En comparant les enquêtes statistiques et les expériences statistiques
Il existe deux grands types d'études statistiques: enquêtes et expériences. Après une question a été formé, les chercheurs doivent concevoir une étude efficace pour recueillir des données qui vous aideront à répondre à cette question. Cela signifie qu'ils doivent décider d'utiliser une enquête ou expérience pour obtenir les données dont ils ont besoin.
Les enquêtes statistiques
Un étude observationnelle est celui dans lequel les données sont collectées sur les individus d'une manière qui ne les affecte pas. L'étude d'observation la plus courante est l'enquête. Enquêtes sont des questionnaires qui sont présentés aux personnes qui ont été sélectionnés à partir d'une population d'intérêt. Les enquêtes prennent de nombreuses formes différentes: enquêtes papier envoyées par la poste, des questionnaires sur des sites Web, appelez-dans les sondages menés par les réseaux de télévision, des sondages téléphoniques, et ainsi de suite.
Si elles sont menées correctement, les enquêtes peuvent être des outils très utiles pour obtenir des informations. Toutefois, si pas effectué correctement, les enquêtes peuvent conduire à de fausses informations. Certains problèmes sont libellé impropre de questions, qui peuvent être trompeuses, l'absence de réponse par des gens qui ont été sélectionnés pour participer, ou l'omission d'inclure un groupe entier de la population. Ces problèmes potentiels signifier une enquête doit être bien pensé avant qu'il ne soit donné.
Expériences statistiques
Un expérience impose un ou plusieurs traitements sur les participants de telle sorte que des comparaisons précises peuvent être faites. Après les traitements sont appliqués, les réponses sont enregistrées. Par exemple, pour étudier l'effet de la dose de médicament sur la pression artérielle, un groupe peut prendre 10 mg du médicament, et un autre groupe peut prendre 20 mg. Typiquement, un groupe de contrôle est également impliquée, dans laquelle les sujets reçoivent un traitement chaque faux (une pilule de sucre, par exemple), ou d'une norme, un traitement non expérimentale (comme les médicaments existants donnés aux malades du SIDA.)
Lorsque conçu correctement, une expérience peut aider un chercheur d'établir une relation et de cause à effet si la différence dans les réponses entre le groupe de traitement et le groupe témoin est statistiquement significatif (peu probable avoir eu lieu par hasard).
Des expériences sont crédités d'aider à créer et tester des médicaments, déterminer les meilleures pratiques pour la fabrication et la préparation des aliments, et évaluer si un nouveau traitement ne peut guérir une maladie, ou au moins réduire son impact. Notre qualité de vie a certainement été amélioré grâce à l'utilisation des expériences bien conçues. Cependant, toutes les expériences sont bien conçus, et votre capacité à déterminer les résultats sont crédibles et dont les résultats sont incroyables (pun intended) est critique, surtout quand les résultats sont très importants pour vous.
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Éviter de tirer des conclusions erronées de données statistiques - Généraliser les résultats statistiques à l'ensemble de la population
- Comment les tests d'hypothèses sont utilisées dans les statistiques
- Comment les groupes de traitement, les groupes de contrôle, des placebos, et les expériences aveugles sont utilisés dans les statistiques
- Identifier les échantillons statistiques mauvaises
- Identifier biais statistique dans votre échantillon de données
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