La classification statistique est la division des données en catégories significatives pour l’analyse. Il est possible d’appliquer des formules statistiques aux données pour le faire automatiquement, permettant un traitement des données à grande échelle en vue de l’analyse. Certains systèmes standardisés existent pour des types de données courants, comme les résultats d’études d’imagerie médicale. Cela permet à plusieurs entités d’évaluer les données avec les mêmes métriques afin de pouvoir comparer et échanger facilement des informations.
Au fur et à mesure que les chercheurs et autres parties collectent des données, ils peuvent les attribuer à des catégories lâches sur la base de caractéristiques similaires. Ils peuvent également développer des formules pour classer leurs données au fur et à mesure qu’elles arrivent, en les divisant automatiquement en classifications statistiques spécifiques. Au fur et à mesure qu’ils collectent des informations, les chercheurs peuvent ne pas savoir grand-chose de leurs données, ce qui les rend difficiles à classer. Les formules peuvent identifier des caractéristiques importantes à utiliser comme identifiants de catégorie potentiels.
Le traitement des données nécessite une classification statistique pour séparer les différents types d’informations à des fins d’analyse et de comparaison. Par exemple, dans un recensement, les travailleurs devraient être en mesure d’explorer plusieurs paramètres pour fournir une évaluation significative des données qu’ils collectent. En utilisant des déclarations sur des formulaires de recensement, un algorithme de classification statistique peut séparer différents types de ménages et d’individus sur la base d’informations telles que l’âge, la configuration du ménage, le revenu moyen, etc.
Les données recueillies doivent être de nature quantitative pour que l’analyse statistique fonctionne. Les informations qualitatives peuvent être trop subjectives. En conséquence, les chercheurs doivent concevoir avec soin des méthodes de collecte de données pour obtenir des informations qu’ils peuvent réellement utiliser. Par exemple, dans un essai clinique, les observateurs remplissant des formulaires pendant les examens de suivi pourraient utiliser une rubrique de notation pour évaluer la santé du patient. Au lieu d’une évaluation qualitative comme le patient a l’air bien, le chercheur pourrait attribuer un score de sept sur une échelle, qu’une formule pourrait utiliser pour traiter les données.
Les statisticiens utilisent une variété de techniques pour la classification statistique et le développement de formules appropriées pour traiter leurs données. Les erreurs à ce stade de l’analyse des données peuvent être aggravées par des recherches et analyses ultérieures. Il est important de réfléchir à la nature de l’ensemble de données, aux informations que les gens veulent en tirer et à la manière dont le matériel sera utilisé. Dans les articles officiels, les chercheurs doivent discuter du système de classification statistique qu’ils ont choisi d’utiliser et beaucoup fournissent également des données brutes pour permettre aux examinateurs d’examiner eux-mêmes les informations afin de déterminer la validité des conclusions de l’étude.