Jebkurā pētniecības projektā tiek iegūti daudzi dati, no kuriem daži ir vērtīgi, bet daži nav. Ja pētījumā atrodat kaut ko jaunu, negaidītu vai mulsinošu, tas var ātri vien kļūt pārņemošs.
Dažreiz, kad esat spiests ievērot termiņu, varat novirzīties no pareizā ceļa. Izvairieties uztraukties par šiem neparedzētajiem rezultātiem, kad jūsu pašreizējais pētījums ir pabeigts, izslēdzot tos no izskatīšanas.
Veicot post-hoc analīzi, jūs neanalizējat katru nejaušu eksperimenta rezultātu. Ir svarīgi meklēt likumsakarības, ja novērojat kaut ko tādu, kas prasa rūpīgāku izpēti un turpmāku izpēti, lai palīdzētu labāk izprast koncepciju.
Pēc post-hoc analīzes var iegūt papildu informāciju un padziļināti iedziļināties savā priekšmetu bāzē. Aplūkosim post hoc analīzi sīkāk.
Post-hoc analīze: kas tā ir?
Latīņu valodā post hoc nozīmē "pēc tam", t. i., analizēt eksperimentālos datus pēc tam.
Post-hoc analīzes mērķis ir atrast likumsakarības pēc tam, kad pētījums ir pabeigts, un atklāt rezultātus, kas nebija primārais mērķis. Tādējādi visas analīzes, kas veiktas pēc eksperimenta pabeigšanas un nav iepriekš plānotas, tiek uzskatītas par post-hoc analīzēm.
Jau savāktie dati tiek izmantoti post-hoc pētījumā. Pētnieki analizē šos datus, lai izstrādātu jaunus mērķus, kas nebija paredzēti eksperimenta plānā. Tāpēc post hoc pētījumus var veikt ar apkopotiem datiem no iepriekšējiem izmēģinājumiem.
Post-hoc analīžu veikšanas process bieži vien ir laikietilpīgs, taču tam ir vairākas priekšrocības. Lai atklātu vērtīgu informāciju, ievērojiet saprātīgu piesardzību un nepārvērtējiet negaidītos rezultātus. Tas var liecināt par kaut ko nozīmīgu, pat ja tas ir nejaušs gadījums.
Post hoc analīze ir noderīga, pētot kļūdu īpatsvaru, novērtējot hipotēžu nozīmīgumu vai nosakot, vai tās ir statistiski nozīmīgas.
Vairāku izmēģinājumu veikšana vai novirzīšanās no galvenās izpētes līnijas palielina kļūdu un viltus pozitīvu rezultātu risku. Šajā gadījumā būtiska nozīme ir post hoc pētījumiem. Kā tieši tas darbojas?
Post-hoc analīze: kā tā darbojas?
No datiem joprojām ir iespējams iegūt vērtīgas atziņas, pat ja galvenais mērķis nav sasniegts. Iespējams, zāļu blakusefektus un datus par tiem. Vai arī jebkuras citas līdzīgas zāles arī varētu būt vērts pārbaudīt.
Post-hoc analīzes mērķis ir atbildēt uz jautājumiem pēc tam, kad pētījums ir pabeigts, un šis mērķis pētījumā nav norādīts.
Lai noteiktu, no kā radās atšķirības, pēc statistiski nozīmīga rezultāta konstatēšanas tiek izmantots post hoc tests. Post-hoc testus var izmantot, lai novērtētu atšķirības starp vairākām grupām, vienlaikus izvairoties no eksperimenta kļūdām. Ir formulēti vairāki post hoc testi, un lielākā daļa no tiem dod līdzīgus rezultātus.
Pastāv dažādi post hoc testu veidi
Jebkurā pētījumā vai klīniskā izmēģinājumā savāktos datus var analizēt, lai atklātu likumsakarības un dažādus faktorus. Visbiežāk izmantotie post hoc testi ir šādi:
- Bonferroni procedūra: Izmantojot šo post hoc daudzkārtējas salīdzināšanas korekciju, ir iespējams veikt vairākus statistiskos testus vienlaicīgi.
