В результаті будь-якого дослідницького проекту ми отримуємо багато даних, деякі з яких є цінними, а деякі - ні. Пошук чогось нового, несподіваного чи заплутаного в дослідженні може швидко стати нестерпним.

Іноді ви можете зійти зі шляху, коли ви перебуваєте під тиском необхідності дотриматись дедлайну. Не турбуйтеся про ці ненавмисні результати після завершення поточного дослідження, виключивши їх з розгляду.

При постфактум аналізі ви не аналізуєте кожен випадковий результат експерименту. Важливо шукати закономірності, коли ви спостерігаєте щось, що заслуговує на пильний погляд і подальше вивчення, щоб допомогти вам краще зрозуміти концепцію.

Після постфактум аналізу можна отримати додаткову інформацію та заглибитися у вашу тематичну базу. Давайте розглянемо постфактум аналіз ближче.

Постфактум аналіз: що це таке?

У перекладі з латини post hoc означає "після цього", тобто аналізувати експериментальні дані після цього.

Метою постфактум аналізу є пошук закономірностей після завершення дослідження, а також виявлення результатів, які не були основною метою. Таким чином, всі аналізи, проведені після завершення експерименту, які не були заплановані заздалегідь, вважаються постфактум аналізами.

Дані, які вже були зібрані, використовуються в постфактум дослідженні. Дослідники аналізують ці дані, щоб розробити нові цілі, яких не було в плані експерименту. Таким чином, пост-хок дослідження можуть проводитися на основі узагальнених даних попередніх випробувань. 

Процес проведення постфактум аналізу часто переобтяжений часом, але він має низку переваг. Щоб виявити цінну інформацію, будьте обережні та не переоцінюйте несподівані результати. Це може бути ознакою чогось важливого, навіть якщо це випадковість.

Постфактум аналіз корисний при дослідженні рівня помилок, оцінці значущості гіпотез або визначенні того, чи є вони статистично значущими.

Проведення декількох випробувань або відхилення від основного напрямку дослідження збільшує ризик помилок і хибнопозитивних результатів. Саме тут post hoc відіграє ключову роль. Як саме він працює? 

Постфактум аналіз: як це працює?

Навіть якщо основна мета не досягнута, все одно можна отримати цінну інформацію з даних, навіть якщо вона не досягнута. Можливо, це можуть бути побічні ефекти препарату та дані про них. Або будь-які інші подібні препарати також можуть бути варті тестування.

Мета постфактум-аналізу - відповісти на питання після завершення дослідження, що не було заявлено в дослідженні.

Для того, щоб визначити, звідки виникли відмінності, після отримання статистично значущого результату використовується постфактум тест. Пост-хок тести можна використовувати для оцінки відмінностей між кількома групами, уникаючи при цьому помилок, пов'язаних з проведенням експерименту. Було сформульовано кілька пост-хок тестів, і більшість з них дають схожі результати. 

Існують різні типи спеціальних тестів

Дані, зібрані під час будь-якого дослідження або клінічного випробування, можна проаналізувати, щоб виявити закономірності та різні фактори. Найпоширенішими є спеціальні тести:

  • Процедура Бонферроні: Використовуючи цю спеціальну корекцію для множинних порівнянь, можна виконувати кілька статистичних тестів одночасно.
  • Новий тест Дункана з множинним діапазоном (MRT):  Тест Дункана на множинний діапазон визначить пари середніх (щонайменше з трьох), які відрізняються. 
  • Тест множинних порівнянь Данна: Це спеціальний аналіз, який виконується після ANOVA, непараметричного тесту, який не припускає, що ваші дані слідують певному розподілу.
  • Найменша значуща різниця Фішера (LSD): Визначає, чи відрізняються два середні статистично.
  • Процедура Холма-Бонферроні: Послідовний тест Бонферроні Холма робить множинні порівняння менш суворими.
  • За допомогою критерію Ньюмана-Кільса можна виявити вибірки, які мають різні середні значення. Ньюмен-Келс порівнює пари середніх з різними критичними значеннями. В результаті, з більшою ймовірністю можна виявити значущі відмінності.
  • Метод Роджера: Цей статистичний метод використовується для оцінки дослідницьких даних постфактум після "багатовимірного" аналізу.
  • Метод Шеффе: У методі Шеффе тестова статистика коригується по-різному залежно від кількості проведених порівнянь.
  • Тест Тьюкі: Тест Тьюкі визначає, чи складається ваша вибірка з груп, які відрізняються одна від одної. Кожне середнє значення порівнюється із середнім значенням всіх інших груп за допомогою "чесної значущої різниці", яка показує, наскільки сильно групи відрізняються одна від одної.
  • Поправка Даннетта: Цей спеціальний тест порівнює середні значення. На відміну від критерію Тьюкі, він порівнює кожне середнє з контрольним середнім.
  • Процедура Бенджаміні-Хохберга (БХ): Значущий результат може з'явитися лише випадково, якщо ви проведете багато тестів. Частота помилкових виявлень враховується цим спеціальним тестом.

Ніщо не може зрівнятися з бездоганним візуальним твором, який передає складне повідомлення

Так, саме так, за допомогою візуальних ефектів набагато легше пояснити найскладніші поняття. Не дивно, що в епоху візуалізації квантову фізику можна зрозуміти набагато простіше завдяки ефективності графіки.

Вам цікаво, з чого почати? Навіщо хвилюватися, коли у вас є графік під рукою! З нами ви можете вибрати з понад тисячі ілюстрацій у нашій галереї та створити плакати за допомогою розумного редактора плакатів, який ми розробили спеціально для вас. Скористайтеся досвідом нашої талановитої команди та адаптуйте його до ваших потреб. Для отримання додаткової інформації відвідайте наш сайт.

Схожі статті
logo-subscribe

Підпишіться на нашу розсилку

Ексклюзивний високоякісний контент про ефективну візуальну
комунікація в науці.

- Ексклюзивний путівник
- Поради щодо дизайну
- Наукові новини та тенденції
- Підручники та шаблони