Vsak raziskovalni projekt vsebuje veliko podatkov, od katerih so nekateri dragoceni, drugi pa ne. Če v raziskavi najdete kaj novega, nepričakovanega ali zmedenega, lahko hitro postanete preobremenjeni.

Včasih se vam lahko zgodi, da pod pritiskom zaradi roka za oddajo dela zaidete iz začrtane poti. Izognite se skrbi zaradi teh nenamernih rezultatov, ko bo vaša trenutna raziskava končana, tako da jih izključite iz obravnave.

Pri naknadni analizi ne analizirate vsakega naključnega izida poskusa. Pomembno je, da iščete vzorce, ko opazite nekaj, kar zahteva podroben pregled in nadaljnje preučevanje, da bi bolje razumeli koncept.

Z naknadno analizo lahko pridobite dodatne informacije in se poglobite v svojo tematsko bazo. Podrobneje si oglejmo post hoc analizo.

Post-hoc analiza: kaj je to?

V latinščini post hoc pomeni "po tem", tj. naknadno analiziranje eksperimentalnih podatkov.

Namen naknadne analize je po končani študiji poiskati vzorce in ugotoviti rezultate, ki niso bili primarni cilj. Tako se vse analize, ki so bile izvedene po zaključku poskusa in niso bile vnaprej načrtovane, štejejo za post-hoc analize.

Podatki, ki so bili že zbrani, se uporabijo v naknadni študiji. Raziskovalci analizirajo te podatke, da bi razvili nove namene, ki niso bili v načrtu poskusa. Post hoc študije se torej lahko izvajajo na zbranih podatkih iz prejšnjih poskusov. 

Postopek izvajanja naknadnih analiz je pogosto časovno preobremenjen, vendar ima številne prednosti. Če želite odkriti dragocene informacije, uporabite razumno mero previdnosti in ne precenjujte nepričakovanih rezultatov. To je lahko znak nečesa pomembnega, tudi če gre za naključen pojav.

Post hoc analize so uporabne pri raziskovanju stopnje napak, ocenjevanju pomembnosti hipotez ali ugotavljanju, ali so statistično pomembne.

Če izvajate več poskusov ali se oddaljite od glavne smeri raziskave, se poveča tveganje napak in lažno pozitivnih rezultatov. Tu ima post hoc ključno vlogo. Kako točno deluje? 

Post-hoc analiza: kako deluje?

Iz podatkov je še vedno mogoče pridobiti dragocene vpoglede, tudi če primarni cilj ni dosežen. Morda so to učinki zdravila po uporabi in podatki o njih. Lahko pa bi bilo vredno preizkusiti tudi katero koli drugo podobno zdravilo.

Namen naknadne analize je odgovoriti na vprašanja po zaključku študije, kar je cilj, ki v študiji ni bil naveden.

Da bi ugotovili, od kod izvirajo razlike, se po ugotovitvi statistično pomembnega rezultata uporabi post hoc test. Post hoc testi se lahko uporabljajo za ocenjevanje razlik med več skupinami, pri čemer se izognemo napakam pri eksperimentiranju. Oblikovanih je bilo več post hoc testov in večina jih daje podobne rezultate. 

Obstajajo različne vrste post hoc testov

Podatke, zbrane med katero koli raziskavo ali kliničnim preskušanjem, je mogoče analizirati, da bi odkrili vzorce in različne dejavnike. Najpogostejši post hoc testi so:

  • Bonferronijev postopek: S tem naknadnim popravkom za večkratno primerjavo je mogoče opraviti več statističnih testov hkrati.
  • Duncanov novi test večpredstavnostnega razpona (MRT):  Z Duncanovim testom več razponov boste ugotovili, kateri pari srednjih vrednosti (od vsaj treh) se razlikujejo. 
  • Dunnov test večkratne primerjave: To je post hoc analiza, ki se izvede po ANOVA, neparametričnem testu, ki ne predpostavlja, da podatki sledijo določeni porazdelitvi.
  • Fisherjeva najmanjša pomembna razlika (LSD): Ugotavlja, ali sta dve srednji vrednosti statistično različni.
  • Postopek Holm-Bonferroni: Holmov zaporedni Bonferronijev test omogoča manj stroge večkratne primerjave.
  • S pomočjo Newman-Keulsa lahko prepoznamo vzorce, ki se med seboj razlikujejo po srednji vrednosti. Newman-Keuls primerja pare srednjih vrednosti z uporabo različnih kritičnih vrednosti. Zato je večja verjetnost, da bodo ugotovljene pomembne razlike.
  • Rodgerjeva metoda: Ta statistična metoda se uporablja za naknadno vrednotenje raziskovalnih podatkov po "multivariatni" analizi.
  • Schefféjeva metoda: Pri Scheffejevi metodi se testna statistika različno prilagodi glede na število opravljenih primerjav.
  • Tukeyjev test: S Tukeyjevim testom ugotovite, ali vaš vzorec sestavljajo skupine, ki se med seboj razlikujejo. Vsako povprečje se primerja s povprečjem vseh drugih skupin z uporabo "poštene signifikantne razlike", ki izraža, kako daleč so skupine med seboj.
  • Dunnettov popravek: Ta post hoc test primerja povprečja. V nasprotju s Tukeyjevim testom primerja vsako povprečje s kontrolnim povprečjem.
  • Postopek Benjamini-Hochberg (BH): Pomemben rezultat se bo pojavil le po naključju, če boste izvedli številne teste. Stopnja lažnega odkritja je upoštevana s tem post hoc testom.

Nič ne prekaša brezhibnega vizualnega dela, ki posreduje zapleteno sporočilo.

Da, prav je tako, s pomočjo vizualnih prikazov je veliko lažje predstaviti najtežje koncepte. V dobi vizualnih prikazov ni čudno, da lahko kvantno fiziko zaradi učinkovitosti grafike verjetno razumete na veliko bolj preprost način.

Se sprašujete, kako začeti? Zakaj bi skrbeli, če imate na dosegu roke graf! Pri nas lahko izbirate med več kot tisoč ilustracijami v naši galeriji in izdelujete plakate s pomočjo pametnega programa za izdelavo plakatov, ki smo ga razvili za vas. Izkoristite strokovno znanje naše nadarjene ekipe in ga prilagodite svojim potrebam. Za več informacij obiščite našo spletna stran.

Sorodni članki
logotip-odjava

Naročite se na naše novice

Ekskluzivna visokokakovostna vsebina o učinkovitih vizualnih
komuniciranje v znanosti.

- Ekskluzivni vodnik
- Nasveti za oblikovanje
- Znanstvene novice in trendi
- Učni listi in predloge