Las fórmulas comúnmente utilizadas en el análisis de datos incluyen:
1. Promedio: la suma de todos los datos dividida por el número de datos, a menudo utilizada para expresar la tendencia central de los datos.
2. Mediana: el número en el medio después de ordenar los datos por tamaño. A menudo se usa para reemplazar el promedio para evitar el impacto de los valores atípicos en los datos.
3. Moda: El número que aparece con más frecuencia, suele usarse para describir la distribución de los datos.
4. Desviación estándar: mide el grado de dispersión de los datos. Cuanto mayor es la desviación estándar, más dispersos están los datos.
5. Varianza: El cuadrado de la desviación estándar también es un indicador del grado de dispersión de los datos.
6. Coeficiente de correlación: mide la correlación entre dos variables. El rango de valores está entre -1 y 1. Un coeficiente de correlación positivo indica una correlación positiva entre las dos variables, y un coeficiente de correlación negativo indica una correlación negativa. correlación. 0 significa que no hay correlación.
7. Prueba t: se utiliza para comparar si existe una diferencia significativa en las medias de dos grupos de muestras y se puede utilizar para juzgar la importancia de los resultados experimentales.
8. Análisis de varianza: se utiliza para comparar si existe una diferencia significativa en las medias de tres o más grupos de muestras, y se puede utilizar para determinar si el impacto de diferentes tratamientos en los resultados experimentales es significativo.
Las fórmulas anteriores son algunas fórmulas necesarias en el análisis de datos. El dominio de estas fórmulas puede ayudar a los analistas a comprender e interpretar mejor los datos.