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1.2: Statistiksoftware


Grafische Systeme

Es gibt zwei Gruppen von Statistiksoftware. Zuerst, grafische Systeme die sich auf den ersten Blick kaum von Tabellenkalkulationen unterscheiden, aber mit viel mehr statistischen Funktionen ausgestattet sind und über die leistungsstarken Grafik- und Berichtsmodule verfügen. Die typischen Beispiele sind SPSS und MiniTab.

Wie alle visuellen Systeme sind sie flexibel, aber nur innerhalb des vorgegebenen Bereichs. Wenn Sie etwas Neues benötigen (neue Art von Diagramm, neue Art der Berechnung, ungewöhnliche Art der Dateneingabe), besteht die einzige Möglichkeit darin, auf die nicht-visuelle Seite zu wechseln und Makros oder Unterprogramme zu verwenden. Aber noch wichtiger ist, dass die visuelle Ideologie bei mehr als einem Benutzer nicht gut funktioniert und nicht hilft, wenn die Berechnung an einem anderen Ort mit verschiedenen Personen oder mehrere Jahre später wiederholt werden soll. Das bricht Reproduzierbarkeit, eines der wichtigsten Prinzipien der Wissenschaft. Nicht zuletzt sind in visueller Software statistische Algorithmen vor dem Endbenutzer verborgen. Wenn Sie also den Namen der gewünschten Prozedur finden, ist nicht genau klar, was das Programm tun wird.

Statistische Umgebungen

Diese zweite Gruppe von Programmen verwendet die Befehlszeilenschnittstelle (CLI). Benutzer gibt Befehle ein, das System reagiert. Klingt einfach, aber in der Praxis gehören statistische Umgebungen zu den kompliziertesten Systemen der Datenanalyse. Generell hat CLI viele Nachteile. Es ist beispielsweise unmöglich, einen verfügbaren Befehl aus dem Menü auszuwählen. Stattdessen muss der Benutzer merken welche Befehle verfügbar sind. Außerdem ist diese Methode der Programmierung so ähnlich, dass Benutzer statistischer Umgebungen über einige Programmierkenntnisse verfügen müssen.

Als Belohnung hat der Benutzer die volle Kontrolle über das System: Kombinieren Sie alle Arten von Analysen, schreiben Sie Befehlssequenzen in Skripte, die jederzeit später ausgeführt werden können, ändern Sie die grafische Ausgabe, erweitern Sie das System einfach und wenn das System Open Source ist, ändern Sie die statistische Kernumgebung. Der Unterschied zwischen statistischer Umgebung und grafischem System ist wie der Unterschied zwischen Supermarkt und Automaten!

SAS ist eine der fortschrittlichsten und leistungsfähigsten Statistikumgebungen. Dieses kommerzielle System verfügt über umfangreiche Hilfe und eine lange Entwicklungsgeschichte. Leider ist SAS selbst für den erfahrenen Programmierer oft zu kompliziert, hat viele "Überreste" der 1970er Jahre (als es geschrieben wurde), Closed Source und extrem teuer ...


Lotus-Software

Lotus-Software (namens Lotus Entwicklungsgesellschaft vor der Übernahme durch IBM) [2] war ein amerikanisches Softwareunternehmen mit Sitz in Massachusetts, das 2018 an Indiens HCL Technologies „ausgelagert“ wurde.

Lotus-Software
ArtTochtergesellschaft
IndustrieComputer Software
Gegründet1982 Vor 39 Jahren ( 1982 ) (als Lotus Development Corporation)
HauptquartierCambridge, Massachusetts, USA
ProdukteLotus 1-2-3
Lotus-Agenda
Lotus-Verbindungen
Lotus Domino
Lotus Domino-Webzugriff
Lotus Expeditor
Lotus-Formen
Lotus Magellan
Lotus Notes
Lotus Notes Reisender
Lotus Quickr
Lotus Sametime
Lotus-Symphonie
LotusWorks [1]
Lotus Foundations
IBM Lotus Web-Content-Management
ElternteilHCL
WebseiteOffizielle Website

Lotus ist vor allem für die Tabellenkalkulationsanwendung Lotus 1-2-3 bekannt, das erste funktionsreiche, benutzerfreundliche, zuverlässige und WYSIWYG-fähige Produkt, das in den frühen Tagen des IBM-PCs weit verbreitet war, als es noch keine Grafik gab Benutzeroberfläche. Viel später veröffentlichte Lotus zusammen mit Ray Ozzies Iris Associates auch ein Groupware- und E-Mail-System, Lotus Notes. IBM kaufte das Unternehmen 1995 für 3,5 Milliarden US-Dollar, hauptsächlich um Lotus Notes zu erwerben und eine Präsenz im immer wichtiger werdenden Client-Server-Computing-Segment aufzubauen, das hostbasierte Produkte wie IBMs OfficeVision schnell obsolet machte. [3]

Am 6. Dezember 2018 gab IBM den Verkauf von Lotus Software/Domino an HCL für 1,8 Milliarden US-Dollar bekannt. [4]


Labornotizen für Statistik für Sozialwissenschaften II: Multivariate Techniken

Es gibt viele fortschrittliche kommerzielle Statistiksoftware, wie SPSS, Excel (mit kommerziellen Add-Ons), Minitab, Stata, SAS usw. Wir werden uns auf die Combo R (R Core Team 2015) + R Commander (Fox 2005) verlassen zu einigen bemerkenswerten Vorteilen:

Kostenlos und Open Source. (Kostenlos wie in Bier, frei wie in der Sprache.) Es werden keine Softwarelizenzen benötigt. Dies bedeutet, dass Sie es ohne Einschränkung des Nutzungszeitraums oder des Verwendungszwecks auch außerhalb von UC3M-Computerlaboren verwenden können.

Skalierbare Komplexität und Erweiterbarkeit. R Commander erstellt R-Code, den Sie sehen und schließlich verstehen können. Sobald Sie ein Gefühl dafür bekommen, werden Sie feststellen, dass es schneller ist, die richtigen Befehle einzugeben, als durch Menüs zu navigieren. Darüber hinaus verfügt R Commander über 39 hochwertige Plug-Ins (September 2016), sodass die über Menüs verfügbaren Verfahren nicht leicht zu kurz kommen.

R ist die führende Computersprache in der Statistik. Jede statistische Analyse, die Sie sich vorstellen können, ist bereits in R durch seine fast 9000 kostenlosen Pakete verfügbar (September 2016). Einige von ihnen enthalten eine gute Anzahl von gebrauchsfertigen Datensätzen oder Methoden zur Datenbeschaffung aus akkreditierten Quellen.

R Commander produziert hochwertige Grafiken einfach. R Commander verbindet über das Plug-in KMggplot2 die ggplot2-Bibliothek, die hochwertige Grafiken auf Publikationsebene liefert (Beispielgalerie). Es gilt heutzutage als eines der besten und elegantesten Grafikpakete.

Tolle Berichterstellung. R Commander integriert R Markdown , ein Framework, das .html-, .pdf- und .docx-Berichte direkt aus den Ausgaben von R erstellen kann. Das bedeutet, dass Sie mit geringem Aufwand qualitativ hochwertige, reproduzierbare und schöne Berichte erstellen können. Diese Notizen wurden beispielsweise mit einer Erweiterung von R Markdown erstellt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass R Commander die Lernkurve von R erleichtert und eine leistungsstarke Möglichkeit bietet, statistische Analysen zu erstellen und zu melden. Ein mittleres Wissen in R Commander + R verbessert insbesondere deine quantitativen Fähigkeiten und macht daher eine wichtige Auszeichnung in Ihrem Absolventenprofil (Es ist eine Tatsache, dass vielen Sozialwissenschaftlern eine angemessene quantitative Ausbildung fehlt). Ich ermutige Sie daher, diese großartige Gelegenheit voll auszuschöpfen!


SPSS-Produkte

IBM SPSS® Statistik

Entwickelt, um Geschäfts- und Forschungsprobleme mithilfe von Ad-hoc-Analysen, Hypothesentests, Geoanalysen und Vorhersageanalysen zu lösen.

