Qual è lo scopo di riportare statistiche descrittive?

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Ho appena effettuato un'analisi dei miei dati utilizzando la regressione logistica, tuttavia mi viene anche richiesto di avere una parte descrittiva delle statistiche nel mio rapporto. Onestamente non vedo il punto in questo e speravo che qualcuno potesse essere in grado di spiegare perché è necessario.

Ad esempio, se tracciamo un istogramma di una delle mie variabili continue indipendenti e mostra la normalità o mostra l'asimmetria come ciò aggiungerà valore al rapporto?

I miei dati sono costituiti da una variabile dipendente vera o falsa per ottenere un lavoro e la variabile indipendente è i voti a medio termine, i voti negli esami finali e il maschio o la femmina.

descriptive-statistics reporting

— user3223190
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Se non riesci a vedere alcun valore nel tracciare un istogramma dei tuoi IV, allora forse non dovresti farlo, ma ci sono dei dati che hai raccolto che ritieni abbiano un valore per il lavoro che stai presentando il rapporto?

— Ian_Fin

Ciao Ian, ho aggiunto qualche dettaglio in più riguardo al mio problema. Sono abbastanza nuovo nelle statistiche e mi stavo chiedendo se esiste un approccio generale che adottiamo prima di effettuare la regressione logistica.

— user3223190

Suggerisco anche di esaminare e possibilmente includere vari grafici dei dati. Ad esempio, è possibile tracciare il voto finale rispetto al voto intermedio codificato in base al genere e codificato in base al simbolo "ottenuto lavoro" e "impossibile ottenere lavoro".

— Emil M Friedman,

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Nel mio campo, la parte descrittiva del rapporto è estremamente importante perché stabilisce il contesto per la generalizzabilità dei risultati. Ad esempio, un ricercatore desidera identificare i predittori di trauma cranico a seguito di incidenti motociclistici in un campione di un ospedale. La sua variabile dipendente è binaria e aveva una serie di variabili indipendenti. La regressione logistica multivariabile le ha permesso di produrre i seguenti risultati:

nessun uso del casco regolato O = 4,5 (95% CI 3,6, 5,5) rispetto all'uso del casco.
tutte le altre variabili non sono state incluse nel modello finale.

Per essere chiari, non ci sono stati problemi con la modellazione. Ci concentriamo sul valore che le statistiche descrittive possono aggiungere.

Senza le statistiche descrittive, un lettore non può mettere in prospettiva questi risultati. Perché? Lascia che ti mostri le statistiche descrittive:

age, years, mean (SD)                  54 (2)
males, freq (%)                       490 (98)
blood alcohol level, %, mean (SD)    0.10 (0.01)
...

Si può vedere da quanto sopra che il suo campione consisteva in maschi più anziani e intossicati. Con queste informazioni il lettore è in grado di dire cosa, se del caso, questi risultati possono dire su lesioni in giovani maschi o lesioni in cavalieri non intossicati o in cavalieri femminili.

Si prega di non ignorare le statistiche descrittive.

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Bell'esempio È reale o inventato?

— ameba dice Ripristina Monica l'

5

Grazie @amoeba. I numeri e le statistiche sono reali. Tuttavia, ho cambiato l'argomento in trauma cranico per proteggere gli innocenti.

3

Quindi, uomini ubriachi in sella a motociclette senza casco ... Chi avrebbe mai pensato che potresti finire con una traumatica lesione cerebrale?

— gung - Ripristina Monica

Mi sto godendo un bicchiere di bel rosso australiano all'epoca e Bob è tuo zio ...

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Il punto di fornire statistiche descrittive è caratterizzare il campione in modo che le persone di altri centri o paesi possano valutare se i risultati si generalizzano alla loro situazione. Quindi nel tuo caso tabulare sesso, voti e così via sarebbe un'aggiunta benefica alla regressione logistica. Non è per consentire alle persone di verificare i tuoi presupposti, anche se possono provare a farlo.

============== Modifica per fornire collegamenti ad alcune linee guida utilizzate in ambito sanitario

Nel campo con cui ho familiarità, la salute, ci sono linee guida specifiche per la segnalazione. Questi sono stati raccolti insieme nella rete EQUATOR che dovrebbe essere consultata per i dettagli aggiornati.

A titolo di esempio, possiamo condurre studi clinici in cui la linea guida pertinente è CONSORT. Nel documento che delinea le linee guida disponibili qui e altrove leggiamo nella Tabella 1 la raccomandazione 15 "Una tabella che mostra le caratteristiche demografiche e cliniche di base per ciascun gruppo".

Esistono raccomandazioni simili per altri tipi di studio.

— mdewey
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Grazie mdewey, quindi quando facciamo le varie trame descrittive e se notiamo la normalità o l'asimmetria, perché semplicemente commentarla. Quindi, in sostanza, le statistiche descrittive servono solo per informare il lettore di quali dati stai lavorando.

— Mi

Questo è il modo in cui funziona nel campo della salute, che è quello con cui ho più familiarità.

— mdewey,

8

+1. All'inizio ho letto male "in altri centri o paesi" come "in altri secoli".

— ameba dice Ripristina Monica il

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Un'altra cosa è mostrare come si comportano bene le tue variabili. Se, ad esempio, una delle tue variabili è lo stipendio e hai intervistato esattamente un miliardario, quando inserisci il suo stipendio nella regressione logistica dominerà su tutto il resto, quindi probabilmente imparerai a ignorare lo stipendio, indipendentemente da quante informazioni effettive può contenere.

Alcuni metodi sono più sensibili di altri all'asimmetria e ai valori estremi, e la regressione logistica è piuttosto dal lato sensibile. Ovviamente, la prova finale è nel budino e puoi confrontare i risultati ottenuti con i dati grezzi o con ogni caratteristica trasformata verso la normalità.

— Davidmh
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1

Una parte descrittiva aiuta a comprendere il lettore del set di dati. Nell'econ applicato è di solito altamente raccomandato in quanto potrebbe mostrare i primi potenziali difetti dell'analisi.

È possibile utilizzare dati provenienti da diverse fonti per far esplodere i propri descrittori.

1 tavolo dovrebbe essere sufficiente. Quello che hai allegato non è molto intuitivo.

— Bonsaibubble
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