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第 2 单元 数据分析与解释
请参阅 IND-HND-007 研究表 6。所呈现的数据显示，卡方 = 5.31，dfi，P< .05，在 .05 显著性水平上具有统计学意义。因此，无差异的零假设被拒绝，研究假设被接受；即，分中心所在的 Barwala 村的妇女人数明显多于其他村庄的妇女，她们更倾向于使用经过培训的人员。请注意表 5 和表 6 中的描述性分析，其中数据以频率和百分比形式汇总并以表格形式呈现。卡方检验是一种推论统计，用于检验关联假设（参见词汇表中的卡方）。让我们看看显著性水平是什么意思。
第11章：描述定量数据
章节概述：Frey，L.，Botan，C。和Kreps，G。（1999）。调查交流：研究方法简介。（第二版）波士顿：Allyn＆Bacon。第11章：描述定量数据I.简介A.我们不断地被以统计形式的信息轰炸，人们用来描述事物。有些易于理解，有些则更复杂。B.本章旨在帮助解释用于分析定量（数值）数据的各种统计数据。目标是帮助您成为此类信息的有能力的消费者。II。 有意义的数字：统计数据分析A. 一组获得的数据本身不是很有用。它需要进行分析和解释。 B. 数据分析：检查数据对研究人员意味着什么，将数据转换为可以共享的有用信息的过程。 1。 统计数据分析：检查定量数据对研究人员意味着什么的过程。 C.“统计信息”来自拉丁语“状态”，这意味着统计信息用于了解定量数据的状态或状态；统计信息是指一组数据的任何数值指标。 1。 有两个广泛的统计数据：描述性和推论统计。 D.统计是用于提出论点的最普遍和有说服力的证据形式之一。人们应该警惕以下事实：统计通常以不太诚实的方式使用（“统计评估”）。 1。 2。 a。 b。II。有意义的数字：统计数据分析A.一组获得的数据本身不是很有用。它需要进行分析和解释。B.数据分析：检查数据对研究人员意味着什么，将数据转换为可以共享的有用信息的过程。1。统计数据分析：检查定量数据对研究人员意味着什么的过程。C.“统计信息”来自拉丁语“状态”，这意味着统计信息用于了解定量数据的状态或状态；统计信息是指一组数据的任何数值指标。1。有两个广泛的统计数据：描述性和推论统计。D.统计是用于提出论点的最普遍和有说服力的证据形式之一。人们应该警惕以下事实：统计通常以不太诚实的方式使用（“统计评估”）。1。2。a。b。缺乏有关统计信息的知识会导致倾向于完全拒绝信息或以面值接受信息。E.统计一词是指两个项目：1。产品：表征一组定量数据的数值描述和推论统计。技术：生成数值描述和统计推断的程序的应用。f。存在两种类型的统计数据分析所反映的描述和推断的一般目的：1。描述性统计数据分析：用于构建有关一组定量数据特征的简单描述。摘要统计信息：总结数据的数值指标。将原始分数转换为标准分数。 c。构建数据的视觉显示。 2。 推论统计数据分析：两个目的：估计：从聚集在样本上收集的数据中估算人群的特征。 b。 显着性测试：对组之间的显着统计差异和变量之间的显着统计关系进行测试。 iii。 通过摘要统计数据描述数据A. 必须以某种方式凝结组成相对较大的数据集的数据才能理解它们。 1。 数据被凝结为一个数值指标，该指标最能汇总数据集，称为摘要统计量，这是描述整个定量数据集的有效方法。 B.将原始分数转换为标准分数。c。构建数据的视觉显示。2。推论统计数据分析：两个目的：估计：从聚集在样本上收集的数据中估算人群的特征。b。显着性测试：对组之间的显着统计差异和变量之间的显着统计关系进行测试。iii。通过摘要统计数据描述数据A.必须以某种方式凝结组成相对较大的数据集的数据才能理解它们。1。数据被凝结为一个数值指标，该指标最能汇总数据集，称为摘要统计量，这是描述整个定量数据集的有效方法。B.研究人员寻求一个摘要统计数据，该统计数据提供了数据集中的“典型”点，最好的
糖尿病患者的饮食习惯...
