que seus resultados para variar, se uma amostra diferente foram tomadas). A tabela a seguir mostra fórmulas para os componentes do mais comum de intervalos de confiança e as chaves para quando a usá-los.
Verificando para fora estatísticos intervalo de confiança de valores críticos
Os valores críticos (z*-valores) são um componente importante de intervalos de confiança (a técnica estatística para estimar parâmetros populacionais). o z*-valor, que aparece na margem da fórmula de erro, mede o número de erros padrão a ser adicionado e subtraído, a fim de atingir o seu nível de confiança desejado (a percentagem de confiança que você quiser). A tabela a seguir mostra os níveis de confiança comum e seus correspondentes z*-valores.
| Nível de confiança | Z *- valor |
|---|
| 80% | 1,28 |
| 85% | 1,44 |
| 90% | 1,64 |
| 95% | 1,96 |
| 98% | 2.33 |
| 99% | 2.58 |
Manipulação de testes estatísticos de hipóteses
Você pode utilizar testes de hipótese para desafiar se alguma reivindicação sobre uma população é verdadeira (por exemplo, uma reivindicação que 40 por cento dos americanos possuem um telemóvel). Para testar uma hipótese estatística, você tirar uma amostra, recolher dados, formar uma estatística, padronizá-la para formar uma estatística de teste (para que possa ser interpretado em uma escala padrão), e decidir se o teste estatístico refuta a alegação. A tabela a seguir descreve os detalhes importantes para testes de hipóteses.