IBM SPSS® Modeler

Hilft Ihnen, Datenressourcen und moderne Anwendungen zu erschließen, mit vollständigen Algorithmen und Modellen, die sofort einsatzbereit sind.

IBM SPSS Modeler in Cloud Pak for Data

SPSS Modeler ist auf IBM Cloud Pak® for Data verfügbar, einer containerisierten Daten- und KI-Plattform, mit der Sie Vorhersagemodelle überall erstellen und ausführen können – in jeder Cloud und lokal. Mit IBM Cloud Pak for Data as a Service können Sie SPSS Modeler in der Public Cloud nutzen.


Was ist SPC-Software?

Statistische Prozesssteuerungssoftware (SPC-Software) sammelt in Echtzeit Qualitäts- und Leistungsdaten, die für statistische Analysen verwendet werden. Hersteller verwenden SPC-Software zur Identifizierung von Produktqualitätsproblemen und Prozessabweichungen, um Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, bevor umfangreiche Probleme auftreten, und um die Prozessleistung zu verbessern.

Die SPC-Software überwacht nicht nur Daten zur Produktqualitätskontrolle, sondern auch die Leistung von Maschinen und anderen Fertigungswerkzeugen. Das Personal in der Werkstatt wird benachrichtigt, wenn die Produktqualität oder die Maschinenleistung außerhalb eines akzeptablen Bereichs liegt. Dies ermöglicht es Herstellern, Nacharbeiten zu reduzieren, die Effizienz zu verbessern und ihren Gewinn zu steigern.

Die von der SPC-Software gesammelten Daten werden in benutzerfreundlichen Diagrammen dargestellt. Wenn die Daten in einem leicht lesbaren Format vorliegen, können Sie sehen, wann Datenabweichungen auftreten und wie weit die Abweichungen vom erwarteten Wert abweichen.

Arten von SPC-Softwarediagrammen

SPC-Charts geben Herstellern einen besseren Überblick über das Datenmanagement. Die SPC-Rohdaten werden in Diagrammen formatiert, die Ihnen ein klares Bild von Schwankungen in der Produkt- oder Prozessqualität geben. Einige dieser Diagramme umfassen:

Kontrollkarten

Regelkarten sind wichtige SPC-Tools, die Änderungen der Prozessdaten über einen bestimmten Zeitraum darstellen. Diese Diagramme weisen normalerweise drei horizontale Linien auf, die die obere Kontrollgrenze, die untere Kontrollgrenze und die durchschnittliche Kontrollgrenze darstellen. Sobald die Daten außerhalb des Kontrollgrenzbereichs liegen, wird Ihr Team benachrichtigt, um sofort Korrekturmaßnahmen einzuleiten. Sie werden aufgefordert, eine Ursachenanalyse durchzuführen, um festzustellen, warum die Datenausreißer aufgetreten sind. Dies hilft Ihnen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, wenn Sie Korrekturmaßnahmen ergreifen.

Regelkarten in der SPC-Software können angepasst werden, um für Ihr Unternehmen relevante Prozesse wie Temperaturbereiche oder Bearbeitungszeit zu überwachen.

Es gibt verschiedene Arten von Regelkarten, die in der SPC-Software erstellt werden können, darunter:

  • X-Bar und Range „R“ Charts: In regelmäßigen Abständen gesammelte Daten aus einer kleinen, konstanten Stichprobengröße (normalerweise unter 10), um die minimalen und maximalen Bereiche zwischen einer Reihe von Datenpunkten zu bestimmen.
  • X-Balken- und Standardabweichungs-S-Diagramme: Daten, die aus einer größeren Anzahl von Stichproben gesammelt wurden, um Variationen unter Verwendung aller gesammelten Daten (nicht nur der Min- und Max-Bereiche) zu bestimmen.
  • Individual-X und Moving Range Chart (IX-MR): Die Daten werden aus einer einzigen Stichprobengröße gesammelt, um einzelne Messungen und absolute Unterschiede zwischen den Werten zu zeigen. Diese Diagramme werden normalerweise verwendet, wenn die Probenahme zeitaufwändig oder teuer ist.

Pareto-Diagramme

Die SPC-Software kompiliert und zeichnet Daten in ein Pareto-Diagramm. Pareto-Diagramme bieten ein Balkendiagramm von Problemen oder Ursachen von Problemen und priorisieren die Probleme nach Häufigkeit. Diese Daten können umfassen:

  • Fehlerarten
  • Kundenbeschwerden
  • Gründe für Maschinenstillstand
  • Gründe für verspätete Lieferungen
  • Verletzungen am Arbeitsplatz

Wenn Sie wissen, woher Probleme kommen und wie häufig sie auftreten, können Sie Prioritäten setzen und Korrekturmaßnahmen ergreifen, um die Probleme zu beseitigen.

Das Pareto-Diagramm in SPC für Excel gibt Auskunft über die Fehlerhäufigkeit, die Fehlerart und den Prozentsatz.

Histogramme

Histogramme in der SPC-Software sind Balkendiagramme, die die Datenverteilung über die Zeit zeigen. Die SPC-Software erstellt beispielsweise Daten zu Flaschendurchmessern für einen Produktionslauf über einen bestimmten Zeitraum. Die Durchmessermessungen werden in einem Histogramm dargestellt, das Ihnen ermöglicht, zu sehen, wie viele Flaschen einen zu großen oder zu kleinen Durchmesser hatten.

Anhand der Form des Histogramms können Sie feststellen, ob die Variationen im Prozess stabil oder instabil waren. Histogrammdiagramme werden häufig in Verbindung mit Regelkarten verwendet, um die Datenverteilung deutlicher zu visualisieren.

Ein Beispiel für ein Histogrammdiagramm in WinSPC bietet Statistiken zu Prozessfähigkeitsindex (Cpk), Prozessleistungsindex (Ppk), Sigma-Ebenen und mehr.

Welche Art von SPC-Software benötigen Sie?

SPC-Software kann eine eigenständige Lösung für Unternehmen sein, die die statistische Prozesskontrolle in ihr aktuelles System integrieren möchten, oder als Teil einer kompletten ERP-Lösung. Einige SPC-Softwarepakete richten sich an Hersteller mit branchenspezifischen Qualitätsanforderungen.

Eigenständige SPS-Software

Standalone-SPC-Software ist eine großartige Option für Hersteller mit einfachen Produktionsprozessen, die sich auf Qualität oder Prozessverbesserung konzentrieren möchten. Diese Lösungen lassen sich oft leicht in andere bestehende Systeme wie Qualitätsmanagementsysteme, CMMS oder MES-Lösungen integrieren, um ein tieferes Lieferkettenmanagement, Abfallverfolgung, Rückverfolgbarkeit, Nachverfolgung von Arbeiten in Arbeit und mehr zu ermöglichen.

Von Qualitätssystemen und anderen Softwareprodukten erfasste Echtzeitdaten können dann automatisch in leicht lesbaren Diagrammen und Grafiken dargestellt werden. Einige Lösungen arbeiten mit Microsoft Excel, um die SPC-Daten in einer Ihnen vertrauten Umgebung zu importieren und grafisch darzustellen.

Branchenspezifische SPC-Software

Bestimmte Fertigungsindustrien benötigen eine branchenspezifische SPC, um sicherzustellen, dass ihre Produkte und Prozesse den Compliance-Vorschriften entsprechen. Hersteller von Medizinprodukten werden beispielsweise von der FDA reguliert, um bestimmte Qualitätsstandards zu erfüllen, um sicherzustellen, dass sie für den Patienten sicher und wirksam sind. 21 CFR 820:100 schreibt vor, dass Korrektur- und Vorbeugemaßnahmen (CAPA) vorhanden sein müssen. Die SPC-Software hilft Herstellern von Medizinprodukten, die richtigen Qualitätsdaten zu verfolgen und sicherzustellen, dass CAPA-Verfahren vorhanden sind.