简介：营养是糖尿病预防和管理的基石；因此，让患者养成健康的饮食习惯至关重要。先前的研究尚未记录葡萄牙 2 型糖尿病患者饮食习惯中的主要错误。本研究旨在确定葡萄牙 2 型糖尿病患者饮食习惯中的主要错误，并评估其与社会人口变量的关系。方法：在初级卫生保健单位的 2 型糖尿病患者便利样本中进行横断面多中心研究。英国糖尿病和饮食问卷 (UKDDQ) – 翻译和改编，于 2022 年 7 月至 10 月应用。进行了描述性和推断性统计分析。
Etcherla - 532 410（AP）
物理学BSPHY-MJ302热量和热力学化学BSCHE-MJ302有机化学（卤素与氧气有机化合物）计算机科学BSCS-MJ302数据结构BSBT-MJ302 BSBT-MJ302分子生物学生物学生物学生物学生物学BSBOT BSBOT BSBOT BSBOT BSBOT BSBOT BSBOT PLATER DISORALIGY和PLANTION DISESES ZORIES ZORIES ZERES AQUASACACAC-MJ302222 BSZO-MJ302遗传学统计原理BSSTAT-MJ302理论连续分布电子BSELE-MJ302数字电子电子微型BSMB-MJ302 BSMB-MJ302生物分类与酶学数据科学BSDS-MJ302 MEDICAL和APPLIED STATICATION BSDS-MJ302 SENCORITAL BAHIS MEDICATION BAHIS MEDICAL 1707 C.E）经济学Baeco-MJ302经济思想与政治经济学政治学Bapol-MJ302印度宪法旅游和旅行管理
云计算技术对国际商业机器公司业绩的影响
文章历史摘要 关于新兴技术和性能的研究已经开展，但 IT 行业进行的研究很少，因此需要填补 IT 公司 IBM Africa 的空白。具体而言，IT 公司尚未对云计算进行研究。该研究的目的是确定云计算技术对 IBM Africa 绩效的影响。该研究采用描述性研究设计。该研究针对 IBM Africa 的 184 名员工，并使用分层随机抽样技术。分析是通过使用推论和描述统计进行定量分析的。推论统计的形式为线性回归、相关性、方差分析和 T 检验。研究发现云计算技术与性能之间存在 0.343 的弱正相关性。模型摘要的结果表明性能方差为 10.9%。回归系数结果表明云计算技术显着预测了性能，𝛽 为 0.348。方差分析结果表明云计算技术显着影响了性能，F 值为 13.827。云计算带来的感知优势促使企业采用云计算，平均值为 4.24。云计算提高了运营效率，平均值为 4.22，改善了客户关系，平均值为 4.2。研究得出结论，云计算技术与性能之间存在正相关关系。高层管理人员支持采用云计算。数据分析技术与性能之间存在正相关关系。大数据分析带来了更好的客户驱动型业务。人工智能技术与性能之间存在正相关关系。研究建议管理层应持续使用云计算技术，对所有员工进行使用培训，并提出可能阻碍有效使用该技术的措施。
人工智能对可持续性的影响以及......
