Razlika između verzija stranice "Statistika"
| [pregledana izmjena] | [nepregledana izmjena] |
Uklonjeni sadržaj Dodani sadržaj
m Uklanjanje Link FA/FL/GA |
m Podjela statistike, pogreške prilikom statističke obrade podataka, reference |
||
Red 2:
'''Statistika''' je matematička disciplina koja proučava načine sakupljanja, sažimanja i prikazivanja zaključaka iz nekih podataka. Primjenjuje se u mnogim strukama, kao i u svakodnevnom životu.
''Statistika''' - je grana primijenjene [[Matematika|matematike]] koja se bavi analizom podataka.
Osnovna podjela statistike je na ''deskriptivnu'' i ''inferencijalnu''. Deskriptivna statistika bavi se mjerama centralne tendencije ([[aritmetička sredina]], medijana i mod), mjerama varijabiliteta (raspon, standardna devijacija, varijanca, interkvartilni raspon, semiinterkvartilni raspon i prosječno odstupanje), kao i grafičkim i tabelarnim prikazivanjem osnovnih statističkih vrijednosti. S druge strane, inferencijalna statistika se odnosi na provjeravanje postavljenih hipoteza (nultih i afirmativnih/alternativnih), uz pomoć statističkih testova, koeficijenata i njihove značajnosti (t-test, analiza varijance, hi-kvadrat test, koeficijenti asocijacije i korelacije, diskriminaciona analiza, Mann-Whitney-ev test, Test znaka...). U statističkom žargonu, deskriptivna statistika se naziva statistikom sa malim <nowiki>''s''</nowiki>, a inferencijalna statistikom sa velikim <nowiki>''S''</nowiki>, jer je osnovni cilj deskriptivne statistike da ponudi podatke koji se dalje mogu obrađivati uz pomoć tehnika inferencijalne statistike.<ref>Devlin, K. & Lorden, G. (2007). ''The numbers behind NUMB3RS: Solving crime with mathematics.'' New York: Penguin Group.</ref>
<nowiki> </nowiki>Druga podjela se odnosi na tehnike koje se koriste u statistici. Sukladno tome, imamo ''parametrijsku'' i ''neparametrijsku statistiku''.<ref>Petz, B. (2004). ''Osnovne statističke metode za nematematičare (peto izdanje).'' Jastrebarsko: Naklada Slap.</ref> U slučaju parametrijske statistike, izračuni se temelje na normalnoj (<nowiki>''zvonolikoj''</nowiki>, Gaussovoj) distribuciji, dok se u slučaju neparametrijske statistike provode testovi koji ne moraju podrazumijevati normalnost distribucije podataka kojima raspolažemo. Primjeri prve grupe tehnika su: složena analiza varijance, Pearsonov produkt-moment koeficijent korelacije, aritmetička sredina, standardna devijacija... Primjeri za drugu grupu tehnika su: Spearmanov koeficijent korelacije, hi-kvadrat test, Kruskal-Wallisov test, medijana, mod i sl.
== Statistika kao primjenjena nauka ==
Line 23 ⟶ 27:
* ispitanici samo jednog spola
* ispitanici samo određene dobi
* ispitanici samo određenog socijalnog statusa (klase, etničke grupe i sl.
Još neke važne pogreške prilikom korištenja statistike su<ref>[http://www.imvibl.org/dmbl/meso/imo/imo_vol_6_2013/12/imo_vol_7_2015_12_37_46.pdf Repišti], S. (2015). Some common mistakes of data analysis, their interpretation, and presentation in biomedical sciences. ''IMO,'' 7(12), 37-46.</ref>:
* pogrešno unošenje podataka u statistički program, tokom pravljenja baze podataka (preskakanje/izostavljanje podataka ili duplo navođenje nekih od prikupljenih podataka usljed brzine kucanja, nesmotrenosti i sl)
* pogrešna upotreba statističkih tehnika (npr. korištenje neparametrijskih tehnika umjesto parametrijskih)
* pogrešno prikazivanje podataka (neki grafikoni nisu pogodni za sve vrste prikaza/sumiranja podataka/rezultata)
* neadekvatna interpretacija podataka (usljed neznanja ili neobraćanja pažnje na metodološka ograničenja određenog istraživanja)
* pretjerivanje u navođenju statističkih pokazatelja ili izostavljanje bitnih pokazatelja (npr. korelacijske matrice sa prevelikim brojem podataka, koje otežavaju razumijevanje i smanjuju preglednost statističkog prikaza ili izostavljanje indikatora kao što su intervali pouzdanosti, veličina efekta, statistička značajnost i slično).
Rezultati dobiveni valjanom analizom nereprezentativnog uzorka su nevaljani, kao i oni dobiveni nevaljanom analizom reprezentativnog uzorka.
| |||