Здравствуйте!
Пришёл на этот сайт с проблемой следующего характера.
В своей работе использую различные статистические методы (Колмогорова - Смирнова, Стьюдента, Манна-Уитни, хи квадрат, логистическую и линейную регрессию).
Как этими модами пользоваться (на какие кнопки нажимать в spss и stastica и какие цифры потом рассматривать я знаю).
Я не могу в специальном разделе описать эти методы, зачем их присменили, как их использовали,,,,
А от меня требуют.тв есте с формулами и рассуждениями - почему этот метод а не до
Где почитать - тоже не знаю, так как во всех учебниках, (на мой дилетантский вгляд) написано по-разному, и сликом много. Может есть практические рекомендации или сайт какой-нибудь?
Заранее спасибо за любую помощь

Наймите консультанта в таком случае?

Или Вы это так скромно ищите его?

хочется самому разобраться. Я понимаю, что есть професионалы, котрые "выдумывают что-то новое в статистике, запутывают всех, потом продают решение собственноручно созданной проблемы" (А.М.Гржибовский)
Кстати, ради интереса, почитайте его статьи - довольно понятно некоторые вещи объясняются.

А самому разобраться надо, потому что ради каждого тезиса и статьи нанимать консультанта - тяжко! ��

Мне подсказали на другом форуме - книгу - ланг. Как описывать статистику в медицине.

P.S. Полным идиотизмом (и не переубеждайте) является требование печатать в диссертациях медицинских многоэтажные формулы которые никто не понимает....

Прямо сегодня у меня впервые года за 2 в обход файрвола в компьютер пробралось нечто, стойко изменившее стартовую страницу и поисковую систему в браузере. Когда я понял, что моих навыков справиться с проблемой недостаточно - полез в интернет. Но не на форумы, где можно спросить у компетентных людей и собрать весь набор мнений, насмешек и ссылок на умные книги близкие к теме, а туда, где показывалось решение подобных проблем. Проблему решил. Полагаю, с вашей проблемой можно справиться аналогично: самый простой способ узнать как правильно написать статистический раздел диссертации ... - посмотреть как другие писали статистический раздел в диссертациях.

Затем критически осмыслить, переработать под свои задачи и сделать лучше увиденного. Если у вас слабый научный руководитель и ему вообще нечего предложить ни своего, ни своих диссертантов - сходите в библиотеку что-ли. Также можно ориентироваться на схемы описания в хороших зарубежных статьях.

Я обычно пишу из 4 блоков: в первом просто перечисляю все использованные разделы анализа данных (описательная статистика, выборочные сравнения, поиск связей, поиск зависимостей, многомерный разведочный анализ, анализ чувствительности и специфичности, и т.п.). Во втором большом блоке всё это расшифровываю пораздельно: для чего, что и как. В третьем пишу про р (что считал значимым, что нет). В четвёртом - какие программы использовал. Если исследование большое и программ было много - пускаю их во втором блоке. Для всех программ нужно указать версию и либо фирму-разработчика, либо ссылку на научную статью с её презентацией (или сайт) для открытых проектов и небольших авторских проектов.

В целом, описание должно быть минимально достаточным для того, чтобы гипотетический оппонент получив от вас данные смог найти те же версии программ и получить те же статистические выкладки.

Вы уж очень издалека и обобщенно ... Такое впечатление что Вам просто "поговорить"...

( Не примите на свой счет, но в интернете просто толпы людей одержимых своей остротой ума и юмора, которые считают своим долгом нагадить на любом специализированном форуме. Если англоязычные ресурсы просто стирают всякий "информационный мусор" в процессе премодерации, голосования пользователей, то русскоязычные ресурсы весь это бред старательно коллекционируют ввиду своей короткой истории видимо... Не понимают, что на помойке ничего полезного быть не может )

Тут на самом деле два принципиальных вопроса:

1) Самому разобраться

Тут чтение всяких хитрых именных тестов из эпохи "счета в столбик на грифельной доске" мало помогает. Современному ученому надо учить современные методы машинного обучения и активно применять их при планировании, проведении, анализе и оформлении экспериментов в своей области деятельности. Отрицать необходимость знания математики для конкретной прикладной области исследований это то же самое, что декларировать, что писать и читать не надо... "Придут статисты и всё посчитают"ТМ

Современные методы не означает, что это какие то "сверхсложные" методы. Они скорее "сверхпростые" Но ни один такой метод не означает, что какой "статист" за какого то "медиста" сделает постановку задачи и выводы. Проблема в том, что нет никакого "ритуала" при воспроизведении которого получается научный результат... Результат каждый раз получает человек выстраивая индивидуальный для этой конкретной задачи "ритуал".

2) Заставляют писать квалификационную работу

По второму вопросу квалификационная работа для того и квалификационная, что надо написать опус согласно требованиям и защитить в публичной дискуссии написанное. Раз знание (поверьте на примитивном уровне) алгебры и геометрии прописано в требованиях, то надо выполнять. Ведь спорить с этим глупо раз прочитав требования к квалификационной работе начали её писать? Предполагается, что сдавший окажется способен далее к самостоятельной работе.


Рецепт крайне простой, необходимо последовательное накопление знаний в интересующей Вас области:
Берете курс комбинаторики для начала,
потом теории вероятности,
потом матстатистики,
потом по методам машинного обучения

Сейчас масса коротких курсов, за полгода - год полностью справитесь.