As t?cnicas de an?lise de dados permitem aos pesquisadores revisar os dados coletados e fazer infer?ncias ou determina??o a partir das informa??es. A maioria das t?cnicas concentra-se na aplica??o de t?cnicas quantitativas para revisar os dados. Algumas das t?cnicas quantitativas mais populares de an?lise de dados incluem estat?stica descritiva, an?lise explorat?ria de dados e an?lise confirmat?ria de dados. Os dois ?ltimos envolvem o uso de apoiar ou n?o apoiar uma hip?tese predeterminada. Os grupos que podem usar essas t?cnicas incluem pesquisadores individuais, estudantes, empresas, ag?ncias governamentais e atu?rios, entre outras partes que precisam de informa??es e dados.
A an?lise quantitativa dos dados tenta remover o vi?s do pesquisador dos dados coletados. O uso intenso de estat?sticas, probabilidades ou outras t?cnicas matem?ticas permite que os indiv?duos usem m?todos padr?o para interpretar dados. Quando os pesquisadores tentam usar t?cnicas qualitativas de an?lise de dados – geralmente baseadas nos antecedentes pessoais, prefer?ncias ou princ?pios b?sicos de pesquisa e racioc?nio do indiv?duo – os dados coletados podem ser mal interpretados ou interpretados incorretamente. Portanto, as t?cnicas matem?ticas s?o menos suscet?veis a esses erros e geralmente mais aceitas por outros indiv?duos ou pesquisadores.
A an?lise estat?stica descritiva separa ou resume os dados em grupos espec?ficos. Dados demogr?ficos s?o um conjunto comum de estat?sticas descritivas. Os pesquisadores coletar?o informa??es relacionadas ? idade, sexo, tamanho da fam?lia, renda, tipo de emprego e outras informa??es da popula??o. Outro tipo de an?lise estat?stica descritiva ? a porcentagem de finaliza??o de um quarterback ao jogar em um jogo de futebol. Se o quarterback concluir seis das oito tentativas de passe, ele ter? uma porcentagem de conclus?o de 75%. Uma falha nessa t?cnica ? a incapacidade das estat?sticas fornecerem informa??es adicionais, como o comprimento de cada passagem.
As t?cnicas de an?lise explorat?ria de dados geralmente envolvem o uso de gr?ficos de caixas, histogramas, gr?ficos de Pareto, gr?ficos de dispers?o ou gr?ficos de caule e folhas. O principal objetivo desta t?cnica ? apoiar uma hip?tese declarada de um pesquisador. Por exemplo, um pesquisador pode desejar provar uma hip?tese sobre a faixa et?ria dos propriet?rios que dirigem um tipo espec?fico de carro, como uma minivan. Para testar e apoiar esta hip?tese, o pesquisador coletar? informa??es e criar? um gr?fico de caixas para determinar o n?mero de propriet?rios dentro do intervalo declarado. As estat?sticas fornecer?o informa??es para apoiar ou n?o a hip?tese e mostrar?o quantos discrepantes existem nos dados coletados.
T?cnicas de an?lise confirmat?ria de dados s?o o oposto de t?cnicas explorat?rias. Nesses testes, o pesquisador procura refutar a hip?tese nula, que ? uma afirma??o geralmente aceita como verdadeira pela maioria dos indiv?duos. Para refutar a hip?tese nula, o pesquisador coletar? informa??es espec?ficas relacionadas ? hip?tese e testar? a m?dia, vari?ncia, valores de p e intervalos de confian?a. O intervalo de confian?a comprovado pela an?lise confirmat?ria dos dados fornecer? informa??es sobre a confian?a do pesquisador sobre se a hip?tese nula ? verdadeira ou falsa.
Inteligente de ativos.