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* 交叉表Cross-tabulations
 
* 交叉表Cross-tabulations
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====Final stage of the initial data analysis 初始数据分析的最后阶段====
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====初始数据分析的最后阶段====
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During the final stage, the findings of the initial data analysis are documented, and necessary, preferable, and possible corrective actions are taken.<br />
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During the final stage, the findings of the initial data analysis are documented, and necessary, preferable, and possible corrective actions are taken.<br />
      
在最后阶段,从业者需要记录初始数据分析的结果,并采取必要的、可取的和可能的纠正措施。  
 
在最后阶段,从业者需要记录初始数据分析的结果,并采取必要的、可取的和可能的纠正措施。  
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Also, the original plan for the main data analyses can and should be specified in more detail or rewritten.<br /> In order to do this, several decisions about the main data analyses can and should be made:
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Also, the original plan for the main data analyses can and should be specified in more detail or rewritten.<br /> In order to do this, several decisions about the main data analyses can and should be made:
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此外,主要数据分析的原始计划可以而且应该更详细地说明或重写。 为了做到这一点,可以而且应该对主要数据分析作出以下几个决定:
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此外,主要数据分析的原始计划可以而且应该更详细地说明或重写。<br />
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为了做到这一点,应该对主要数据分析作出以下几个决定:
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*In the case of non-[[Normal distribution|normal]]s: should one [[Data transformation (statistics)|transform]] variables; make variables categorical (ordinal/dichotomous); adapt the analysis method?
   
* 在非正态分布的情况下,是否应该:有数据转换变量;使变量分类化(序列化/二分类);改进分析方法?
 
* 在非正态分布的情况下,是否应该:有数据转换变量;使变量分类化(序列化/二分类);改进分析方法?
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*In the case of [[missing data]]: should one neglect or impute the missing data; which imputation technique should be used?
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* 在有缺失数据的情况下:是否应该忽视或插补缺失数据?应该使用哪种插值方法?
* 在有缺失数据的情况下:是否应该忽视或插补缺失数据?应该使用哪种插补方法?
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*In the case of [[outlier]]s: should one use robust analysis techniques?
   
* 在有异常值的情况下:是否应该使用稳健的分析技术?
 
* 在有异常值的情况下:是否应该使用稳健的分析技术?
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*In case items do not fit the scale: should one adapt the measurement instrument by omitting items, or rather ensure comparability with other (uses of the) measurement instrument(s)?
   
*在项目和测量量尺不匹配的情况下:是否应省略项目以对测量仪器进行调整,还是应确保与其他(用途的)测量仪器具有可比性?
 
*在项目和测量量尺不匹配的情况下:是否应省略项目以对测量仪器进行调整,还是应确保与其他(用途的)测量仪器具有可比性?
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*In the case of (too) small subgroups: should one drop the hypothesis about inter-group differences, or use small sample techniques, like exact tests or [[bootstrapping (statistics)|bootstrapping]]?
   
* 在具有(太)小的子群的情况下:是否应该放弃群体间差异的假设,或者使用小样本技术,比如'''<font color='#ff8000'>精确检验exact tests</font>'''或者bootstrapping?
 
* 在具有(太)小的子群的情况下:是否应该放弃群体间差异的假设,或者使用小样本技术,比如'''<font color='#ff8000'>精确检验exact tests</font>'''或者bootstrapping?
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*In case the [[randomization]] procedure seems to be defective: can and should one calculate [[Propensity score matching|propensity scores]] and include them as covariates in the main analyses?{{sfn|Adèr|2008a|pp=345-346}}
      
* 在随机化程序似乎有缺陷的情况下:能够而且应该计算'''<font color='#ff8000'>倾向分数propensity scores</font>'''并将其作为协变量包括在主要分析中吗?
 
* 在随机化程序似乎有缺陷的情况下:能够而且应该计算'''<font color='#ff8000'>倾向分数propensity scores</font>'''并将其作为协变量包括在主要分析中吗?
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====Analysis 分析====
 
====Analysis 分析====

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