ERP-Software mit SPC-Fähigkeit

Große Hersteller, die neben der statistischen Prozesskontrolle eine All-in-One-Lösung wünschen, um eine Vielzahl von Prozessen wie Buchhaltung, Kundenbeziehungsmanagement und Budgetierung abzuwickeln, können nach einem kompletten ERP-System suchen. ERP-Software, die auf die Fertigungsindustrie ausgerichtet ist, kann über ein SPC-Modul verfügen, das umfassende statistische Werkzeuge für die Datenanalyse und kontinuierliche Verbesserung bereitstellt.

Vorteile der SPC-Software

Einige Vorteile der SPC-Software sind:

Automatische Benachrichtigungen über Abweichungen in Herstellungsprozessen oder Produktqualität

Statistische Prozesssteuerungslösungen in Echtzeit unterstützen bei der Datenerfassung und Datenanalyse. Wenn die Datenpunkte die erwarteten Parameter über- oder unterschreiten, benachrichtigt Sie das System automatisch, sobald die Anomalie auftritt. Diese Datenpunkte können Temperaturbereiche, Produktabmessungen, Bearbeitungszeit und mehr sein.

In der Lage zu sein, Probleme sofort zu erkennen, wenn sie auftreten, hilft Ihnen, Abfall und Gesamtproduktionskosten zu reduzieren. Sie müssen nicht ein ganzes Produkt oder einen Produktionslauf aufgrund eines Fehlers verschrotten, der erst im Nachhinein erkannt wurde.

Reduzierte Abfall- und Nacharbeitszeit

Die Datenanalysetools der Echtzeit-SPC-Software ermöglichen es Ihnen, Fertigungsprozesse und Produkte während der Produktion qualitativ zu verbessern. Dies verringert die Menge an verschwendetem Material und die Zeit, die für eine vollständige Überarbeitung oder das Wegwerfen fehlerhafter Produkte benötigt wird. Mit zuverlässigen Qualitätskontrolldaten aus der SPC-Software können Sie auch den Versand fehlerhafter Produkte an Kunden verhindern.

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1.4 Erkunden Sie Ihre ersten Datensätze

Lassen Sie uns alles, was wir bisher gelernt haben, in die Praxis umsetzen und einige echte Daten untersuchen! Daten kommen in einer Vielzahl von Formaten zu uns, von Bildern über Text bis hin zu Zahlen. In diesem Buch konzentrieren wir uns auf Datensätze, die im Format „Tabellenkalkulation“ gespeichert werden. Dies ist wahrscheinlich die gebräuchlichste Art und Weise, wie Daten in vielen Bereichen gesammelt und gespeichert werden. Erinnern Sie sich an Unterabschnitt 1.2.1, dass diese Datensätze vom Typ „Tabelle“ genannt werden Datenrahmen in R. Wir konzentrieren uns in diesem Buch auf die Arbeit mit Daten, die als Datenrahmen gespeichert sind.

Laden wir zunächst alle für dieses Kapitel benötigten Pakete, vorausgesetzt, Sie haben sie bereits installiert. Lesen Sie Abschnitt 1.3 für Informationen zum Installieren und Laden von R-Paketen, falls Sie dies noch nicht getan haben.

Am Anfang aller nachfolgenden Kapitel in diesem Buch haben wir immer eine Liste von Paketen, die Sie installiert und geladen haben sollten, um mit dem R-Code dieses Kapitels zu arbeiten.

1.4.1 nycflights13-Paket

Viele von uns sind schon in Flugzeugen geflogen oder kennen jemanden, der das getan hat. Flugreisen sind zu einem allgegenwärtigen Aspekt im Leben vieler Menschen geworden. Wenn Sie sich die Fluginformationstafel Abflug an einem Flughafen ansehen, werden Sie häufig feststellen, dass einige Flüge aus verschiedenen Gründen verspätet sind. Gibt es Möglichkeiten, die Gründe für Flugverspätungen zu verstehen?

Wir alle möchten, wann immer möglich, pünktlich an unseren Zielen ankommen. (Es sei denn, Sie lieben es insgeheim, auf Flughäfen abzuhängen. Wenn Sie einer dieser Menschen sind, tun Sie für einen Moment so, als würden Sie sehr erwarten, an Ihrem Zielort zu sein.) In diesem Buch werden wir Daten zu allen inländischen . analysieren Flüge ab einem der drei Hauptflughäfen von New York City im Jahr 2013: Newark Liberty International (EWR), John F. Kennedy International (JFK) und LaGuardia Airport (LGA). Wir greifen auf diese Daten mit dem nycflights13 R-Paket zu, das fünf Datensätze enthält, die in fünf Datenrahmen gespeichert sind:

  • Flüge : Informationen zu allen 336.776 Flügen.
  • Fluggesellschaften : Eine Tabelle mit den Namen der Fluggesellschaften und ihren aus zwei Buchstaben bestehenden Fluggesellschaftscodes der International Air Transport Association (IATA) (auch als Carrier-Codes bekannt) für 16 Fluggesellschaften. „DL“ ist beispielsweise der zweibuchstabige Code für Delta.
  • Flugzeuge : Informationen zu jedem der 3.322 verwendeten physischen Flugzeuge.
  • Wetter: Stündliche meteorologische Daten für jeden der drei NYC-Flughäfen. Dieser Datenrahmen hat 26.115 Zeilen, was ungefähr den (365 imes 24 imes 3 = 26.280) möglichen stündlichen Messungen entspricht, die man im Laufe eines Jahres an drei Orten beobachten kann.
  • Flughäfen : Namen, Codes und Standorte der 1.458 inländischen Reiseziele.

1.4.2 Flugdatenrahmen

Wir beginnen damit, den Flugdatenrahmen zu untersuchen und eine Vorstellung von seiner Struktur zu bekommen. Führen Sie den folgenden Code in Ihrer Konsole aus, indem Sie ihn entweder eingeben oder ausschneiden und einfügen. Es zeigt den Inhalt des Flugdatenrahmens in Ihrer Konsole an. Beachten Sie, dass die Ausgabe je nach Größe Ihres Monitors leicht variieren kann.

  • Ein Tibble: 336,776 x 19 : Ein Tibble ist eine bestimmte Art von Datenrahmen in R. Dieser bestimmte Datenrahmen hat
    • 336.776 Zeilen entsprechend unterschiedlichen Beobachtungen. Hier ist jede Beobachtung ein Flug.
    • 19 Spalten entsprechend 19 Variablen beschreibt jede Beobachtung.

    Leider erlaubt uns diese Ausgabe nicht, die Daten sehr gut zu untersuchen, aber sie gibt eine schöne Vorschau. Sehen wir uns verschiedene Möglichkeiten zum Erkunden von Datenrahmen an.

    1.4.3 Datenrahmen untersuchen

    Es gibt viele Möglichkeiten, ein Gefühl für die Daten zu bekommen, die in einem Datenrahmen wie beispielsweise Flügen enthalten sind. Wir stellen drei Funktionen vor, die als „Argument“ (ihre Eingabe) den fraglichen Datenrahmen verwenden. Wir schließen auch eine vierte Methode zum Untersuchen einer bestimmten Spalte eines Datenrahmens ein:

    1. Verwenden der Funktion View(), die den integrierten Datenbetrachter von RStudio aufruft.
    2. Verwenden der Funktion flüchtig(), die im Paket dplyr enthalten ist.
    3. Verwenden der Funktion kable(), die im Paket knitr enthalten ist.
    4. Verwenden des "Extraktionsoperators" $, der verwendet wird, um eine einzelne Variable/Spalte in einem Datenrahmen anzuzeigen.

    Führen Sie View(Flights) in Ihrer Konsole in RStudio aus, entweder durch Eingabe oder Ausschneiden und Einfügen in den Konsolenbereich. Erkunden Sie diesen Datenrahmen im resultierenden Popup-Viewer. Sie sollten sich angewöhnen, alle Datenrahmen anzuzeigen, auf die Sie stoßen. Beachten Sie den Großbuchstaben V in View() . Bei R wird zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden, sodass Sie eine Fehlermeldung erhalten, wenn Sie view(flights) anstelle von View(flights) ausführen.

    Lerncheck

    (LC1.3) Was bedeutet EINER Zeile in diesem Flugdatensatz verweisen?

