Os resultados das suas análises estatísticas ajudam a compreender o resultado do seu estudo, p. Se alguma variável tem algum efeito, se as variáveis estão relacionadas, se as diferenças entre grupos de observações são iguais ou diferentes, etc. As estatísticas são ferramentas da ciência, não um fim para si mesmas. Estatísticas devem ser usadas para fundamentar suas descobertas e ajudá-lo a dizer objetivamente quando você tem resultados significativos. Portanto, ao relatar os resultados estatísticos relevantes para o seu estudo, subordiná-los aos resultados biológicos reais. Relatórios Descritivos (Sumário) Estatísticas Meios. Sempre informe a média (valor médio) junto com uma medida de variabilidade (desvio padrão (s) ou erro padrão da média). Dois modos comuns de expressar a média ea variabilidade são mostrados abaixo: O comprimento total da truta marrom (n128) média de 34,4 cm (s 12,4 cm) em maio de 1994, amostras de Sebago Lake. quot s desvio padrão (este formato é preferido por Huth E outros (1994) quotTotal comprimento de truta marrom (n128) em média 34,4 plusmn 12,4 cm em maio de 1994, amostras de Sebago Lake. quot Este estilo necessita especificamente dizendo nos Métodos que a medida da variabilidade é relatada com a média. Se o resumo As estatísticas são apresentadas em forma gráfica (uma figura), você pode simplesmente relatar o resultado no texto sem verbalizar os valores de resumo: quotMean comprimento total de truta marrom em Sebago Lake aumentou 3,8 cm entre maio e setembro de 1994 (Figura 5) Frequências: Os dados de frequência devem ser resumidos no texto com medidas apropriadas, tais como percentagens, proporções ou proporções. Quanto ao período de giro de queda, cerca de 47 de trutas marrons e 24 de trutas de ribeiro foram concentradas nas partes mais profundas do lago (Tabela 3).quot Relatando Resultados de Testes Inferenciais (Hipóteses) Neste exemplo, o resultado chave é mostrado em azul eo resultado estatístico. Que comprova a descoberta, está em vermelho. O comprimento total médio de truta marrom no lago Sebago aumentou significativamente (3,8 cm) entre maio (34,4 mais 12,4 cm, n128) e setembro (38,2 plusmn 11,7 cm, n 114) 1994 (twosample t-test, p lt 0,001). NOTA : EVITE escrever frases inteiras que simplesmente digam qual teste você usou para analisar um resultado seguido por outro dando o resultado. Isto desperdiça palavras preciosas (economia.) E aumenta desnecessariamente seu comprimento dos papéis. Resumindo Resultados de Testes Estatísticos em Figuras Se os resultados mostrados em uma figura tiverem sido testados com um teste inferencial, é apropriado resumir o resultado do teste no gráfico para que o leitor possa compreender rapidamente o significado dos achados. É imperativo que você inclua informações em seus Materiais e Métodos, ou na legenda da figura, para explicar como interpretar qualquer sistema de codificação que você usa. Vários métodos comuns para resumir resultados estatísticos são mostrados abaixo. Exemplos: Comparação de grupos (testes t, ANOVA, etc.) A comparação das médias de 2 ou mais grupos é normalmente representada num gráfico de barras das médias e barras de erro associadas. Para dois grupos. A média maior pode ter 1-4 asteriscos centrados sobre a barra de erro para indicar o nível relativo do valor p. Em geral, quotquot significa plt 0,05, quot significa plt 0,01, quot significa plt 0,001 e quot significa plt0,0001. Em todos os casos, o p-valor deve ser relatado também na figura legenda O asterisco também pode ser usado com resultados tabulares como mostrado abaixo. Observe como o autor usou uma nota de rodapé para definir os valores de p que correspondem ao número de asteriscos. (Cortesia de Shelley Ball) Para três ou mais grupos existem dois sistemas normalmente utilizados: linhas ou letras. O sistema que você usa depende de como é complicado resumir o resultado. O primeiro exemplo abaixo mostra uma comparação de três meios. A linha que atravessa duas barras adjacentes indica que não são significativamente diferentes (com base num teste de comparações múltiplas) e porque a linha não inclui a média de pH 2, indica que a média de pH 2 é significativamente diferente do pH 5,3 ( Controlo) e o grupo de pH 3,5 significa. Observe que as informações sobre como interpretar o sistema de codificação (linha ou letras) estão incluídas na legenda da figura. Quando as linhas não podem ser facilmente desenhadas para resumir o resultado, a alternativa mais comum é usar letras maiúsculas colocadas sobre as barras de erro. As cartas compartilhadas em comum entre os grupos indicariam nenhuma diferença significativa. Exemplo: Resumindo Análises de Correlação e Regressão Para dados de relacionamento (parcelas X, Y) nos quais uma análise de correlação ou regressão foi realizada, é costume reportar as estatísticas de teste salientes (por exemplo, r, r-quadrado) e p-valor em O corpo do gráfico em fonte relativamente pequena, de modo a ser discreto. Se uma regressão