Z každého výskumného projektu pochádza množstvo údajov, z ktorých niektoré sú cenné a niektoré nie. Zistenie niečoho nového, neočakávaného alebo mätúceho vo výskume môže rýchlo ohromiť.

Keď ste pod tlakom, aby ste stihli termín, môžete niekedy vybočiť z cesty. Vyhnite sa obavám z týchto neúmyselných výsledkov po dokončení aktuálneho výskumu tým, že ich vylúčite z úvahy.

Pri post-hoc analýze neanalyzujete každý náhodný výsledok experimentu. Dôležité je hľadať zákonitosti, keď pozorujete niečo, čo si vyžaduje bližšie preskúmanie a ďalšie štúdium, ktoré vám pomôže lepšie pochopiť daný koncept.

Po post-hoc analýze je možné získať ďalšie informácie a preniknúť hlbšie do vašej tematickej základne. Pozrime sa bližšie na analýzu post hoc.

Post-hoc analýza: čo to je?

V latinčine post hoc znamená "po tomto", t. j. analyzovať experimentálne údaje dodatočne.

Cieľom post-hoc analýzy je nájsť zákonitosti po ukončení štúdie a zistiť výsledky, ktoré neboli primárnym cieľom. Preto sa všetky analýzy vykonané po ukončení experimentu, ktoré neboli vopred plánované, považujú za post-hoc analýzy.

Údaje, ktoré už boli zozbierané, sa používajú v post-hoc štúdii. Výskumníci analyzujú tieto údaje na vytvorenie nových cieľov, ktoré neboli v pláne experimentu. Post hoc štúdie sa preto môžu vykonávať na súhrnných údajoch z predchádzajúcich pokusov. 

Proces vykonávania post-hoc analýz je často časovo príliš náročný, ale ponúka množstvo výhod. Ak chcete odhaliť cenné informácie, použite primeranú mieru obozretnosti a nepreceňujte neočakávané výsledky. Môže to byť znakom niečoho významného, aj keď ide o náhodný výskyt.

Post hoc analýzy sú užitočné pri skúmaní chybovosti, posudzovaní významnosti hypotéz alebo pri určovaní ich štatistickej významnosti.

Vykonávanie viacerých pokusov alebo odklon od hlavnej línie výskumu zvyšuje riziko chýb a falošne pozitívnych výsledkov. Tu zohráva kľúčovú úlohu post hoc. Ako presne funguje? 

Post-hoc analýza: ako funguje?

Z údajov je možné získať cenné poznatky aj v prípade, že sa nedosiahne primárny cieľ. Prípadne následné účinky lieku a údaje o nich. Alebo akékoľvek iné podobné lieky môžu tiež stáť za testovanie.

Účelom post-hoc analýzy je odpovedať na otázky po ukončení štúdie, čo je cieľ, ktorý nebol v štúdii uvedený.

Aby sa zistilo, odkiaľ rozdiely pochádzajú, po zistení štatisticky významného výsledku sa použije post hoc test. Post-hoc testy sa môžu použiť na posúdenie rozdielov medzi viacerými skupinami, pričom sa zabráni chybám pri experimente. Bolo formulovaných niekoľko post hoc testov a väčšina z nich prináša podobné výsledky. 

Existujú rôzne typy post hoc testov

Údaje zozbierané počas akéhokoľvek výskumu alebo klinického skúšania možno analyzovať s cieľom odhaliť vzory a rôzne faktory. Najbežnejšie post hoc testy sú:

  • Bonferroniho postup: Pomocou tejto post hoc korekcie viacnásobného porovnania je možné vykonať viacero štatistických testov súčasne.
  • Duncanova nová skúška viacnásobného rozsahu (MRT):  Duncanov test viacnásobného rozsahu určí dvojice stredných hodnôt (z najmenej troch), ktoré sa líšia. 
  • Dunnov test viacnásobného porovnávania: Ide o post hoc analýzu, ktorá sa vykonáva po ANOVA, neparametrickom teste, ktorý nepredpokladá, že vaše údaje majú určité rozdelenie.
  • Fisherov najmenší signifikantný rozdiel (LSD): Určuje, či sú dve stredné hodnoty štatisticky rozdielne.
  • Postup Holm-Bonferroni: Holmov sekvenčný Bonferroniho test umožňuje menej prísne viacnásobné porovnávanie.
  • Pomocou Newman-Keulsa možno identifikovať vzorky, ktoré majú navzájom odlišné stredné hodnoty. Newman-Keuls porovnáva dvojice priemerov pomocou rôznych kritických hodnôt. V dôsledku toho sa s väčšou pravdepodobnosťou nájdu významné rozdiely.
  • Rodgerova metóda: Táto štatistická metóda sa používa na hodnotenie výskumných údajov post hoc po "viacrozmernej" analýze.
  • Scheffého metóda: Pri Scheffeho metóde sa testovacia štatistika upravuje rôzne v závislosti od počtu vykonaných porovnaní.
  • Tukeyho test: Tukeyho testom zistíte, či vaša vzorka pozostáva zo skupín, ktoré sa navzájom líšia. Každý priemer sa porovnáva s priemerom všetkých ostatných skupín pomocou "čestného signifikantného rozdielu", ktorý vyjadruje, ako veľmi sú skupiny od seba vzdialené.
  • Dunnettova oprava: Tento post hoc test porovnáva stredné hodnoty. Na rozdiel od Tukeyho testu porovnáva každý priemer s kontrolným priemerom.
  • Postup Benjamini-Hochberg (BH): Významný výsledok sa objaví len náhodne, ak vykonáte množstvo testov. Miera falošných objavov sa zohľadňuje týmto post hoc testom.

Nič neprekoná bezchybný vizuál, ktorý prináša komplexné posolstvo

Áno, je to tak, s pomocou vizuálnych pomôcok je oveľa jednoduchšie vnímať aj tie najzložitejšie pojmy. V ére vizualizácií sa nemožno čudovať, že kvantovú fyziku pravdepodobne pochopíte oveľa jednoduchšie vďaka účinnosti grafiky.

Zaujíma vás, ako začať? Prečo sa trápiť, keď máte na dosah ruky graf mysle! U nás si môžete vybrať z viac ako tisícky ilustrácií v našej galérii a vytvoriť plagáty pomocou inteligentného nástroja na tvorbu plagátov, ktorý sme pre vás vyvinuli. Využite odbornosť nášho talentovaného tímu a nechajte si ju prispôsobiť svojim potrebám. Ďalšie informácie nájdete na našej stránke webová stránka.

Súvisiace články
logo-odhláška

Prihláste sa na odber nášho newslettera

Exkluzívny vysokokvalitný obsah o efektívnom vizuálnom
komunikácia vo vede.

- Exkluzívny sprievodca
- Tipy na dizajn
- Vedecké novinky a trendy
- Návody a šablóny