Statistieken is de volgorde die zorgen baart bij het verzamelen, associëren, tonen, onderzoeken, vertalen en invoeren van gegevens. Bij het toepassen van metingen op een logische, mechanische of sociale kwestie, is het in ieder geval gewoon een feitelijk gegeven of een meetbaar model dat in aanmerking moet worden genomen. Populanten kunnen verschillende verzamelingen van individuen of items zijn, bijvoorbeeld “alle individuen die in een natie leven” of “elke jota die een edelsteen maakt”. Inzichten beheren elk deel van de informatie, inclusief het regelen van informatieverzameling met betrekking tot het plan van studies en experimenten, zie de woordenlijst van waarschijnlijkheid en metingen.

Op het moment dat er geen opsommingsinformatie kan worden verzameld, verzamelen analisten informatie door het creëren van expliciete onderzoeksstructuren en overzichtstesten. Agentinspecties garanderen dat de inducties en uiteinden zich op een verstandige manier kunnen uitstrekken van het voorbeeld tot de bevolking in het algemeen. Een teststudie omvat het nemen van schattingen van het raamwerk onder studie, het controleren van het raamwerk, en daarna het nemen van extra schattingen met behulp van een soortgelijke techniek om te beslissen of de controle de schattingen van de schattingen heeft veranderd. Omgekeerd omvat een observationeel onderzoek geen verkennende controle.

Bij informatieonderzoek worden twee primaire feitelijke strategieën gebruikt: onmiskenbare metingen, die informatie uit een voorbeeld schetsen met behulp van records, bijvoorbeeld het gemiddelde of de standaardafwijking, en inferentiële inzichten, die gevolgtrekkingen maken uit informatie die afhankelijk is van onregelmatige variatie (bijvoorbeeld waarnemingsfouten, het onderzoeken van variatie). Onderscheidende metingen maken zich regelmatig zorgen over twee rangschikkingen van eigenschappen van een toe-eigening (test of populatie): focale neiging (of gebied) lijkt te beschrijven de overdracht van het brandpunt of de loop van de molenwaardering, terwijl verstrooiing (of schommeling) de mate weergeeft waarin individuen uit de verstrooiing van binnenuit en van buitenaf vertrekken. Aftrekken op numerieke metingen worden gedaan onder de structuur van de waarschijnlijkheidshypothese, die het onderzoek naar onregelmatige juweeltjes in goede banen leidt.

Een standaard feitelijke methode omvat het testen van het verband tussen twee meetbare informatieve indexen, of een informatieverzameling en gefabriceerde informatie afkomstig van een verheerlijkt model. Er wordt gespeculeerd over het feitelijke verband tussen de twee informatieverzamelingen, en dit wordt als optie gecontrasteerd met een geromantiseerde ongeldige theorie over het ontbreken van een verband tussen twee informatie-indexcijfers. Het ontkrachten of weerleggen van de ongeldige speculatie wordt beëindigd met behulp van feitelijke tests die de zin meten waarin de ongeldige kan worden weerlegd, gezien de informatie die in de test wordt gebruikt. Vanuit een ongeldige theorie worden twee essentiële soorten blunders waargenomen: Type I fouten (ongeldige speculatie wordt oneerlijk verworpen met een “nep-positief” als resultaat) en Type II fouten (ongeldige theorie wordt verwaarloosd en een echt verband tussen populaties wordt gemist met een “nep-negatief” als resultaat). Er zijn tal van zaken die verband houden met dit systeem: van het verwerven van een adequate voorbeeldgrootte tot het bepalen van een bevredigende ongeldige hypothese.

Schattingsformulieren die meetbare informatie creëren zijn bovendien afhankelijk van fouten. Een groot aantal van deze fouten wordt arbitrair (clamor) of efficiënt (predispositie) genoemd, maar verschillende soorten fouten (bijv. hommel, wanneer een onderzoeker verkeerde eenheden rapporteert) kunnen ook voorkomen. De nabijheid van ontbrekende informatie of bewerking kan leiden tot eenzijdige beoordelingen en er zijn expliciete systemen gecreëerd om deze problemen aan te pakken.

De meest recente werken over waarschijnlijkheid en metingen, feitelijke technieken gebaseerd op de waarschijnlijkheidshypothese, gaan terug naar de wiskundigen en cryptografen uit het Midden-Oosten, opmerkelijk genoeg Al-Khalil (717-786) en Al-Kindi (801-873). In de achttiende eeuw begonnen de inzichten bovendien intens te putten uit de analytica. In latere jaren zijn inzichten meer afhankelijk geworden van feitelijke programmering om bijvoorbeeld grafische analyses te kunnen testen.

Informatieverzameling

Onderzoeken van

Op het moment dat er geen volledige registratie-informatie kan worden verzameld, verzamelen analisten testinformatie door het maken van expliciete analyseplannen en overzichtstesten. Insights zelf geeft ook instrumenten om te verwachten en te schatten door middel van feitenmodellen. Het afhankelijk maken van geteste informatie begon rond het midden van de jaren 1600 met het beoordelen van populaties en het creëren van antecedenten van levensverzekeringen.

