Bréag Analytics
An Claonadh Anailíse
Dúirt Mark Twain go debatably rud éigin cosúil le, “Tá trí chineál bréaga: bréaga, bréaga damanta agus Analytics. "
Glacaimid leis go dtugann an anailísíocht léargais úsáideacha inghníomhaithe dúinn. Is minic nach dtuigimid an tionchar a bhíonn ag ár gclaofacht féin agus ag daoine eile ar na freagraí a thugann na bogearraí agus na córais is sofaisticiúla dúinn fiú. Uaireanta, b’fhéidir go n-ionramhálfar go mímhacánta sinn, ach, níos coitianta, b’fhéidir gur laofachtaí caolchúiseacha agus neamhfhiosacha a shníomhann isteach inár n-anailísíocht. Is iomaí spreagadh atá taobh thiar den anailísíocht chlaonta. Uaireanta bíonn tionchar ag na torthaí neamhchlaonta a mbeimid ag súil leis ón eolaíocht ag 1) roghanna subtle maidir leis an gcaoi a gcuirtear na sonraí i láthair, 2) sonraí neamhréireacha nó neamh-ionadaíoch, 3) conas a dhéantar córais AI a oiliúint, 4) aineolas, neamhinniúlacht taighdeoirí nó daoine eile atá ag iarraidh. chun an scéal a insint, 5) an anailís féin.
Tá an Cur i Láthair claonta
Is fusa cuid de na bréaga a fheiceáil ná cinn eile. Nuair a bhíonn a fhios agat cad ba cheart duit a chuardach b'fhéidir go n-aimseoidh tú seans níos éasca graif agus cairteacha míthreoracha.
Tá ar a laghad cúig bhealach chun sonraí a thaispeáint go míthreorach: 1) Taispeáin tacar sonraí teoranta, 2). Taispeáin comhghaolta neamhghaolmhara, 3) Taispeáin sonraí go mícheart, 4) Taispeáin sonraí go neamhghnáth, nó 5). Taispeáin sonraí ró-shimplithe.
Taispeáin tacar sonraí teoranta
Is minic a insíonn teorainn na sonraí, nó má roghnaítear cuid neamhrandamach de na sonraí de láimh, scéal nach bhfuil ag teacht leis an bpictiúr mór. Is éard atá i gceist le drochshampláil, nó piocadh silíní, nuair a úsáideann an t-anailísí sampla neamh-ionadaíoch chun grúpa níos mó a léiriú.
I mí an Mhárta 2020, Roinn Sláinte Poiblí Georgia d’fhoilsigh sé an chairt seo mar chuid dá tuarascáil stádais laethúil. Go deimhin ardaíonn sé níos mó ceisteanna ná mar a fhreagraíonn sé.
Ceann de na rudaí atá in easnamh ná comhthéacs. Mar shampla, bheadh sé ina chuidiú fios a bheith agat cad é an céatadán den daonra do gach aoisghrúpa. Saincheist eile a bhaineann leis an bpíchairt atá simplí ná na haoisghrúpaí míchothroma. Tá 0 mbliana ag an 17-18, tá 18 ag 59-42, tá 60+ neamhiata, ach tá timpeall 40 bliain aige. Is í an chonclúid, i bhfianaise na cairte seo amháin, ná go bhfuil formhór na gcásanna san aoisghrúpa 18-59 bliain d’aois. Tá cuma ar an aoisghrúpa 60+ bliain d’aois nach mbeidh an oiread sin tionchair ag cásanna COVID orthu. Ach ní hé seo an scéal ar fad.
Chun comparáid a dhéanamh, tá an tacar sonraí éagsúla seo ar an láithreán gréasáin CDC cairttear cásanna COVID de réir aoisghrúpa leis na sonraí breise ar an gcéatadán de Dhaonra SAM atá i ngach raon aoise.
