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Quelques exemples de cette série de questions pratiques
1.
What are important differences between the data-driven and theory-driven approach?
Réponse: Data-driven approach: Researcher is driving force; Descriptive; Pattern recognition; Let the data tell the story; Using secondary data; Focus on strong effects; Inductive reasoning; To go for breadth; Explorative Theory-driven approach: Theory is driving force; Propositions; Conceptual model; Needs hypothesis; Gathering primary data; Visibility of small effects; Deductive reasoning; To go for depth; Guided search
2.
What is multivariate in statistics?
Réponse: Multivariate in statistics is about simultaneous observations and analysis of more than one outcome variable
3.
What is multivariate data?
Réponse: Multivariate data indicates the data in which an analysis is based on more than two variables per observation. Multivariate data is mostly used for explanatory purposes.
4.
What is the difference between metric and non-metric data?
Réponse: Non-metric data is nominal (Frequency tables) or ordinal (Order of values is known) Metric data is Interval (Add and subtract values) or ratio (Multiply and divide values)
5.
What is dichotomous data?
Réponse: Nominal scales with only two categories are called “dichotomous”
6.
Name two types of metric data?
Réponse: - Interval scales - Ratio scales
7.
Name two types of non-metric data?
Réponse: - Nominal scales - Ordinal scales
8.
Data visualization provides an understanding about what? (name 4)
Réponse: - What is measured - What are ‘normal’ values - How much variation there is in the data - If there are groups in the data
9.
What is a causal relationship?
Réponse: Causations (Causal relationship) indicate that one event is the result of the occurrence of the other event
10.
Name three different kinds of vusualisations
Réponse: - Scatterplots - Boxplots - Histograms
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