Основы статистической обработки педагогической информации. Денис Владимирович Соломатин

Эта гибкость имеет своими недостатки, но большой плюс в том, как легко можно развивать адаптированные грамматики для конкретных частей процесса обработки данных. Эти вспомогательные мини-языки помогают думать о решаемых проблемах в привычной терминологии, поддерживая пластичное взаимодействие между вашим мозгом и компьютером.

      Эта книга посвящена исключительно табличным данным: коллекции значений, каждая из которых связана с переменной и наблюдением. При том, что есть много наборов данных, которые не вписываются естественным образом в эту парадигму, например, изображения, звуки, деревья и текст. Но таблицы чрезвычайно распространены в науке и промышленности, они являются отличной стартовой площадкой для анализа данных.

      Можно разделить анализ данных на следующие два этапа: генерация гипотез и подтверждение гипотезы (иногда называемый подтверждающим анализом). Основное внимание в этой книге уделяется генерации гипотез или исследованию данных. Будем внимательно смотреть на данные и в сочетании предметной областью генерировать много интересных гипотез, чтобы помочь найти объяснение, почему данные ведут себя именно так. Относитесь к гипотезам непредвзято, скептически, с разных сторон подходя критически.

      Естественным продолжением процесса генерации гипотез является подтверждение одной из гипотез. Подтверждение гипотезы бывает трудным по двум причинам:

      1) Для этого понадобится точная математическая модель, чтобы генерировать фальсифицируемые прогнозы. Это часто требует значительных усилий и статистической изощренности.

      2) Наблюдение можно использовать только один раз для подтверждения гипотеза. Как только используете его больше, чем один раз, возвращайтесь к проведению исследовательского анализа. Это значит, чтобы считать гипотезу подтвержденной, нужно написать заранее весь план анализа, и не отклоняться от него. Позднее мы поговорим о некоторых стратегиях, которых стоит придерживаться, для упрощения моделирования.

      Ошибочно полагать моделирование как инструмент подтверждения гипотезы и выбирать визуализацию в качестве единственного инструмента для генерации гипотез. Модели зачастую используется для формулирования гипотез, и с определенной осторожностью можно использовать визуализацию для их подтверждения. Ключевое различие заключается в том, насколько часто воспроизводится каждое наблюдение: если только один раз, это подтверждение; если больше, чем один раз, это уже исследование.

      Чтобы получить максимальную отдачу от этой книги, предварительно стоит изучить вводный курс численных методов и определенно полезным иметь некоторый опыт в программировании. Если никогда не программировали ранее, до прочитайте базовый курс по программированию, как полезное дополнение к этой книге.

      Для запуска примеров кода из этой книги вам понадобятся: R, RStudio, коллекция пакетов R под названием Tidyverse и несколько других пакетов. Пакеты являются основной