Tá sé seo níos fearr. Tá níos mó comhthéacs againn. Is féidir linn a fheiceáil go bhfuil céatadán níos airde cásanna ag aoisghrúpaí 18-29, 30-39, 40-49 ná céatadán an aoisghrúpa sa daonra. Tá roinnt aoisghrúpaí míchothrom ann fós. Cén fáth gur aoisghrúpa ar leith é 16-17? Fós féin ní hé seo an scéal ar fad, ach tá colúin scríofa ag pundits, rinne tuar agus sainorduithe ar níos lú ná seo. Ar ndóigh, le COVID, tá go leor athróg sa bhreis ar aois a théann i bhfeidhm ar a bheith san áireamh mar chás dearfach: stádas vacsaínithe, infhaighteacht tástálacha, líon na n-amanna a tástáladh, comhghalrachtaí, agus go leor eile. Soláthraíonn líon na gcásanna, ann féin, pictiúr neamhiomlán. Féachann an chuid is mó de na saineolaithe freisin ar Líon na mbásanna, nó ar chéatadáin na mbásanna in aghaidh an 100,000 den daonra, nó ar chás-bhásanna chun breathnú ar conas a théann COVID i bhfeidhm ar gach aoisghrúpa.
Taispeáin comhghaolta neamhghaolmhara
Ar ndóigh, tá a comhghaol láidir idir caiteachas SAM ar eolaíocht, spás, agus teicneolaíocht agus líon na bhFéinmharú trí chrochadh, trí thachtadh agus trí plúchadh. Is é 99.79% an Comhghaol, beagnach cluiche foirfe.
Cé, áfach, a dhéanfadh an cás go bhfuil baint éigin acu seo, nó go bhfuil cúis acu leis an gceann eile? Tá samplaí eile nach bhfuil chomh foircneach, ach nach lú amhrasach. Tá comhghaol láidir comhchosúil idir Litreacha i Winning Word of Scripps National Spelling Bee agus Líon na nDaoine a Maraíodh ag Damháin alla Géineacha. Chomhtharlú? Do Chomhairle féin.
Bealach eile leis na sonraí seo a chairteadh a d’fhéadfadh a bheith níos lú míthreorach ná náid a áireamh ar an dá ais-Y.
Taispeáin sonraí go mícheart
ó Conas Sonraí a Thaispeáint go Droch, chuir Stát na Seoirsia i SAM na 5 Chontae is Fearr leis an Líon is Mó de Chásanna Deimhnithe COVID-19.
Breathnaíonn legit, ceart? Is léir go bhfuil treocht anuas ann maidir le cásanna dearbhaithe COVID-19. An féidir leat an X-ais a léamh? Seasann an X-ais don am. De ghnáth, méadóidh dátaí ó chlé go deas. Anseo, feicimid beagán taistil ama ar an X-ais:
4/28/2020
4/27/2020
4/29/2020
5/1/2020
4/30/2020
5/4/2020
5/6/2020
5/5/2020
5/2/22020 ...
Fan? Cad? Ní dhéantar an X-ais a shórtáil go croineolaíoch. Mar sin, chomh deas agus a bheadh cuma ar an treocht, ní féidir linn aon chonclúidí a tharraingt. Má dhéantar na dátaí a ordú, taispeánann na barraí le haghaidh líon na gcásanna patrún sawtooth níos mó ná treocht de chineál ar bith.
Is é an socrú éasca anseo ná na dátaí a shórtáil mar a dhéanann féilire.