    • A. Daten zu einer Fluggesellschaft
    • B. Daten zu einem Flug
    • C. Daten zu einem Flughafen
    • D. Daten zu mehreren Flügen

    Durch Ausführen von View (Flüge) können wir die verschiedenen erkunden Variablen in den Spalten aufgeführt. Beachten Sie, dass es viele verschiedene Arten von Variablen gibt. Einige der Variablen wie distance , day und arr_delay werden wir nennen quantitativ Variablen. Diese Variablen sind numerischer Natur. Andere Variablen hier sind kategorisch.

    Beachten Sie, dass Sie in der Spalte ganz links der Ausgabe von View(flights) eine Zahlenspalte sehen. Dies sind die Zeilennummern des Datensatzes. Wenn Sie über eine Zeile mit derselben Nummer blicken, sagen wir Zeile 5, können Sie eine Vorstellung davon bekommen, was jede Zeile repräsentiert. Auf diese Weise können Sie erkennen, welches Objekt in einer bestimmten Zeile beschrieben wird, indem Sie sich die Werte der Spalten in dieser bestimmten Zeile notieren. Dies wird oft als bezeichnet Beobachtungseinheit. Die Beobachtungseinheit in diesem Beispiel ist ein einzelner Flug von New York City im Jahr 2013. Sie können die Beobachtungseinheit identifizieren, indem Sie bestimmen, welches „Ding“ von jeder der Variablen gemessen oder beschrieben wird. Wir werden mehr über Beobachtungseinheiten in Unterabschnitt 1.4.4 auf Identifizierung und Messung Variablen.

    Die zweite Möglichkeit, einen Datenrahmen zu untersuchen, ist die Verwendung der im dplyr-Paket enthaltenen Funktion flüchtig () . Daher können Sie die Funktion flüchtig() erst verwenden, nachdem Sie das Paket dplyr geladen haben, indem Sie library(dplyr) ausführen. Diese Funktion bietet uns eine alternative Perspektive zum Untersuchen eines Datenrahmens als die Funktion View():

    Beachten Sie, dass flüchtig() Ihnen die ersten paar Einträge jeder Variablen in einer Reihe nach dem Variablennamen liefert. zusätzlich Datentyp (siehe Unterabschnitt 1.2.1) der Variablen wird unmittelbar nach dem Namen jeder Variablen innerhalb von < > angegeben. Int und dbl beziehen sich hier auf „integer“ und „double“, die Computercodierungsterminologie für quantitative/numerische Variablen sind. „Doppelte“ nehmen im Vergleich zu ganzen Zahlen die doppelte Größe ein, um sie auf einem Computer zu speichern.

    Im Gegensatz dazu bezieht sich chr auf „Charakter“, die Computerterminologie für Textdaten. In den meisten Formularen sind Textdaten, z. B. die Fluggesellschaft oder der Ursprung eines Fluges, kategoriale Variablen. Die Variable time_hour ist ein anderer Datentyp: dttm . Diese Variablentypen repräsentieren Datums- und Uhrzeitkombinationen. Wir werden in diesem Buch jedoch nicht mit Datums- und Zeitangaben arbeiten, wir überlassen dieses Thema anderen Data Science-Büchern wie Einführung in die Datenwissenschaft von Tiffany-Anne Timbers, Melissa Lee und Trevor Campbell oder R für Data Science (Grolemund und Wickham 2017).

    Lerncheck

    (LC1.4) Was sind einige andere Beispiele in diesem Datensatz von kategorisch Variablen? Was unterscheidet sie von quantitativ Variablen?

    Die letzte Möglichkeit, den gesamten Datenrahmen zu untersuchen, besteht darin, die Funktion kable() aus dem Paket knitr zu verwenden. Lassen Sie uns die verschiedenen Anbietercodes für alle Fluggesellschaften in unserem Datensatz auf zwei Arten untersuchen. Führen Sie diese beiden Codezeilen in der Konsole aus:

    Auf den ersten Blick mag es nicht so aussehen, als ob es große Unterschiede in den Ausgaben gibt. Wenn Sie jedoch Tools zum Erstellen reproduzierbarer Berichte wie R Markdown verwenden, erzeugt letzterer Code eine viel lesbarere und leserfreundlichere Ausgabe. Sie werden sehen, dass wir diesen leserfreundlichen Stil an vielen Stellen im Buch verwenden, wenn wir einen Datenrahmen als schöne Tabelle drucken möchten.

    4. $-Operator

    Schließlich ermöglicht uns der $-Operator, eine einzelne Variable innerhalb eines Datenrahmens zu extrahieren und dann zu untersuchen. Führen Sie beispielsweise Folgendes in Ihrer Konsole aus:

    Wir haben den $-Operator verwendet, um nur die name-Variable zu extrahieren und als Vektor der Länge 16 zurückzugeben. Wir werden Datenrahmen nur gelegentlich mit dem $-Operator untersuchen und stattdessen die Funktionen View() und flüchtig() bevorzugen.

    1.4.4 Identifikations- und Messgrößen

    Es gibt einen feinen Unterschied zwischen den Arten von Variablen, denen Sie in Datenrahmen begegnen. Es gibt Identifikationsvariablen und Messgrößen. Sehen wir uns zum Beispiel den Datenrahmen der Flughäfen an, indem wir die Ausgabe von flüchtig(airports) anzeigen:

    Die Variablen faa und name werden wir nennen Identifikationsvariablen, Variablen, die jede Beobachtungseinheit eindeutig identifizieren. In diesem Fall identifizieren die Identifikationsvariablen Flughäfen eindeutig. Solche Variablen werden in der Praxis hauptsächlich verwendet, um jede Zeile in einem Datenrahmen eindeutig zu identifizieren. faa gibt den von der FAA für diesen Flughafen bereitgestellten eindeutigen Code an, während die name-Variable den längeren offiziellen Namen des Flughafens angibt. Die restlichen Variablen ( lat , lon , alt , tz , dst , tzone ) werden oft genannt Messung oder charakteristisch Variablen: Variablen, die Eigenschaften jeder Beobachtungseinheit beschreiben. Breite und Länge beschreiben beispielsweise den Breiten- und Längengrad jedes Flughafens.

    Darüber hinaus reicht manchmal eine einzelne Variable möglicherweise nicht aus, um jede Beobachtungseinheit eindeutig zu identifizieren: Kombinationen von Variablen können erforderlich sein. Obwohl dies keine absolute Regel ist, wird es aus organisatorischen Gründen als bewährte Vorgehensweise angesehen, Ihre Identifikationsvariablen in den Spalten ganz links Ihres Datenrahmens zu haben.

    Lerncheck

    (LC1.5) Welche Eigenschaften jedes Flughafens beschreiben die Variablen lat , lon , alt , tz , dst und tzone im Datenrahmen der Flughäfen? Nehmen Sie Ihre beste Vermutung.

    (LC1.6) Geben Sie die Namen von Variablen in einem Datenrahmen mit mindestens drei Variablen an, wobei eine davon eine Identifikationsvariable ist und die anderen beiden nicht. Erstellen Sie außerdem Ihren eigenen aufgeräumten Datenrahmen, der diesen Bedingungen entspricht.

    1.4.5 Hilfedateien

    Ein weiteres nettes Feature von R sind Hilfedateien, die Dokumentationen zu verschiedenen Funktionen und Datensätzen bereitstellen. Sie können Hilfedateien aufrufen, indem Sie ein ? vor dem Namen einer Funktion oder eines Datenrahmens und führen Sie diesen dann in der Konsole aus. Sie erhalten dann eine Seite mit der entsprechenden Dokumentation, falls vorhanden. Sehen wir uns zum Beispiel die Hilfedatei für den Flugdatenrahmen an.

    Die Hilfedatei sollte im Hilfebereich von RStudio erscheinen. Wenn Sie Fragen zu einer Funktion oder einem Datenrahmen haben, die in einem R-Paket enthalten sind, sollten Sie sich angewöhnen, sofort die Hilfedatei zu konsultieren.

    Lerncheck

    (LC1.7) Sehen Sie sich die Hilfedatei für den Datenrahmen der Flughäfen an. Überarbeiten Sie Ihre früheren Vermutungen, was die Variablen lat , lon , alt , tz , dst und tzone jeweils beschreiben.