é feita, a linha de melhor ajuste deve ser plotada ea equação da linha também fornecida no corpo do gráfico. Alterado 1-11-2017 Departamento de Biologia, Bates College. Lewiston, ME 04240O que é um Z-Score Um Z-score é uma medida numérica de uma relação de valores com a média de um grupo de valores. Se uma pontuação Z é 0, ela representa a pontuação é idêntica à pontuação média. As pontuações Z também podem ser positivas ou negativas, com um valor positivo indicando que a pontuação está acima da média e uma pontuação negativa indicando que está abaixo da média. As pontuações positiva e negativa também revelam o número de desvios padrão, a pontuação está acima ou abaixo da média. Carregar o leitor. BREAKING DOWN Z-Score As pontuações Z também revelam aos estatísticos e comerciantes se uma pontuação é típica para um conjunto de dados especificado ou se é atípica. Além disso, Z-scores também tornam possível para os analistas para adaptar as pontuações de vários conjuntos de dados para fazer pontuações que podem ser comparados entre si com precisão. Os testes de usabilidade são um exemplo de uma aplicação da vida real de Z-scores. Este termo é mais comumente conhecido como Altman Z-score. Edward Altman, professor da Universidade de Nova York, desenvolveu e introduziu a fórmula Z-score no final dos anos 1960 como uma solução para o processo demorado e um pouco confuso investidores tiveram que se submeter a determinar o quão próximo à falência de uma empresa foi. Na realidade, a fórmula Z-score Altman desenvolvido acabou fornecendo aos investidores com uma idéia da saúde financeira global de uma empresa. A Altman Z-Score Formula O Altman Z-score é a saída de um teste de força de crédito que ajuda a medir a probabilidade de falência de uma empresa de capital aberto. O Z-score é baseado em cinco principais índices financeiros que podem ser encontrados e calculados a partir de um relatório anual da empresa 10K. O cálculo utilizado para determinar o escore Z de Altman é o seguinte: Índice Z 1.2A 1.4B 3.3C 0.6D 1.0E Nesta equação: A Capital de giro / total de ativos B Lucros acumulados / total de ativos C Lucro antes de juros e impostos ( EBIT) / total de ativos D Valor de mercado do patrimônio líquido / total de passivos E Vendas / ativos totais Normalmente, uma pontuação abaixo de 1,8 indica que uma empresa provavelmente está indo para ou está sob o peso da falência. Inversamente, as empresas que pontuação acima de 3 são menos propensos a falência. Altman Z-Score Plus Altman desenvolveu e lançou o Altman Z-Score Plus em 2017. Esta fórmula é usada para avaliar empresas públicas e privadas e pode ser usado para empresas não-manufatureiras, bem como empresas de manufatura. O Z-Score Plus é adequado para empresas nos Estados Unidos, bem como para empresas fora dos Estados Unidos. Características Estatísticas Econometria Financeira Usando Stata por Simona Boffelli e Giovanni Urga fornece uma excelente introdução à análise de séries temporais e como fazê-lo em Stata para financeiro. A região do Oriente Médio e Norte da África (MENA) sofre tanto da disponibilidade de dados como da qualidade dos dados. Qualquer esforço para coletar, limpar e apresentar dados sobre a região é uma boa ideia. A 4ª Reunião do Grupo de Utilizadores da Polónia Stata terá lugar na segunda-feira, 17 de Outubro de 2017, na Escola Superior de Economia de Varsóvia, Varsóvia, Polónia. O objetivo do Stata Users Group Meeti. Rain Data: Usando Stata para automatizar a criação e rotulagem de cada variável através de loop Muitas vezes no trabalho de dados, verificamos que o mesmo trabalho precisa ser feito novamente e. A 22ª Reunião do Grupo de Utilizadores de Stata de Londres acontece na quinta-feira, 8 e sexta-feira, 9 de setembro de 2017 na Cass Business School, em Londres. A reunião do Grupo de Usuários do Stata de Londres. Cursos Stata mais recentes A maioria das questões de interesse são fundamentalmente questões de causalidade, ou seja, qual é o efeito de alguma variável x em alguma outra variável y. Este curso apresenta os métodos estatísticos que estão atualmente disponíveis para o estudo de tais questões. As análises causais modernas baseiam-se no quadro de resultados potenciais ou no quadro de equações estruturais. Vantagens e desvantagens de ambos os quadros serão discutidos. Entregue pela StataCorp, NetCourses são convenientes cursos baseados na web para a aprendizagem Stata. Nosso curso Stata Fundamentals fornece uma introdução completa ao Stata para o novo usuário e é ideal para os usuários novos ou principiantes que querem ter uma vantagem e aprender a usar o Stata de forma eficiente. Aprenda como comunicar seus dados com recursos gráficos poderosos do Statas. Este curso apresentará diferentes tipos de gráficos e demonstrará como usá-los para a análise exploratória de dados. Entregue pela StataCorp, NetCourses são convenientes cursos baseados na web para a aprendizagem Stata.
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