728x90 반응형 Main/Biostatistics9 Biostatistics #2-1 (데이터 체계화, Organizing Data - Frequency Distribution) 데이터 체계화 (Organizing Data) - 연구의 데이터 수집 단계가 완료되었을 때, 결과는 보통 수많은 숫자들로 구성된다. (measurements) - 예를 들어, 아래 사진은 200명을 대상으로 한 공복 혈당 수치이다. 정리되지 않은 데이터는 이해하기 어렵다. - 앞서 #1-1에서 설명된 기술통계(descriptive statistics)가 필요하며, 데이터를 체계화하는 첫 단계가 측정 값이 발생하는 빈도를 확인하는 것(determine how frequently a measurement value occurs)이다. Frequency Distribution (빈도분포) : an organized table of the number of scores located in each categor.. 2022. 2. 4. Biostatistics #1-4 (Scales of Measurement) When collecting data we need to make measurements. How do we measure things? - By putting them into categories (qualitative, 질적변수) --> 성별, 종교, 직업, 학력. - By using numbers (quantitative, 양적변수) Discrete & Continous Variables There are different kinds of measurement variables: Discrete variables (이산변수) consist of separate, indivisible categories 값과 값 사이가 서로 분리되어 있어 그 사이의 값이 아무런 의미를 가지지 않음. No values.. 2022. 2. 3. Biostatistics #1-3 (Types of Study) Relationship vs Causal Effects : 둘 이상의 변인들 간의 상관(관계)에 초점을 맞추어 진행하는 연구방법. : two (or more) variables are observed to see if there is an association 한 변인의 변화에 따라 다른 변인(들)에서 일어나는 변화의 정도나 방향성을 밝히기 위해 사용됨. Correlational studies CANNOT demonstrate cause-and-effect relationships look for consistent patterns in the data to providence evidence for a relationship between the variables Ex) 상사의 유머 감각과 직원들의 직.. 2022. 1. 26. Biostatistics #1-2 (Types of Variables) Variables & Constants Constant (상수): a characteristic that is fixed across conditions. Does not change over time and has a fixed value. Ex) Salary, white blood cell count, respiratory rate.. etc. Variable (변수): a characteristic that changes across conditions. Can change or vary over time Ex) the Country in which you were born, genotype, fingerprints... etc. Types of Variables (1) Independent Var.. 2022. 1. 24. 이전 1 2 3 다음 728x90 반응형