    Arlequin Version 3.5.2.2

    14.03.2019
    Neue R-Funktionen sind verfügbar (um mit R-Release 3.5 und höher zu arbeiten). Beachten Sie, dass diese neuen R-Funktionen in Zip-Dateien für Windows-, Mac- und Linux-Versionen integriert sind

    02.08.2015
    Update der neuen Version von arlequin ver 3.5.2.2 , die einige Fehler korrigiert.

    30.04.2015
    Update der neuen Version von arlequin ver 3.5.2.1 , die einen Fehler bei der Berechnung der molekularen Diversität für DNA-Sequenzen korrigiert (danke an Ren Malenfant für die Meldung).

    • Beachten Sie, dass einige Programme jetzt verwendet werden können, um VCF-Dateien in Arlequin-Projektdateien (*.arp) zu übersetzen, wie:
      • PGDSpider Java-Programm von Heidi Lischer.
      • VCF2Arlequin Python-Skript von Nicolas Feau (UBC, Kanada) auch auf dieser Webseite erhältlich

      Neue Versionen von arlcore und arlsumstat Version 3.5.1.3 für Mac OS X sind auf der Download-Seite verfügbar.

      11.10.2010
      Kent Holsinger hat freundlicherweise eine MacOSX-Binärversion von Winarl35 unter WineBottler entwickelt, die auf Ihrem Mac installiert werden muss.
      Weitere Informationen und eine herunterladbare Version von WinArl35.dmg finden Sie hier.

      24.02.2010
      In der ersten Version von Arlequin Version 3.5 gab es einen kleinen Fehler. Aktualisierte Versionen (3.5.1.2), die diesen Fehler korrigieren, sind jetzt auf der Download-Seite verfügbar.

      Warum heißt es Arlequin?

      Arlequin-Phylosophie

      Das Ziel von Arlequin ist es, dem durchschnittlichen Benutzer in der Populationsgenetik eine ziemlich große Anzahl grundlegender Methoden und statistischer Tests zur Verfügung zu stellen, um Informationen über genetische und demografische Merkmale einer Sammlung von Populationsstichproben zu extrahieren.

      Die grafische Benutzeroberfläche ist so konzipiert, dass Benutzer schnell die verschiedenen Analysen auswählen können, die sie mit ihren Daten durchführen möchten. Uns war es wichtig, die Daten untersuchen zu können, den gleichen Datensatz mehrmals aus verschiedenen Perspektiven mit verschiedenen ausgewählten Optionen zu analysieren.

      Die in Arlequin implementierten statistischen Tests wurden so gewählt, dass sie versteckte Annahmen minimieren und so leistungsfähig wie möglich sind. Daher haben sie mit einigen Ausnahmen oft die Form von Permutationstests oder exakten Tests.

      Schließlich wollten wir, dass Arlequin in der Lage ist, genetische Daten in vielen verschiedenen Formen zu verarbeiten und zu versuchen, unabhängig vom Datenformat die gleichen Arten von Analysen durchzuführen.

      Da Arlequin über eine Vielzahl von Funktionen und Optionen verfügt, bedeutet dies, dass der Benutzer einige Zeit damit verbringen muss, sie zu erlernen. Wir hoffen jedoch, dass die Lernkurve nicht so steil sein wird.

      Arlequin wird kostenlos zur Verfügung gestellt, solange wir über genügend lokale Ressourcen verfügen, um die Entwicklung des Programms zu unterstützen.

      Implementierte Methoden

      System Anforderungen

      • Windows 95/98/NT/2000/XP/7/8 (wahrscheinlich 10)
      • Mindestens 512 MB RAM und mehr, um Austausch zu vermeiden
      • Mindestens 30 MB freier Festplattenspeicher

      Installation

      1. Laden Sie Arlequin35.zip in ein beliebiges temporäres Verzeichnis herunter.
      2. Extrahieren Sie alle in Arlequin35.zip enthaltenen Dateien in das Verzeichnis Ihrer Wahl.
      3. Starten Sie Arlequin, indem Sie auf die Datei WinArl35.exe doppelklicken, die die ausführbare Hauptdatei ist.

      Aufbau

      1. Wählen Sie auf der Registerkarte "Arlequin Configuration" aus, welchen Texteditor Sie beim Bearbeiten von Projektdateien verwenden möchten.
      2. Suchen Sie das Programm Rcmd.exe, um Grafiken in Ihr Ergebnisprojekt einzubetten (erfordert die Installation des R-Statistikpakets)

      Links

      Zitat

      Bitte stellen Sie sicher, dass Sie die richtige Referenz angeben, wenn Sie Version 3.5.x von Arlequin verwenden:


      STATISTIK: BESCHREIBENDE UND INFERENTIELLE STATISTIK

      Deskriptive Statistiken[4] versuchen, die Beziehung zwischen Variablen in einer Stichprobe oder Grundgesamtheit zu beschreiben. Deskriptive Statistiken liefern eine Zusammenfassung der Daten in Form von Mittelwert, Median und Modus. Inferenzstatistiken[4] verwenden eine Zufallsstichprobe von Daten einer Population, um die gesamte Population zu beschreiben und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Es ist wertvoll, wenn es nicht möglich ist, jedes Mitglied einer gesamten Population zu untersuchen. Die Beispiele für deskriptive und inferenzielle Statistiken sind in Tabelle 1 dargestellt.

      Tabelle 1

      Beispiel für deskriptive und inferenzielle Statistik

      Beschreibende Statistik

      Das Ausmaß, in dem sich die Beobachtungen um einen zentralen Ort gruppieren, wird durch die zentrale Tendenz und die Ausbreitung zu den Extremen durch den Streuungsgrad beschrieben.

      Maße der zentralen Tendenz

      Die Maße der zentralen Tendenz sind Mittelwert, Median und Modus.[6] Der Mittelwert (oder das arithmetische Mittel) ist die Summe aller Punkte geteilt durch die Anzahl der Punkte. Der Mittelwert kann stark von den extremen Variablen beeinflusst werden. Beispielsweise kann der durchschnittliche Aufenthalt von Patienten mit Organophosphorvergiftung auf der Intensivstation durch einen einzelnen Patienten beeinflusst werden, der wegen einer Septikämie etwa 5 Monate auf der Intensivstation bleibt. Die Extremwerte werden Ausreißer genannt. Die Formel für den Mittelwert lautet

      Bedeuten,

      wo x = jede Beobachtung und nein = Anzahl der Beobachtungen. Median[6] ist definiert als die Mitte einer Verteilung in einer Rangfolge (wobei die Hälfte der Variablen in der Stichprobe über und die Hälfte unter dem Medianwert liegt), während der Modus die am häufigsten vorkommende Variable in einer Verteilung ist. Range definiert die Streuung oder Variabilität einer Stichprobe.[7] Sie wird durch die Minimal- und Maximalwerte der Variablen beschrieben. Wenn wir die Daten einstufen und nach der Rangordnung die Beobachtungen in Perzentile gruppieren, können wir bessere Informationen über das Streuungsmuster der Variablen erhalten. In Perzentilen ordnen wir die Beobachtungen in 100 gleiche Teile ein. Wir können dann 25 %, 50 %, 75 % oder jeden anderen Perzentilbetrag beschreiben. Der Median ist das 50. Perzentil. Der Interquartilsabstand wird die Beobachtungen in den mittleren 50% der Beobachtungen um den Median (25.-75. Perzentil) sein. Varianz[7] ist ein Maß dafür, wie gestreut die Verteilung ist. Es gibt einen Hinweis darauf, wie nahe eine einzelne Beobachtungsgruppe um den Mittelwert liegt. Die Varianz einer Grundgesamtheit wird durch die folgende Formel definiert:

      wobei σ 2 die Populationsvarianz ist, X ist der Bevölkerungsdurchschnitt, Xich ist der ich Element aus der Bevölkerung und Nein ist die Anzahl der Elemente in der Population. Die Varianz einer Stichprobe wird durch eine etwas andere Formel definiert:

      wo so 2 ist die Stichprobenvarianz, x ist der Stichprobenmittelwert, xich ist der ich Element aus der Stichprobe und n ist die Anzahl der Elemente in der Stichprobe. The formula for the variance of a population has the value ‘nein’ as the denominator. The expression ‘nein𢄡’ is known as the degrees of freedom and is one less than the number of parameters. Each observation is free to vary, except the last one which must be a defined value. The variance is measured in squared units. To make the interpretation of the data simple and to retain the basic unit of observation, the square root of variance is used. The square root of the variance is the standard deviation (SD).[8] The SD of a population is defined by the following formula:

      where σ is the population SD, X is the population mean, Xich is the ich th element from the population and Nein is the number of elements in the population. The SD of a sample is defined by slightly different formula:

      where so is the sample SD, x is the sample mean, xich is the ich th element from the sample and nein is the number of elements in the sample. An example for calculation of variation and SD is illustrated in Table 2 .

