【資料分析】賽車領域怎麼分析資料資料分析是回答、決策及實驗問題

賽車領域怎麼分析資料

資料分析是回答、決策及實驗問題的重要步驟。透過資料分析得出的結果，可以得出進一步研究的結論，併為將來做出貢獻。在收集過程中保持良好的組織資料將有助於使分析步驟更容易。

1、組織資料：

使用電子資料庫來組織資料

將資料複製到新檔案中進行編輯。如果在分析過程中出現問題，那就永遠也處理不了主資料檔案了。Excel等程式可以將所有資料組織到易於搜尋的表格中。可以向資料新增過濾器，以便更輕鬆地在檔案之間複製和貼上離散資料集。

Ps：將資料傳輸到主電子表格時要小心。很容易意外地複製並貼上到錯誤的列或行中。

如果資料發生了某些情況，可以隨時返回原始主檔案。

將文字響應編碼為數字形式

如果正在處理具有書面回覆的調查資料，則需要先將資料編碼為數字形式，然後才能進行分析。可能必須根據收到的資訊以及嘗試使用資料回答的問題開發自己的響應編碼系統。

Ps：如程式碼“否”響應為“0”，“是”響應為“1”。

開發一個系統來分組資料

開始收集資料時，就需要開始考慮將所有內容分組的方法。如果正在處理主題或回覆，則需要為每個人提供數字或字母程式碼以保護機密性。

最簡單的方法是將所有組保留在一個文件中的單獨工作表中，完全單獨的文件或同一工作表中的不同列/行。

與進行過類似資料分析的其他人交談，以瞭解如何最好地組織資料。

Ps：如果想了解男性和女性之間的差異，需要確保將所有男性資料組合在一起，並將所有女性資料組合在一起。

檢查資料是否有錯誤

組織資料時，檔案之間可能會有很多複製和貼上。根據組織的資料定期檢查主檔案，以確保數字沒有混淆或放在錯誤的列中。

Ps：如果必須手動輸入資料，請務必仔細檢查輸入的所有內容。

2、選擇統計測試

執行t檢驗

以便

比較兩組

在一些領域中t檢驗是一種非常常見的統計檢驗，用於比較樣本的均值（平均值）。單樣本t檢驗用於測試平均樣本從已知值是統計學顯著的。甲雙樣本t檢驗用來測試兩個組具有統計學上不同的裝置。

一個樣本t檢驗通常用於物理和產品製造：知道樣本應具有的價值，以便將獲得的平均值與該已知值進行比較。

Ps：平均值兩個樣本t檢驗通常用於生物醫學和臨床領域。

使用ANOVA分析群體的方式

ANOVA（方差分析）在醫學領域中非常常用於比較多組的平均值。當檢視許多比較時，ANOVA是一種非常強大的工具，可用於查詢差異。

單向ANOVA可用於將多個組的平均值與一個對照組進行比較。例如，如果有一個控制組和三個測試組，則可以使用單向ANOVA來比較所有均值並檢視是否有任何不同。

雙向ANOVA用於比較多個組與多個變數的平均值。

Ps：例如，如果想知道生物體的基因型和性別是否會影響資料，將對照組進行雙向ANOVA。

執行

線性迴歸

以測試變數效果

線性迴歸測試關注的是自變數的變化，並測試該變化是否導致因變數中出現的變化，當想要測量兩個變數之間的關聯強度時，可以使用該測試方式。

Ps：例如，如果想測試心率和在跑步機上運動的速度之間的關係，可以使用線性迴歸。

使用ANCOVA比較兩條迴歸線

如果要將兩個不同組的關係與同一變數進行比較，可以使用ANCOVA（協方差分析）。ANCOVA允許控制從兩組之間的自變數中看到的變化。

Ps：如果想測試男性和女性在不同溫度下是否有不同的靜息心率，可以使用ANCOVA。將為心率與溫度製作兩條迴歸線（一條用於女性，一條用於男性）。然後，將使用ANCOVA來比較兩條線，看它們是否不同。

自己探索更多統計測試

所提供的測試並非詳盡無遺的測試列表。這些只是一些比較常見的測試，但有許多變體和更復雜的測試可能對資料更好。在規劃實驗時，請進行徹底搜尋以確定要使用的測試。

Ps：網上有很多有用的圖表和文章可以借鑑，根據收集的資料選擇測試。

3、

分析資料

明確定義研究問題

永遠不要失去研究的重點，堅持研究設計和定義變數。一個好的研究策略包括執行設計良好的實驗並收集適量的資料來回答研究問題。

在開始收集資料之前，應該確切地知道要在每個組中收集多少樣本以及將執行哪些統計測試。

諮詢統計學

專

家

統計資料可以非常快速地變複雜，尤其是對於大型資料集 在開始實驗之前，儘量與統計學家討論所有內容。他們可以幫助確定哪些測試適合分析的資料，以及每組中需要多少樣本才能擁有執行測試的正確功能。

在收集資料後再次與統計學專家諮詢。可以幫助分析資料並確保一切都已正確完成。

Ps：請記住，統計測試只是告知結果發生或未發生的機率。必須小心，不要將統計學意義與臨床意義或生理相關性混淆。

執行所選的統計測試

收集並準備好資料後，可以開始執行之前決定執行的所有測試。應該使用特定於分析資料的程式進行此過程。這些測試很複雜，使用SAS，R，Stata或GraphPad Prism等程式執行它們要容易得多。

SAS，Stata和R需要一些程式設計經驗。可能需要諮詢經過CPDA資料分析師培訓課程的人員或參與資料分析工作的分析師以及更附經驗資料科學家。

最後就是製作圖表了，而這些工作是由資料分析師來完成。