Taispeáin sonraí go neamhghnáth
Táimid go léir gnóthach. Mhúin ár n-inchinn dúinn breithiúnais thapa a dhéanamh bunaithe ar thoimhdí a bhí comhsheasmhach inár saol. Mar shampla, léiríonn gach graf atá feicthe agam riamh na haiseanna x- agus y- ag teacht le chéile ag nialas, nó luachanna is ísle. Ag breathnú go hachomair ar an gcairt seo, cad iad na conclúidí is féidir leat a bhaint as éifeacht Florida “Seas do dhlí talún.”? Tá náire orm é a admháil, ach chuir an graf seo isteach orm ar dtús. Tarraingítear do shúil go háisiúil chuig an téacs agus sa tsaighead i lár na grafaice. Tá Down thuas sa ghraf seo. B’fhéidir nach bréag é – tá na sonraí ceart go leor. Ach, caithfidh mé smaoineamh go bhfuil sé i gceist mheabhlaireacht. Mura bhfuil sé feicthe agat fós, tá nialas ar an y-ais ag an mbarr. Mar sin, de réir mar a thagann treochtaí sonraí síos, ciallaíonn sé sin níos mó básanna. Léiríonn an chairt seo go bhfuil líon na ndúnmharuithe ag baint úsáide as airm tine Mhéadaigh tar éis 2005, léirithe ag an treocht atá ag dul síos.
Taispeáin na sonraí ró-shimplithe
Is féidir sampla amháin de ró-shimpliú na sonraí a fheiceáil nuair a bhaineann anailísithe leas as Simpson's Paradox. Is feiniméan é seo a tharlaíonn nuair is cosúil go léiríonn sonraí comhiomlán conclúid eile seachas nuair a roinntear i bhfo-thacair iad. Is furasta titim isteach sa gaiste seo nuair a fhéachtar ar chéatadáin chomhiomlánaithe ardleibhéil. Baineann ceann de na léaráidí is soiléire de Simpson's Paradox ag an obair le meáin batting.
Anseo feicimid go bhfuil meán batting foriomlán níos airde ag Derek Jeter ná David Justice do shéasúir 1995 agus 1996. Tagann an paradacsa isteach nuair a thuigimid gur éirigh le Ceartas Jeter i mbatáil meán an dá bhliain sin. Má fhéachann tú go cúramach, déanann sé ciall nuair a thuigeann tú go raibh thart ar 4x níos mó at-ialtóga (an t-ainmneoir) ag Jeter i 1996 ag meán .007 níos ísle i 1996. De bharr an méid, bhí thart ar 10x líon na n-ialtóg ialtóg amháin ag Ceartas. 003 meán níos airde i 1995.
Is cosúil go bhfuil an cur i láthair simplí, ach tá tátail mhíchearta mar thoradh ar Paradacsa Simpson, go hintinneach, nó i ngan fhios dó. Le déanaí, bhí samplaí de Simpson's Paradox sa nuacht agus ar na meáin shóisialta a bhaineann le vacsaíní agus básmhaireacht COVID. Aon chairt léiríonn graf líne a dhéanann comparáid idir rátaí báis idir vacsaínithe agus neamh-vacsaínithe do dhaoine idir 10-59 bliain d'aois. Léiríonn an chairt go bhfuil ráta básmhaireachta níos ísle go seasta ag daoine gan vacsaínithe. Cad atá ar siúl anseo?
Tá an cheist cosúil leis an gceann a fheicimid le meáin batting. Is é an t-ainmneoir sa chás seo ná líon na ndaoine aonair i ngach aoisghrúpa. Nascann an graf grúpaí a bhfuil torthaí difriúla acu. Má táimid ar an aoisghrúpa níos sine , 50-59 , ar leithligh, feicimid go bhfuil an táille vacsaínithe níos fearr. Mar an gcéanna, má táimid ar 10-49, ní mór dúinn a fheiceáil freisin go bhfuil an táille vacsaínithe níos fearr. Go paradacsach, nuair a fhéachann tú ar an sraith chomhcheangailte, is cosúil go bhfuil toradh níos measa ag neamh-vacsaíniú. Ar an mbealach seo, is féidir leat cás a dhéanamh ar son argóintí contrártha ag baint úsáide as na sonraí.