      Table 2

      Example of mean, variance, standard deviation

      Normal distribution or Gaussian distribution

      Most of the biological variables usually cluster around a central value, with symmetrical positive and negative deviations about this point.[1] The standard normal distribution curve is a symmetrical bell-shaped. In a normal distribution curve, about 68% of the scores are within 1 SD of the mean. Around 95% of the scores are within 2 SDs of the mean and 99% within 3 SDs of the mean [ Figure 2 ].

      Normal distribution curve

      Skewed distribution

      It is a distribution with an asymmetry of the variables about its mean. In a negatively skewed distribution [ Figure 3 ], the mass of the distribution is concentrated on the right of Figure 1 . In a positively skewed distribution [ Figure 3 ], the mass of the distribution is concentrated on the left of the figure leading to a longer right tail.

      Curves showing negatively skewed and positively skewed distribution

      Inferential statistics

      In inferential statistics, data are analysed from a sample to make inferences in the larger collection of the population. The purpose is to answer or test the hypotheses. A hypothesis (plural hypotheses) is a proposed explanation for a phenomenon. Hypothesis tests are thus procedures for making rational decisions about the reality of observed effects.

      Probability is the measure of the likelihood that an event will occur. Probability is quantified as a number between 0 and 1 (where 0 indicates impossibility and 1 indicates certainty).

      In inferential statistics, the term ‘null hypothesis’ (H0H-naught,’ ‘H-null’) denotes that there is no relationship (difference) between the population variables in question.[9]

      Alternative hypothesis (H1 und Hein) denotes that a statement between the variables is expected to be true.[9]

      Das P value (or the calculated probability) is the probability of the event occurring by chance if the null hypothesis is true. Das P value is a numerical between 0 and 1 and is interpreted by researchers in deciding whether to reject or retain the null hypothesis [ Table 3 ].

      Table 3

      P values with interpretation

      Wenn P value is less than the arbitrarily chosen value (known as α or the significance level), the null hypothesis (H0) is rejected [ Table 4 ]. However, if null hypotheses (H0) is incorrectly rejected, this is known as a Type I error.[11] Further details regarding alpha error, beta error and sample size calculation and factors influencing them are dealt with in another section of this issue by Das S et al.[12]

      Table 4

      Illustration for null hypothesis

      PARAMETRIC AND NON-PARAMETRIC TESTS

      Numerical data (quantitative variables) that are normally distributed are analysed with parametric tests.[13]

      Two most basic prerequisites for parametric statistical analysis are:

      The assumption of normality which specifies that the means of the sample group are normally distributed

      The assumption of equal variance which specifies that the variances of the samples and of their corresponding population are equal.

      However, if the distribution of the sample is skewed towards one side or the distribution is unknown due to the small sample size, non-parametric[14] statistical techniques are used. Non-parametric tests are used to analyse ordinal and categorical data.

      Parametric tests

      The parametric tests assume that the data are on a quantitative (numerical) scale, with a normal distribution of the underlying population. The samples have the same variance (homogeneity of variances). The samples are randomly drawn from the population, and the observations within a group are independent of each other. The commonly used parametric tests are the Student's t-test, analysis of variance (ANOVA) and repeated measures ANOVA.

      Student's t-test

      Student's t-test is used to test the null hypothesis that there is no difference between the means of the two groups. It is used in three circumstances:

      To test if a sample mean (as an estimate of a population mean) differs significantly from a given population mean (this is a one-sample t-test)

      The formula for one sample t-test is

      where X = sample mean, du = population mean and SE = standard error of mean

      To test if the population means estimated by two independent samples differ significantly (the unpaired t-test). The formula for unpaired t-test is:

      where X1 − X2 is the difference between the means of the two groups and SE denotes the standard error of the difference.

      To test if the population means estimated by two dependent samples differ significantly (the paired t-test). A usual setting for paired t-test is when measurements are made on the same subjects before and after a treatment.

      The formula for paired t-test is:

      where d is the mean difference and SE denotes the standard error of this difference.

      The group variances can be compared using the F-test. Das F-test is the ratio of variances (var l/var 2). If F differs significantly from 1.0, then it is concluded that the group variances differ significantly.

      Analysis of variance

      The Student's t-test cannot be used for comparison of three or more groups. The purpose of ANOVA is to test if there is any significant difference between the means of two or more groups.

      In ANOVA, we study two variances – (a) between-group variability and (b) within-group variability. The within-group variability (error variance) is the variation that cannot be accounted for in the study design. It is based on random differences present in our samples.

      However, the between-group (or effect variance) is the result of our treatment. These two estimates of variances are compared using the F-test.

      A simplified formula for the F statistic is:

      where MSb is the mean squares between the groups and MSw is the mean squares within groups.

      Repeated measures analysis of variance

      As with ANOVA, repeated measures ANOVA analyses the equality of means of three or more groups. However, a repeated measure ANOVA is used when all variables of a sample are measured under different conditions or at different points in time.

      As the variables are measured from a sample at different points of time, the measurement of the dependent variable is repeated. Using a standard ANOVA in this case is not appropriate because it fails to model the correlation between the repeated measures: The data violate the ANOVA assumption of independence. Hence, in the measurement of repeated dependent variables, repeated measures ANOVA should be used.

      Non-parametric tests

      When the assumptions of normality are not met, and the sample means are not normally, distributed parametric tests can lead to erroneous results. Non-parametric tests (distribution-free test) are used in such situation as they do not require the normality assumption.[15] Non-parametric tests may fail to detect a significant difference when compared with a parametric test. That is, they usually have less power.

      As is done for the parametric tests, the test statistic is compared with known values for the sampling distribution of that statistic and the null hypothesis is accepted or rejected. The types of non-parametric analysis techniques and the corresponding parametric analysis techniques are delineated in Table 5 .

      Table 5

      Analogue of parametric and non-parametric tests

      Median test for one sample: The sign test and Wilcoxon's signed rank test

      The sign test and Wilcoxon's signed rank test are used for median tests of one sample. These tests examine whether one instance of sample data is greater or smaller than the median reference value.

      This test examines the hypothesis about the median 㮀 of a population. It tests the null hypothesis H0 = 㮀. When the observed value (Xi) is greater than the reference value (㮀), it is marked as+. If the observed value is smaller than the reference value, it is marked as − sign. If the observed value is equal to the reference value (㮀), it is eliminated from the sample.

      If the null hypothesis is true, there will be an equal number of + signs and − signs.

      The sign test ignores the actual values of the data and only uses + or − signs. Therefore, it is useful when it is difficult to measure the values.

      Wilcoxon's signed rank test

      There is a major limitation of sign test as we lose the quantitative information of the given data and merely use the + or – signs. Wilcoxon's signed rank test not only examines the observed values in comparison with 㮀 but also takes into consideration the relative sizes, adding more statistical power to the test. As in the sign test, if there is an observed value that is equal to the reference value 㮀, this observed value is eliminated from the sample.

      Wilcoxon's rank sum test ranks all data points in order, calculates the rank sum of each sample and compares the difference in the rank sums.

      Mann-Whitney test

      It is used to test the null hypothesis that two samples have the same median or, alternatively, whether observations in one sample tend to be larger than observations in the other.