摘要目的：尼日利亚大多数中小企业仍在利用模拟计算机时代，手动操作优于数字操作。本研究考察了人工智能对尼日利亚东南部中小企业可持续性和运营效率的影响。具体来说，确定了机器学习对中小企业运营效率的影响。研究方法：采用描述性研究设计。研究对象包括在合作事务委员会 (CAC) 注册和认证的 27546 家中小企业。利用 Krejcie 和 Morgan 1970 年的样本量确定公式得出 379 个样本量。结构化问卷是用于收集数据的主要工具。该工具经过验证和可靠性测试。可靠性系数为 0.86，被认为是可靠的。结果：使用由简单回归分析组成的推论统计进行数据分析。结果表明，机器学习对尼日利亚东南部中小企业的运营效率有显着的积极影响。局限性：采用了推论统计工具，限制了其他统计工具的表现形式。此外，中小企业仅限于东南部，而没有考虑到尼日利亚全国的中小企业。贡献：考虑到人工智能对中小企业的重大影响，本研究直言不讳地强调了人工智能在中小企业中的功效并鼓励其采用。实际意义：本研究鼓励政策持有人和行业利益相关者创建一个非常支持的生态系统，鼓励中小企业采用人工智能。这可以通过提供财政激励、加强培训计划的机会以及制定促进创新同时确保数据保护的监管框架来实现。新颖性：已经开展了这方面的工作，但没有一项关注机器学习对尼日利亚东南部中小企业运营效率的影响。关键词：人工智能、机器学习、运营效率和可持续性。
摘要的人工智能 - ...
抽象目的：尼日利亚的大多数中小型企业仍在使用模拟计算机时代，其中手动操作比数字操作更喜欢手动操作。本研究研究了尼日利亚东南部中小企业的可持续性和运营效率的人工智能的影响。具体来说，确定了机器学习对中小企业运营效率的影响。研究方法：采用了描述性研究设计。该研究的人口由合作事务委员会（CAC）注册和认证的27546个中小企业组成。通过利用Krejcie和Morgan的1970年样本量确定公式来达到379的样本量。结构化问卷是用于数据收集的主要工具。该仪器已经过验证并测试可靠性。获得了可靠的0.86的可靠性系数。结果：数据分析是使用由简单回归分析组成的推论统计进行执行的。结果表明，机器学习对尼日利亚东南部中小企业的运营效率具有显着的积极影响。限制：采用了推论统计工具，以限制其他统计工具的表现。此外，中小企业也仅限于东南，而不是在整个尼日利亚认识中小型企业。的贡献：考虑AI对中小型企业的显着影响，本研究强调而不将单词解除AI在中小型企业中的疗效并鼓励其采用。实际含义：本研究鼓励保单持有人和行业利益相关者创建一个非常支持性的生态系统，以鼓励在中小型企业中采用AI。这可以通过提供财务激励措施，增强获得培训计划的访问权以及开发监管框架来实现这一目标，从而在确保数据保护的同时促进创新。新颖性：对此进行了工作，但没有一个将注意力集中在机器学习对尼日利亚东南部中小企业运营效率的影响上。关键字：人工智能，机器学习，运营效率和可持续性。
博士。达米安·莫拉蒂尔
编程 Python、Matlab、R、PHP/JS、SQL、React-Native、Arduino 硬件 脑产品、Biosemi、Biopac、Enobio、NirX、EyeLink、PupilLabs、SmartEye、Tobii EEG 评估脑节律（频谱分析）、提取刺激引起的神经元激活（ERP）、解决逆问题（LORETA） ECG 心率和心率变异性（时间分析）、评估交感神经和副交感神经活动（频谱分析） fNIRS 评估血流动力学活动（时间分析） 眼动追踪 扫描路径、瞳孔测量 EDA 评估紧张和相位成分（时间分析）、评估交感神经活动（频谱分析） 统计 描述性和推断性统计、基础机器学习（SVM、LDA、LSTM）、荟萃分析 其他 LabStreamingLayer、LaTeX、Eprime、Qualtrics、Microsoft Office
太平洋大学托马斯·朗药学院
本课程将重点介绍医疗保健领域不同类型研究设计中使用的理论、方法和流程。它还将包括用于测试假设以及呈现和理解从研究收集的数据（尤其是从人群中随机样本收集的数据）的数学工具的信息以及分析和讨论。这将包括科学方法的回顾、形成假设、设计/分析干预和观察性研究、数据收集过程、总结收集的数据的技术以及从数据中得出推论。将介绍概率和描述性统计，然后详细描述广泛使用的推理程序和统计选项。将使用药学、医疗保健和流行病学的期刊文章作为例子来加强讨论并提高理解。PHAR 231 药学技能 II-门诊护理 (1 个单元)