Tá na Sonraí claonta
Ní féidir muinín a chur sna sonraí i gcónaí. Fiú sa phobal eolaíoch, d’admhaigh breis is trian de na taighdeoirí a ndearnadh suirbhé orthu “cleachtais taighde amhrasacha.” Eile bleachtaire calaoise taighde a deir, “Is dócha go mbeidh i bhfad níos mó calaoise ann maidir le sonraí – táblaí, líneghraif, sonraí seicheamhaithe [– ná mar atá á fháil amach againn i ndáiríre]. Is féidir le haon duine atá ina shuí ag bord na cistine roinnt uimhreacha a chur ar scarbhileog agus líneghraf a dhéanamh a bhfuil cuma diongbháilte air.”
Seo an chéad Mar shampla, Breathnaíonn an nós a rinne duine éigin go díreach. Níl mé ag rá gur calaois é seo, ach mar shuirbhé, ní ghineann sé aon sonraí a chuireann le cinneadh eolasach. Is cosúil gur chuir an suirbhé ceist ar fhreagróirí faoina dtuairimí faoi chaife an stáisiúin gháis, nó faoi imeacht reatha ábhartha éigin eile.
- superb
- Mór
- An-mhaith
Tá an post Twitter curtha agam chun tagairtí don pháirtí ciontach a bhaint, ach is é seo an chairt iomlán iarbhír de thorthaí deiridh an tsuirbhé. Níl suirbhéanna mar seo neamhchoitianta. Ar ndóigh, léireoidh cairt ar bith a chruthófar as na sonraí a eascraíonn as na freagraí nach bhfuil an caife i gceist le cailliúint.
Is í an fhadhb atá ann ná dá dtabharfaí an suirbhé seo duit agus mura n-aimsíonn tú freagra a d’oirfeadh do smaoineamh, ní dhéanfá an suirbhé. D’fhéadfadh gur sampla iontach é seo den chaoi ar féidir sonraí neamhiontaofa a chruthú. D’fhéadfadh níos lú freagraí a bheith mar thoradh ar dhroch-dhearadh suirbhé, áfach, agus níl ach tuairim amháin ag na daoine a fhreagraíonn, níl ann ach méid áirithe. Tá na sonraí claonta.
Tagann an dara sampla seo de chlaonadh sonraí ó chomhaid “Na Graifí Míthreoracha COVID 19 is measa. "
Arís, tá sé seo subtle agus ní léir go hiomlán. Léiríonn an graf barra laghdú mín - beagnach ró-réidh - i gcéatadán na gcásanna dearfacha COVID-19 le himeacht ama do chontae i Florida. D’fhéadfá an tátal a bhaint as go héasca go bhfuil laghdú ag teacht ar chásanna. Sin iontach, léiríonn an léirshamhlú go cruinn na sonraí. Tá an fhadhb sna sonraí. Mar sin, is claonadh níos insidious é mar ní féidir leat é a fheiceáil. Tá sé bácáilte isteach na sonraí. Áirítear ar na ceisteanna nach mór duit a chur, cé atá á thástáil? I bhfocail eile, cad é an t-ainmneoir, nó an daonra a bhfuil muid ag féachaint ar chéatadán. Is é an toimhde gurb é an daonra iomlán, nó ar a laghad, sampla ionadaíoch.
Le linn na tréimhse seo, áfach, sa chontae seo, níor tugadh tástálacha ach do líon teoranta daoine. Bhí orthu comharthaí cosúil le COVID a bheith acu, nó thaistil siad le déanaí go tír ar liosta na spotaí te. Ina theannta sin is mearbhall ar na torthaí gur áiríodh gach tástáil dhearfach agus gur cuireadh gach tástáil diúltach san áireamh. Go hiondúil, nuair a thástálann duine deimhneach, dhéanfaidís tástáil arís nuair a rith an víreas a chúrsa agus dhéanfadh siad tástáil diúltach. Mar sin, ar bhealach, do gach cás dearfach, tá cás tástála diúltach ann a chealaíonn sé amach. Tá formhór mór na dtástálacha diúltach agus rinneadh tástálacha diúltacha gach duine a chomhaireamh. Is féidir leat a fheiceáil conas atá na sonraí claonta agus nach bhfuil siad úsáideach go háirithe chun cinntí a dhéanamh.