      Mann–Whitney test compares all data (xi) belonging to the X group and all data (yi) belonging to the Y group and calculates the probability of xi being greater than yi: P (xi > yi). The null hypothesis states that P (xi > yi) = P (xi < yi) =1/2 while the alternative hypothesis states that P (xi > yi) 𢘁/2.

      Kolmogorov-Smirnov test

      The two-sample Kolmogorov-Smirnov (KS) test was designed as a generic method to test whether two random samples are drawn from the same distribution. The null hypothesis of the KS test is that both distributions are identical. The statistic of the KS test is a distance between the two empirical distributions, computed as the maximum absolute difference between their cumulative curves.

      Kruskal-Wallis test

      The Kruskal–Wallis test is a non-parametric test to analyse the variance.[14] It analyses if there is any difference in the median values of three or more independent samples. The data values are ranked in an increasing order, and the rank sums calculated followed by calculation of the test statistic.

      Jonckheere test

      In contrast to Kruskal–Wallis test, in Jonckheere test, there is an a priori ordering that gives it a more statistical power than the Kruskal–Wallis test.[14]

      Friedman test

      The Friedman test is a non-parametric test for testing the difference between several related samples. The Friedman test is an alternative for repeated measures ANOVAs which is used when the same parameter has been measured under different conditions on the same subjects.[13]

      Tests to analyse the categorical data

      Chi-square test, Fischer's exact test and McNemar's test are used to analyse the categorical or nominal variables. The Chi-square test compares the frequencies and tests whether the observed data differ significantly from that of the expected data if there were no differences between groups (i.e., the null hypothesis). It is calculated by the sum of the squared difference between observed (Ö) and the expected (E) data (or the deviation, d) divided by the expected data by the following formula:

      A Yates correction factor is used when the sample size is small. Fischer's exact test is used to determine if there are non-random associations between two categorical variables. It does not assume random sampling, and instead of referring a calculated statistic to a sampling distribution, it calculates an exact probability. McNemar's test is used for paired nominal data. It is applied to 2 × 2 table with paired-dependent samples. It is used to determine whether the row and column frequencies are equal (that is, whether there is ‘marginal homogeneity’). The null hypothesis is that the paired proportions are equal. The Mantel-Haenszel Chi-square test is a multivariate test as it analyses multiple grouping variables. It stratifies according to the nominated confounding variables and identifies any that affects the primary outcome variable. If the outcome variable is dichotomous, then logistic regression is used.


      1.2: Statistical software

      GNU PSPP is a program for statistical analysis of sampled data. It is a free as in freedom replacement for the proprietary program SPSS, and appears very similar to it with a few exceptions.

      The most important of these exceptions are, that there are no &ldquotime bombs&rdquo your copy of PSPP will not &ldquoexpire&rdquo or deliberately stop working in the future. Neither are there any artificial limits on the number of cases or variables which you can use. There are no additional packages to purchase in order to get &ldquoadvanced&rdquo functions all functionality that PSPP currently supports is in the core package.

      PSPP is a stable and reliable application. It can perform descriptive statistics, T-tests, anova, linear and logistic regression, measures of association, cluster analysis, reliability and factor analysis, non-parametric tests and more. Its backend is designed to perform its analyses as fast as possible, regardless of the size of the input data. You can use PSPP with its graphical interface or the more traditional syntax commands.

      A brief list of some of the PSPP's features follows below. We also made available a page with screenshots and sample output. PSPP has:

      • Support for over 1 billion cases.
      • Support for over 1 billion variables.
      • Syntax and data files which are compatible with those of SPSS.
      • A choice of terminal or graphical user interface.
      • A choice of text, postscript, pdf, opendocument or html output formats.
      • Inter-operability with Gnumeric, LibreOffice, OpenOffice.Org and other free software.
      • Easy data import from spreadsheets, text files and database sources.
      • The capability to open, analyse and edit two or more datasets concurrently. They can also be merged, joined or concatenated.
      • A user interface supporting all common character sets and which has been translated to multiple languages.
      • Fast statistical procedures, even on very large data sets.
      • No license fees.
      • No expiration period.
      • No unethical &ldquoend user license agreements&rdquo.
      • A fully indexed user manual. It is licensed under the GPLv3 or later.
      • Portability Runs on many different computers and many different operating systems (GNU or GNU/Linux are the prefered platforms, but we have had many reports that it runs well on other systems too).

      PSPP is particularly aimed at statisticians, social scientists and students requiring fast convenient analysis of sampled data.

      Downloading PSPP

      As with most GNU software, PSPP can be found on the main GNU ftp server: http://ftp.gnu.org/gnu/pspp/ (via HTTP) and ftp://ftp.gnu.org/gnu/pspp/ (via FTP). It can also be found on the GNU mirrors please use a mirror if possible.

      There are some additional ways you can download or otherwise obtain PSPP.

      Documentation

      Documentation for PSPP is available online, as is documentation for most GNU software. You may also find more information about PSPP by running info pspp oder man pspp, or by looking at /usr/share/doc/pspp/, /usr/local/doc/pspp/, or similar directories on your system. A brief summary is available by running pspp --help.

      A developer's manual is also available in various formats. Developers of software designed to interoperate with PSPP or SPSS will find this manual's appendices particularly valuable, because they specify the data file formats in great detail.

      A tutorial independently published by Prof. Gary Fisk may also be helpful to those first starting out with PSPP.

      Further information

      For further information, please browse our list of frequently asked questions to see if your issue is mentioned there. If it is not, you might also want to peruse the archives of our mailing list, pspp-users the issue may have been discussed there. Failing that, you are welcome to subscribe to the list, and send a question of your own.

      If you believe you have found a bug in PSPP, please report it either by sending a message to the mailing list bug-gnu-pspp or by using the bug tracker. To privately report a security vulnerability in GNU PSPP, please send your report to the pspp-security mailing list.

      Announcements about PSPP are made on pspp-announce as well as (in common with most other GNU software) info-gnu.

      Getting involved

      Development of PSPP and GNU in general, is a volunteer effort, and you can contribute. For information, please read How to help GNU. If you'd like to get involved, it's a good idea to join the discussion mailing list (see above).

      Test releases Trying the latest test release (when available) is always appreciated. Test releases of PSPP can be found at http://alpha.gnu.org/gnu/pspp/ (via HTTP) and ftp://alpha.gnu.org/gnu/pspp/ (via FTP). Reliability and accuracy of PSPP is something we take seriously. Accordingly, in addition to regular manual testing, snapshot builds including automatic regression tests are typically run every day. Development For development sources, issue trackers, and other information, please see the PSPP project page at savannah.gnu.org. Translating PSPP To translate PSPP's messages into other languages, please see the Translation Project page for PSPP. If you have a new translation of the message strings, or updates to the existing strings, please have the changes made in this repository. Only translations from this site will be incorporated into PSPP. For more information, see the Translation Project. Maintainer PSPP is currently being maintained by Ben Pfaff and John Darrington. Please use the mailing lists for contact.

      Lizenzierung

      PSPP is free software you can redistribute it and/or modify it under the terms of the GNU General Public License as published by the Free Software Foundation either version 3 of the License, or (at your option) any later version.

      &ldquoThe Free Software Foundation (FSF) is a nonprofit with a worldwide mission to promote computer user freedom. We defend the rights of all software users.&rdquo

      Please send general FSF & GNU inquiries to [email protected]>. There are also other ways to contact the FSF. Broken links and other corrections or suggestions can be sent to [email protected]>.

      Please see the Translations README for information on coordinating and submitting translations of this article.


      What is Statistical Analysis?

      First, let’s clarify that “statistical analysis” is just the second way of saying “statistics.” Now, the official definition:

      Statistical analysis is a study, a science of collecting , organizing, exploring, interpreting, and presenting data and uncovering patterns and trends .

      Many businesses rely on statistical analysis and it is becoming more and more important. One of the main reasons is that statistical data is used to predict future trends and to minimize risks.

      Furthermore, if you look around you, you will see a huge number of products (your mobile phone for example) that have been improved thanks to the results of the statistical research and analysis.

