【1043】统计书没有告诉你的统计规律,你发现了没?
有些东西
无需长篇累牍
无需华丽辞藻
三言两语
但却是朴实无华的箴言!
统计方法很多,有的简单,如统计描述、假设检验;而有得复杂,如各种回归分析、聚类判别、主成分因子、支持向量机、随机森林等等。那我们什么时候使用简单的方法,又什么时候使用复杂的方法呢?我可不可以就用简单方法去解决我的问题呢?
当然,这得看你的研究目的,正所谓“目的定乾坤”,然而,松哥从另一个角度,又发现了一个规律,各位看看妥否!
从研究是否添加人为干预措施,我们可以将科学研究分为干预性研究和观察性研究。干预性研究时,研究者对研究对象施加干预因素,目的是想知道,干预因素对受试对象的试验效应;观察性研究则是,研究者只看不干预,目的是想知道研究群体的自然现象与进程。
干预性研究
干预性研究:因为要添加干预措施,因此在试验开始之初,就进行了比较完美的设计,如随机分组,随机抽样,严格纳入排除标准等,这些设计有效的消除了混杂因素的干扰,使研究对象的同质性更好,代表性更强。而此后,进行统计分析所采用的统计分析方法就比较简单。基本进行差异性分析的几种检验就可以了,如t检验、F检验、非参数或者卡方检验。
观察性研究
观察性研究:一般仅是对选择的研究对象进行观察,然后根据研究对象的某种属性特征进行分组,然后进行比较。因为研究对象事先无均衡性的控制,因此按照某种属性特征分组后,各组的组间,在非研究因素上,很多的时候并不可比;那么此时进行统计分析只能采用统计方法去校正和控制,这就得采用多因素统计分析的回归等方法。
松哥统计说
松哥上述所说为基本的规律,但不是必定一定哦,如果干预性研究随机分组的效果,并没能达到均衡,也是可以采用复杂的多因素分析方法进行分析的。
统计似乎也像人生,怕吃苦苦一辈子,不怕吃苦苦一会子。如果我们苦在前头,用心去设计我们的试验,后面统计分析将会简单点。如果我们轻于设计,那么统计分析就得花大功夫用复杂的方法。
有人会说,用复杂的方法,显得高大上呀,好发文章呀,哎,那就是世人的偏见了!
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统计思维与统计理论系列[1]
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