Om een voorbeeld te gebruiken als een handleiding voor een heel volk, is het veelzeggend dat het echt tot het algemene volk spreekt. Door middel van delegatietesten wordt gegarandeerd dat de overlast en het einde van het voorbeeld veilig kan worden doorgegeven aan de bevolking in het algemeen. Een belangrijk punt is het bepalen van de mate waarin het gekozen voorbeeld echt een agent is. Inzichten bieden strategieën voor het beoordelen en aanpakken van eventuele predisposities binnen het voorbeeld en informatieaccumulatiemethodes. Er zijn aanvullende technieken voor proefopstellingen voor tests die deze kwesties kunnen verminderen bij het begin van een onderzoek, waardoor het vermogen om de realiteit van de bevolking waar te nemen wordt versterkt.

Het onderzoeken van de hypothese is een onderdeel van de numerieke volgorde van de waarschijnlijkheidshypothese. De waarschijnlijkheid wordt gebruikt in numerieke inzichten om na te denken over de onderzoekskredieten van testmetingen en, meer nog, over de eigenschappen van feitelijke strategieën. Het gebruik van elke meetbare strategie is substantieel wanneer het raamwerk of de populatie levensvatbaar is en voldoet aan de veronderstellingen van de techniek. Het onderscheid in perspectief tussen de grote waarschijnlijkheidshypothese en de testhypothese is, in het algemeen, dat de waarschijnlijkheidshypothese begint met de gegeven parameters van een absolute populatie om waarschijnlijkheden te concluderen die betrekking hebben op tests. Feitelijke veronderstellingen verplaatsen zich desondanks de andere manier van testen naar de parameters van een grotere of absolute populatie.

soorten informatie

Principiële artikelen: Soort feitelijke informatie en schattingsniveaus

Er zijn verschillende pogingen gedaan om tot een wetenschappelijke classificatie van schattingsniveaus te komen. De psychofysicus Stanley Smith Stevens kenmerkte ogenschijnlijke, ordinale, tussentijdse en proportieschalen. De ogenschijnlijke schattingen hebben geen significante positieverzoeken onder de kwaliteiten, en geven elke evenwichtige (inspuitende) verandering weer. Ordinale schattingen hebben losse contrasten tussen de continue waardering, maar hebben toch een belangrijk verzoek om die kwaliteiten, en verlenen een licentie voor elk verzoek ter bescherming van de verandering. Tussentijdse schattingen hebben belangrijke scheidslijnen tussen gekarakteriseerde schattingen, maar de nulwaarde is discretionair (zoals voor de situatie met lengte- en temperatuurschattingen in Celsius of Fahrenheit), en licentiëren elke rechte verandering. Proportionele schattingen hebben zowel een belangrijke nulwaarde als de scheidslijnen tussen de verschillende gekarakteriseerde schattingen, en geven een eventuele schattingswijziging door.

Omdat factoren die zich alleen aanpassen aan schijnbare of ordinale schattingen niet zinvol numeriek kunnen worden geschat, worden ze hier en daar verzameld als absolute factoren, hoewel proportionele en tussentijdse schattingen worden samengevoegd als kwantitatieve factoren, die zowel discreet als constant kunnen zijn, vanwege hun numerieke aard. Dergelijke kwalificaties kunnen vaak bij benadering in verband worden gebracht met het informatietype in de software engineering, in die zin dat er met het Booleaanse informatietype gesproken kan worden over tweeledige, duidelijke knipfactoren met discretionair vastgestelde getallen in het onmisbare informatietype, en persistente factoren met het echte informatietype, inclusief de berekening van het driftpuntberekeningspunt. In ieder geval is het in kaart brengen van software engineering informatietypen naar meetbare informatietypen afhankelijk van welke ordening van de laatste wordt uitgevoerd.

Er zijn verschillende classificaties voorgesteld. Zo hebben Mosteller en Tukey (1977) bijvoorbeeld evaluaties, posities, samengestelde divisies, cheques, sommen en pariteiten erkend. Nelder (1990) portretteerde non-stop-tallies, consistente verhoudingen, verhoudingen van de tellingen en absolute informatiemethoden. Zie ook Chrisman (1998),van cave Berg (1991).

De vraag of het geschikt is om verschillende soorten feitelijke technieken toe te passen op informatie die is verkregen uit verschillende soorten schattingsstrategieën, wordt gecompliceerd door kwesties met betrekking tot de verandering van factoren en de exacte opheldering van onderzoeksvragen. “Het verband tussen de informatie en wat ze afbeelden weerspiegelt simpelweg de manier waarop specifieke soorten meetbare articulaties waarheidsgetrouwheid kunnen hebben die onder bepaalde veranderingen niet invariant zijn. Ongeacht of een verandering redelijk is om te overwegen vertrouwt men op het onderzoek dat men probeert te beantwoorden” (Hand, 2004, p. 82).