      Here are some of the fields where statistics play an important role:

        data collection methods, and analysis
    • Business intelligence
    • Data analysis
    • SEO and optimization for user search intent
    • Financial analysis and many others.
    • Statistics allows businesses to dig deeper into specific information to see the current situations, the future trends and to make the most appropriate decisions.

      There are two key types of statistical analysis: descriptive and inference.

      The Two Main Types of Statistical Analysis

      In the real world of analysis, when analyzing information, it is normal to use both descriptive and inferential types of statistics.

      Commonly, in many research run on groups of people (such as marketing research for defining market segments), are used both descriptive and inferential statistics to analyze results and come up with conclusions.

      What is descriptive and inferential statistics? What is the difference between them?

      Descriptive Type of Statistical Analysis

      As the name suggests, the descriptive statistic is used to describe! It describes the basic features of information and shows or summarizes data in a rational way. Descriptive statistics is a study of quantitatively describing.

      This type of statistics draws in all of the data from a certain population (a population is a whole group, it is every member of this group) or a sample of it. Descriptive statistics can include numbers, charts, tables, graphs, or other data visualization types to present raw data.

      However, descriptive statistics do not allow making conclusions. You can not get conclusions and make generalizations that extend beyond the data at hand. With descriptive statistics, you can simply describe what is and what the data present.

      Beispielsweise, if you have a data population that includes 30 workers in a business department, you can find the average of that data set for those 30 workers. However, you can’t discover what the eventual average is for all the workers in the whole company using just that data. Imagine, this company has 10 000 workers.

      Despite that, this type of statistics is very important because it allows us to show data in a meaningful way. It also can give us the ability to make a simple interpretation of the data.

      In addition, it helps us to simplify large amounts of data in a reasonable way.

      Inferential Type of Statistical Analysis

      As you see above, the main limitation of the descriptive statistics is that it only allows you to make summations about the objects or people that you have measured.

      It is a serious limitation. This is where inferential statistics come.

      Inferential statistics is a result of more complicated mathematical estimations, and allow us to infer trends about a larger population based on samples of “subjects” taken from it.

      This type of statistical analysis is used to study the relationships between variables within a sample, and you can make conclusions, generalizations or predictions about a bigger population. In other words, the sample accurately represents the population.

      Moreover, inference statistics allows businesses and other organizations to test a hypothesis and come up with conclusions about the data.

      One of the key reasons for the existing of inferential statistics is because it is usually too costly to study an entire population of people or objects.

      To sums up the above two main types of statistical analysis, we can say that descriptive statistics are used to describe data. Inferential statistics go further and it is used to infer conclusions and hypotheses.

      Other Types of Statistics

      While the above two types of statistical analysis are the main, there are also other important types every scientist who works with data should know.

      Predictive Analytics

      If you want to make predictions about future events, predictive analysis is what you need. This analysis is based on current and historical facts.

      Predictive analytics uses statistical algorithms and machine learning techniques to define the likelihood of future results, behavior, and trends based on both new and historical data.

      Data-driven marketing, financial services, online services providers, and insurance companies are among the main users of predictive analytics.

      More and more businesses are starting to implement predictive analytics to increase competitive advantage and to minimize the risk associated with an unpredictable future.

      Predictive analytics can use a variety of techniques such as data mining, modeling, artificial intelligence, machine learning and etc. to make important predictions about the future.

      It is important to note that no statistical method can “predict” the future with 100% surety. Businesses use these statistics to answer the question “ What might happen? “. Remember the basis of predictive analytics is based on probabilities.

      Prescriptive Analytics

      Prescriptive analytics is a study that examines data to answer the question “ What should be done? ” It is a common area of business analysis dedicated to identifying the best movie or action for a specific situation.

      Prescriptive analytics aims to find the optimal recommendations for a decision making process. It is all about providing advice.

      Prescriptive analytics is related to descriptive and predictive analytics. While descriptive analytics describe what has happened and predictive analytics helps to predict what might happen, prescriptive statistics aims to find the best options among available choices.

      Prescriptive analytics uses techniques such as simulation, graph analysis, business rules, algorithms, complex event processing, recommendation engines, and machine learning.

      Causal Analysis

      When you would like to understand and identify the reasons why things are as they are, causal analysis comes to help. This type of analysis answer the question “Why?”

      The business world is full of events that lead to failure. The causal seeks to identify the reasons why? It is better to find causes and to treat them instead of treating symptoms.

      Causal analysis searches for the root cause – the basic reason why something happens.

      Causal analysis is a common practice in industries that address major disasters. However, it is becoming more popular in the business, especially in IT field. For example, the causal analysis is a common practice in quality assurance in the software industry.

      So, let’s sum the goals of casual analysis:

      • To identify key problem areas.
      • To investigate and determine the root cause.
      • To understand what happens to a given variable if you change another.

      Exploratory Data Analysis (EDA)

      Exploratory data analysis (EDA) is a complement to inferential statistics. It is used mostly by data scientists.

      EDA is an analysis approach that focuses on identifying general patterns in the data and to find previously unknown relationships.

      The purpose of exploratory data analysis is:

      • Check mistakes or missing data.
      • Discover new connections.
      • Collect maximum insight into the data set.
      • Check assumptions and hypotheses.

      EDA alone should not be used for generalizing or predicting. EDA is used for taking a bird’s eye view of the data and trying to make some feeling or sense of it. Commonly, it is the first step in data analysis, performed before other formal statistical techniques.

      Mechanistic Analysis

      Mechanistic Analysis is not a common type of statistical analysis. However it worth mentioning here because, in some industries such as big data analysis, it has an important role.


      The mechanistic analysis is about understanding the exact changes in given variables that lead to changes in other variables. However, mechanistic does not consider external influences. The assumption is that a given system is affected by the interaction of its own components.

      It is useful on those systems for which there are very clear definitions. Biological science, for example, can make use of.


      WinDV video tutorials

      Notify me when software updated or report software

      This is so awesome. Been looking for this forever. Thank you so much!

      A very simple to use product. Very pleased I found it. I want to capture live from my mini DV camera and it does that perfectly.

      2/1/2021
      I've got 100's of hours of DV video that I have been attempting to transfer to disk for the last 10 years. I purchased a Matrox MXO2 Mini a while back to do this. I always had issues with it. It was always a pain to get it to connect. I also realized after capturing many hours of footage that the AVI codec used to capture is only available if you install the Matrox software that comes with the hardware. They provide the codec for download but it didn't work for me on Windows 10. Anyway, the power supply on the MXO2 just went out on me so the unit is dead. My Win 7 box with the Firewire port is nearing end of life so I need to get this footage transferred before it's too late.

      WinDV is the simplest and most reliable way to capture DV video I have come across. You can run it right from the exe. No install is needed. Starts up and connects to the camera immediately. I have been capturing 2 hour HI8 tapes with zero issues. It looks like it defaults to files that are 12.5 minutes in length (this can be changed). This puts the file size about 1.8 GB per 12.5 minutes instead if a single 24 GB+ file. Makes it easier to move around and open up in other apps. I copied these files to my Win 10 box and imported them into Adobe Premiere. There was a seamless transition between clips. No codec issues either. I wish I would have come across this software years ago.

      Thank you for this tool. It works very good. Glad I found this one. I use it at an old (offline) 32 bit Windows 7 laptop. Hardware is from 2005 (Vista-Time).

      I was stuggling to find a simple video capture software for my 2003 Sony DV VideoCam on my 64-bit Win7 OS. Microsoft does not support Win Live Essentials which includes Video Capture as of January 2020. I simply needed something to get digital video off the DV tapes into a MPEG4 or AVI format through my PCIE firewire card. This program works PERFECT. If you have a system that uses Win7 and a fierewire (I installed the firewire card long after I bought this PC) and your PC will recognize the DV camera when plugged into the firewire (as does mine) then this program works very nice.

      Explanation:
      NEW SOFTWARE = New tool since your last visit
      NEW VERSION = New version since your last visit
      NEW REVIEW = New review since your last visit
      NEW VERSION = New version

      Latest version
      Version number / Beta version number / Update version number and when it whas released.


      Schau das Video: Download and Install R and RStudio. R Tutorial. MarinStatsLectures (Januar 2022).