Como determinar a análise de dados para usar em estatísticas ii

Video: Coeficiente de Correlação Linear Pearson Regressão ESTATÍSTICA Cálculo Diagrama dispersão Função COR

Estatísticas II é frequentemente sobre a análise de dados, e o truque é saber quando usar cada método de análise. A tabela a seguir ajuda a comparar, contraste e decidir o que análise de dados para usar e quando. Use-o para uma referência fácil e rever para os exames.

Análise	propósito	Quando&rsquo-s Usado
regressão linear simples	Usar X estimar y, utilizando uma linha de	Resposta variável y constante quantitative- variância através x, que é quantitativo
Regressão múltipla	uso múltiplo X variáveis (x, I = 1. . . , k) Para estimar y usando um plano	y é distribuição normal para cada quantitative- XI combinação com variância constante
regressão não linear	Usar X estimar y usando uma curva	y é quantitative- constante Distribuição por normais variância através X
regressão logística	Usar X estimar p = Probabilidade de sucesso de y	y é um sim / não variável com sucesso p
One-way ANOVA	Comparar duas médias populacionais usando um fator de	y é o factor é quantitative- X
Tukey&teste rsquo-s	comparações múltiplas	intervalos de confiança para todos os pares de meios- mantém taxas de erro baixo
pescador&rsquo-se o teste LSD	comparações múltiplas	intervalos de confiança para todos os pares de taxa de erro global meio- maior do que Tukey&rsquo-s
Scheffe&método rsquo-s	comparações múltiplas	Olha para combinações lineares de meios, não apenas pares
ajuste de Bonferroni	comparações múltiplas	Todos os pares de t-testes ajustado para o número de testes
Dunnetts&teste rsquo-s	comparações múltiplas	Experiments- compara tratamento versus controlo única
Student Newman-Keuls (SNK)	comparações múltiplas	abordagem gradual, pares comparando ordenada do menor para o maior
Duncan&rsquo-se o teste múltiplo de intervalo (MRT)	comparações múltiplas	Ajusta teste SNK para mais poder
ANOVA two-way	Compare mais de duas médias da população, usando dois fatores mais interação	y é factores são quantitative- (x₁, X₂)
testes qui-quadrado	independência teste de duas variáveis ou bondade-de-ajuste para um variável qualitativa	Todas as variáveis qualitativas
/ testes do rank sinalizado sinal	Teste da mediana uma população	y é quantitativa ou ordinal (baseado em fileiras)
teste de classificação somas	Comparar duas medianas populacionais	y é quantitativa ou ordinal (baseado em fileiras)
teste de Kruskal-Wallis	Compare mais de duas medianas populacionais usando um fator	y é quantitativa ou ordinal (baseado em fileiras) - fator é X