Trucos de interpretación de datos

Cuando la recolección de datos , no siempre está claro lo que existirán correlaciones o las variables que van a llegar a ser el más importante. Sin embargo , la correcta interpretación de los datos para llegar a conclusiones sólidas es el paso más importante . Afortunadamente , la combinación de métodos estadísticos y visuales puede hacer que sea más fácil encontrar patrones significativos . Regresión

técnicas de regresión utilizan puntos de datos para determinar la relación funcional entre dos variables. La regresión lineal , por ejemplo , se encuentra la línea recta que mejor se ajusta a los datos . Aunque la regresión lineal se puede utilizar para cualquier conjunto de datos , es hasta el investigador para determinar cuando estas técnicas son apropiadas. Calcular el coeficiente de correlación entre dos variables es a menudo una buena guía en cuanto a cuando las técnicas de regresión podrían funcionar .
Residuales

Si usted piensa que sus datos se encuentra a lo largo de una curva en particular , puede ser útil hacer una gráfica de los residuos , que muestra la desviación entre la curva prevista y los datos reales. Si todos los puntos están cerca de cero, la predicción es probablemente válida. Si hay alguna desviación uniforme , por ejemplo, si todos los residuos se ciernen alrededor de un punto distinto de cero , entonces la predicción podría tener una corrección sencilla. Patrones más complicados a veces revelan relaciones no lineales y variables que no han sido contabilizados .
Outliers

A veces todos los puntos en un conjunto de datos se encuentran a lo largo de una curva , excepto uno. Los valores atípicos son puntos que son notablemente diferente de todo el resto de los datos. Errores sistemáticos son el primer culpable , escribiendo accidentalmente en un cero de más puede hacer que un punto de datos demasiado grande . Los valores atípicos a veces se pasan por alto durante ajuste de curvas , pero no deben ser descartados. El agujero en la capa de ozono fue descubierta por un científico en busca de algunos valores atípicos , que otros científicos habían estado ignorando durante años .

Análisis Dimensional

La mayoría de datos de trucos de interpretación implica mirar un gráfico , pero a veces no está claro qué datos se deben colocar en un gráfico en el primer lugar . El análisis dimensional busca números de dimensión libre y luego los utiliza como variables independientes
.

Uno de los ejemplos más famosos de la física es el número de Reynolds , un valor sin dimensiones , que implica la velocidad , la densidad , la viscosidad y la longitud , que predice la la turbulencia de un fluido. Trazado de cualquiera de las otras variables en lugar de número de Reynolds adimensional produce gráficos que parecen no tener sentido .