Tá ionchur agus oiliúint AI claonta
Tá ar a laghad dhá bhealach inar féidir le AI torthaí claonta a bheith mar thoradh: tosú le sonraí claonta, nó úsáid a bhaint as halgartaim claonta chun sonraí bailí a phróiseáil.
Ionchur claonta
Tá go leor againn faoin tuiscint gur féidir muinín a bheith ag AI as na huimhreacha a ghéarú, a halgartaim a chur i bhfeidhm, agus anailís iontaofa a dhéanamh ar na sonraí. Ní féidir le hIntleacht Shaorga a bheith ach chomh cliste agus atá sé oilte. Más rud é go bhfuil na sonraí ar a bhfuil sé oilte neamhfhoirfe, ní fhéadfar muinín a chur sna torthaí nó sna conclúidí, ach an oiread. Cosúil leis an gcás thuas maidir le claonadh suirbhé, tá roinnt bealaí inar féidir sonraí a bheith ann claonta sa mheaisínfhoghlaim:.
- Claonadh samplach – níl an tacar sonraí oiliúna ionadaíoch don daonra iomlán.
- Claonadh eisiaimh – uaireanta bíonn a ndealraíonn sé gur asluiteacha bailí i ndáiríre, nó, nuair a tharraingímid an líne ar cad atá le cur san áireamh (zipchóid, dátaí, srl).
- Claonadh tomhais – is é an gnás a thomhas i gcónaí ó lár agus ó bhun an mheiniscis, mar shampla, agus leachtanna á dtomhas i bhfleascáin toirtmhéadracha nó i bpromhadáin (seachas mearcair.)
- Claonadh chun cuimhne – nuair a bhraitheann taighde ar chuimhne na rannpháirtithe.
- Laofacht bhreathnadóir - tá claonadh níos mó ag eolaithe, cosúil le gach duine, a fheiceáil cad a bhfuil siad ag súil a fheiceáil.
- Claonadh gnéis agus ciníoch – d’fhéadfadh go mbeadh ró-ionadaíocht nó tearcionadaíocht ag baint le gnéas nó cine.
- Claonadh comhlachais – treisíonn na sonraí steiréitíopaí
Chun AI torthaí iontaofa a thabhairt ar ais, ní mór a shonraí oiliúna ionadaíocht a dhéanamh ar an saol fíor. Mar atá pléite againn in alt blag roimhe seo, tá ullmhú sonraí ríthábhachtach agus cosúil le haon tionscadal sonraí eile. Is féidir le sonraí neamhiontaofa an ceacht mícheart a mhúineadh do chórais mheaisínfhoghlama agus beidh an chonclúid mícheart mar thoradh air. É sin ráite, “Tá na sonraí go léir claonta. Ní paranóia é seo. Is fíoras é seo.” – An Dr Sanjiv M. Narayan, Scoil an Leighis Ollscoil Stanford.
Mar thoradh ar úsáid sonraí claonta le haghaidh oiliúna tá roinnt teipeanna suntasacha AI. (Samplaí anseo agus anseo, taighde anseo..)
Algartam claonta
Is sraith rialacha é algartam a ghlacann le hionchur agus a chruthaíonn aschur chun fadhb ghnó a fhreagairt. Is minic gur crainn chinnidh dea-shainithe iad. Mothaíonn halgartaim mar bhoscaí dubha. Níl aon duine cinnte conas a oibríonn siad, go minic, ní fiú an cuideachtaí a úsáideann iad. Ó, agus is minic a bhíonn siad dílsithe. Tá a nádúr mistéireach agus casta ar cheann de na cúiseanna go bhfuil algartaim claonta chomh insidious. .
