Bukvalno bilo sta sto zahteva testiranje sa hrpom rezultata zahteva statisticku analizu kako bi se izveli smisleni zakljucci.
Bez toga, nemas pojma sta radis, da li su rezultati iznad praga suma ('statisticki bitni'), da li su uzorci slobodni od sklonosti, da li imas dovoljno podataka da uopste mozes da izvodis zakljucke i sl.
Bez statistike, takvi testovi nemaju nikakvog smisla. Stavise, mogli bi da budu stetniji nego korisni zato sto bi svaka budala mogla da "upeca" rezultate koje zeli. Statistika upravo sluzi da se minimizuju sanse da se tako nesto desi.
Opet općenito i ništa konkretno. Čini mi se da statistiku treba neko koji nešto radi i ne zna šta je uradio Ti su jeftiniji, rade 25 sati na dan ako treba i uz kolateralne štete nekako stignu do cilja. Takvim statistika stvarno pomaže. Probaš ako prodje.
Dao sam ti 2 konkretna primera - jedan iz testiranja lekova (linkovani PDF), drugi direktno iz licne prakse (ANOVA na rezultatima dvostruko slepih slusnih testova za svrhe unapredjivanja kvaliteta kodiranja).
Ponovicu jos jednom, prodji kroz linkovani online kurs, otvorice ti nova saznanja. Ozbiljni problemi zahtevaju ozbiljne statisticare, budalastine sljakaju i sa bleferima - kao i sve drugo u zivotu.
http://www.digicortex.net/node/1 Videos: http://www.digicortex.net/node/17 Gallery: http://www.digicortex.net/node/25
PowerMonkey - Redyce CPU Power Waste and gain performance! - https://github.com/psyq321/PowerMonkey