- Dunkana jaunais vairāku diapazonu tests (MRT): Dunkana vairāku diapazonu tests noteiks vidējo vērtību pārus (no vismaz trim), kas atšķiras.
- Dunna daudzkārtējās salīdzināšanas tests: Tā ir post hoc analīze, ko veic pēc ANOVA, neparametrisks tests, kurā netiek pieņemts, ka dati atbilst noteiktam sadalījumam.
- Fišera mazākā nozīmīgā atšķirība (LSD): Nosaka, vai divi vidējie lielumi statistiski atšķiras.
- Holm-Bonferroni procedūra: Holm secīgais Bonferroni tests padara daudzkārtējus salīdzinājumus mazāk stingrus.
- Izmantojot Newman-Keuls metodi, var identificēt paraugus, kuru vidējie lielumi atšķiras viens no otra. Ņūmena-Keulss salīdzina vidējo vērtību pārus, izmantojot dažādas kritiskās vērtības. Rezultātā ir lielāka iespēja atrast būtiskas atšķirības.
- Rodžera metode: Šo statistisko metodi izmanto, lai pēc "daudzfaktoru" analīzes post hoc novērtētu pētījuma datus.
- Šefē metode: Pēc Šeifa metodes testa statistiku koriģē atšķirīgi atkarībā no veikto salīdzinājumu skaita.
- Tukija tests: Tukī tests nosaka, vai jūsu izlasē ir grupas, kas atšķiras viena no otras. Katru vidējo lielumu salīdzina ar visu pārējo grupu vidējiem lielumiem, izmantojot "godīgo būtisko atšķirību", kas parāda, cik ļoti grupas ir atšķirīgas.
- Dunnett labojums: Šis post hoc tests salīdzina vidējos lielumus. Atšķirībā no Tukija testa tas salīdzina katru vidējo rādītāju ar kontroles vidējo rādītāju.
- Benjamini-Hochberga (BH) procedūra: Nozīmīgs rezultāts tiks iegūts tikai nejauši, ja veiksiet vairākus testus. Viltus atklāšanas koeficients tiek ņemts vērā ar šo post hoc testu.
Nekas nevar pārspēt nevainojamu vizuālo darbu, kas sniedz sarežģītu vēstījumu.
Jā, tieši tā, ar vizuālo materiālu palīdzību ir daudz vieglāk izprast sarežģītākos jēdzienus. Vizualizāciju laikmetā nav brīnums, ka, iespējams, grafikas efektivitātes dēļ kvantu fiziku var saprast daudz vienkāršāk.
Vai vēlaties uzzināt, kā sākt? Kāpēc jāuztraucas, ja jums ir prāta grafiks rokas stiepiena attālumā! Kopā ar mums varat izvēlēties no vairāk nekā tūkstoš ilustrācijām mūsu galerijā un veidot plakātus, izmantojot mūsu izstrādāto viedo plakātu veidotāju. Izmantojiet mūsu talantīgās komandas zināšanas un saņemiet to, kas pielāgota jūsu vajadzībām. Lai iegūtu vairāk informācijas, apmeklējiet mūsu tīmekļa vietne.
Abonēt mūsu biļetenu
Ekskluzīvs augstas kvalitātes saturs par efektīvu vizuālo
komunikācija zinātnē.
Latvian 
English 
Chinese 
Czech 
Dutch 
French 
German 
Italian 
Indonesian 
Japanese 
Korean 
Polish 
Portuguese 
Russian 
Spanish 
Turkish 
Ukrainian 
Swedish 
Romanian 
Bulgarian 
Finnish 
Greek 
Hungarian 
Norwegian 
Danish 
Estonian 
Slovenian 
Lithuanian 
Slovak