Smaoinigh ar algartaim AI sa leigheas, AD nó airgeadas a chuireann cine san áireamh. Más fachtóir é cine, ní féidir leis an algartam a bheith dall ó thaobh cine de. Níl sé seo teoiriciúil. Tá fadhbanna mar seo aimsithe sa saol fíor ag baint úsáide as AI i fhostú, ride-share, iarratas ar iasachts, agus trasphlandú duáin.
Is é an líne bun ná má tá do shonraí nó halgartaim olc, níos measa ná useless, d'fhéadfadh siad a bheith contúirteach. Tá a leithéid de rud ann agus “iniúchadh algartamach.” Is é an sprioc ná cabhrú le heagraíochtaí na rioscaí féideartha a bhaineann leis an algartam a aithint mar a bhaineann sé le cothroime, le claonadh agus le hidirdhealú. Áit eile, Facebook ag baint úsáide as AI chun an laofacht in AI a chomhrac.
Tá daoine claonta
Tá daoine againn ar an dá thaobh den chothromóid. Tá daoine ag ullmhú na hanailíse agus tá daoine ag fáil an eolais. Tá taighdeoirí ann agus tá léitheoirí ann. In aon chumarsáid, is féidir fadhbanna a bheith ann maidir le tarchur nó fáiltiú.
Tóg an aimsir, mar shampla. Cad is brí le “seans báistí”? Ar dtús, cad a chiallaíonn meitéareolaithe nuair a deir siad go bhfuil seans ann go mbeidh báisteach ann? Dar leis an rialtas SAM Seirbhíse Aimsir Náisiúnta, seans báistí, nó an rud a dtugann siad Dóchúlacht an Chaisleáin (PoP), ar cheann de na gnéithe is lú a thuigtear i réamhaisnéis aimsire. Tá sainmhíniú caighdeánach aige: “Níl sa dóchúlacht go dtarlóidh deascadh ach dóchúlacht staidrimh de 0.01″ orlach [sic] de [sic] níos mó deascadh ag limistéar ar leith sa limistéar réamhaisnéise tugtha sa tréimhse ama sonraithe.” Is é an “limistéar tugtha” an limistéar réamhaisnéise, nó broadlimistéar teilgthe. Ciallaíonn sé sin go mbraitheann Dóchúlacht oifigiúil an Chathaoirligh ar an muinín go mbeidh sé ag cur báistí áit éigin sa cheantar agus ar an gcéad den limistéar a éireoidh fliuch. I bhfocail eile, má tá an meitéareolaí muiníneach go mbeidh sé ag cur báistí sa limistéar réamhaisnéise (Muinín = 100%), ansin is ionann an PoP agus an chuid den limistéar a gheobhaidh báisteach.
Sráid Pháras; Lá na Báistí, Gustave Caillebote (1848-1894) Fearann Poiblí Institiúid Ealaíne Chicago
Braitheann seans báistí ar mhuinín agus ar cheantar araon. Ní raibh a fhios sin agam. Tá amhras orm nach bhfuil a fhios sin ag daoine eile ach an oiread. Ní thuigeann thart ar 75% den daonra go cruinn conas a ríomhtar PoP, nó cad atá i gceist leis a léiriú. Mar sin, an bhfuilimid á mealladh, nó, an fadhb bhraistintí é seo. A ligean ar a dtugtar é dearcadh deascadh. An gcuirimid an milleán ar réamhaisnéiseoir na haimsire? Chun a bheith cothrom, tá roinnt mearbhall i measc réamhaisnéiseoirí aimsire, freisin. I gceann suirbhé, Dúirt 43% de na meitéareolaithe a ndearnadh suirbhé orthu gur beag comhsheasmhacht atá sa sainmhíniú ar PoP.
