Tilastotieteen peruskurssilla sanottiin, että ennen data-analyysiä kannattaa aina piirtää kuva. Esimerkkeinä annettiin P-P plot, Q-Q-plot ja histogrammit. Mutta onko tämä nykyään totta, kun on olemassa kaikenlaisia big-data -analyysejä, jotka jauhavat yötä päivää tilastollisia yhteyksiä datasta. Eli onko jokaiselle graafiselle analysointimenetelmälle kuitenkin olemassa joku numeerinen vastaava menetelmä, jonka käyttö tekisi data-analyysistä automaattisempaa?
Tilastotieteen kuvista
näinsanottiin
2<50
0Äänestä
Muut lukivat myös
Odottaa vastausta
Näihin keskusteluihin ei ole vielä vastattu. Ole ensimmäinen.
Vastaukset 2
Vanhimmat
Eihän grafiikka ole mitään varsinaista analyysia. Kuvauksen välineenä se tietysti on ehdottoman havainnollistava (ja kuvaukset ovat hyödyllisiä myös selittävässä tutkimuksessa) , mutta antaa vinkkiä myös varsinaista analyysia varten, esim. näyttääkö riippuvuus lineaariselta/epälineaariselta, onko muuttuja suurin piirtein normaalijakautunut, jne.
Monimutkaisempia riippuvuusanalyyseja varten kannattaa ensin piirrellä nuolikuvioita, siis mikä muuttuja vaikuttaa mihinkin, ettei analyysi ihan karkaa käsistä.
Jos kuvan saa piirretyksi, niin siitä näkee suurin piirtein, millaisia laskennallisten tulosten pitäisi suurin piirtein olla. Jos laskenta on jostain syystä täisin pielessä, niin tällöin sen huomaa heti. Kuvan avulla voi myös muodostaa testattavan hypoteesin.
Kun aineisto sijoittuu kolmea useampaan ulottuvuuteen, kuvaa on hieman vaikea hahmottaa:)