Tá an Anailís Féin Laofa
As na cúig thoisc a mbíonn tionchar acu, b’fhéidir gurb í an anailís féin an ceann is mó a d’iontais. I dtaighde eolaíoch a fhágann go bhfoilsítear páipéar athbhreithnithe, de ghnáth déantar teoiric a hipitéisiú, sainmhínítear modhanna chun an hipitéis a thástáil, bailítear sonraí, ansin déantar anailís ar na sonraí. Is beag an tuiscint atá ag an gcineál anailíse a dhéantar agus conas a dhéantar í sa chaoi a dtéann sé i bhfeidhm ar na conclúidí. I páipéar a foilsíodh níos luaithe i mbliana (Eanáir 2022), in International Journal of Cancer, rinne na húdair measúnú ar cé acu torthaí trialacha randamacha rialaithe agus staidéir bhreathnadóireachta siarghabhálacha. Tháinig a dtorthaí ar an gconclúid,
Trí roghanna anailíse a athrú i dtaighde ar éifeachtacht chomparáideach, ghineamar torthaí contrártha. Tugann ár dtorthaí le fios go bhféadfadh staidéar siarghabhálach breathnadóireachta a fháil amach go bhfeabhsaíonn cóireáil torthaí d’othair, agus go bhféadfadh staidéar eile cosúil leis a fháil amach nach bhfuil sé bunaithe go simplí ar roghanna anailíse.
San am atá caite, nuair a léamh alt iris eolaíoch, má tá tú cosúil liomsa, b'fhéidir gur shíl tú go bhfuil na torthaí nó conclúidí ar fad faoi na sonraí. Anois, dealraíonn sé go bhféadfadh na torthaí, nó an bhfuil an hipitéis tosaigh deimhnithe nó a bhréagnú, ag brath ar an modh anailíse freisin.
Eile staidéar a dhéanamh ar fuarthas torthaí comhchosúla. An t-alt, Go leor Anailísí, Tacar Sonraí amháin: Ag Déanamh Trédhearcach Mar a théann Athruithe i Roghanna Anailíseacha i gcion ar Thorthaí, cur síos ar an gcaoi ar thug siad an tacar sonraí céanna do 29 bhfoireann éagsúla le hanailís a dhéanamh orthu. Is minic a fheictear anailís sonraí mar phróiseas dian, dea-shainithe as a dtagann aon chonclúid amháin.
In ainneoin moltaí na modheolaithe, is furasta dearmad a dhéanamh ar an bhfíric go bhféadfadh torthaí a bheith ag brath ar an straitéis anailíse roghnaithe, a bhfuil teoiric, boinn tuisceana agus roghanna na roghanna aici féin. I go leor cásanna, tá go leor cineálacha cur chuige réasúnta (agus go leor míréasúnta) ann chun sonraí a bhaineann le ceist taighde a mheas.
D’fhoinsigh na taighdeoirí an anailís ar na sonraí agus tháinig siad ar an tátal go n-áiríonn an taighde go léir cinntí suibiachtúla – lena n-áirítear cén cineál anailíse is cóir a úsáid – a d’fhéadfadh tionchar a bheith acu ar thoradh deiridh an staidéir.
Moladh duine eile taighdeoir a rinne anailís ar an staidéar thuas a bheith cúramach agus páipéar amháin á úsáid le linn cinntí a dhéanamh nó le conclúidí a bhaint amach.
Aghaidh a thabhairt ar Laofacht in Analytics
Níl i gceist anseo ach scéal rabhaidh. Is féidir le heolas sinn a chosaint ó bheith glactha isteach ag camscéimeanna. Dá n-aithneofá modhanna féideartha a d’fhéadfadh scanóir a úsáid chun sinn a amadán, is ea is lú an seans go dtabharfar isteach sinn, abair, abair, trí mhíthreoir phúcaí phóca, nó trí chaint réidh dhráma Ponzi. Mar sin is le tuiscint agus aithint laofachtaí féideartha a théann i bhfeidhm ar ár n-anailísíocht. Más eol dúinn tionchair fhéideartha, b’fhéidir go mbeimid in ann an scéal a chur i láthair níos fearr agus cinntí níos fearr a dhéanamh ar deireadh.
