Statystyka

Do prac licencjackich i magisterskich

Filmy

Kiedy widzę czarno-białą instrukcję obsługi, pierwsze co robię, to wyrzucam ją do kosza i szukam na YouTube filmu, w którym ktoś tłumaczy, jak np. obsłużyć aparat fotograficzny. Zakładam, że Wy robicie podobnie.


Dlatego, żebyście nie musieli czytać ściany tekstu z pojedynczymi obrazkami, poza informacjami na stronie, przygotowałem dla Was 3 filmy, które wyjaśniają:

Proces

Jak wygląda ze mną współpraca — od początku do końca.

Materiały

Jakie materiały są mi od Was potrzebne i dlaczego wraz z przykładami ich przygotowania.

Raport

Jak wygląda końcowy raport, dlaczego wygląda w taki sposób i jak z niego korzystać.

Informacje w wersji tekstowej znajdziecie w zakładce ,,Współpraca i cennik”.

Kim jestem?

Jeśli to czytacie, to pewnie już wiecie, że studiuję fizjoterapię (5. rok) i zajmuję się statystyką. Zamiast więc pisać o tym, co już wiecie, opowiem w wielkim skrócie coś, co będzie dla Was prawdopodobnie ciekawsze – jak to się stało, że w ogóle zacząłem zajmować się statystyką.


  • Przeglądy literatury – od dawna przeglądam i analizuję badania naukowe w obszarze fizjoterapii i fizjologii wysiłku fizycznego (exercise science). Jednak kiedy zaczynałem, dosyć szybko okazało się, że bez przynajmniej podstaw statystyki nie da się ich po prostu zrozumieć. Musiałem więc podszkolić się we własnym zakresie i na przestrzeni lat oswoiłem się z większością analiz spotykanych w tych dziedzinach.
  • Psychologia osobowości - miałem okres w życiu, w którym potrzebowałem odpocząć od fizyki (o której za chwilę), kiedy bardzo mocno zaciekawiła mnie psychologia osobowości. Gdy po raz pierwszy usłyszałem, że przy pomocy analizy czynnikowej (takiej techniki statystycznej) można wyprowadzić model osobowości „Wielka Piątka” (model, który dzieli osobowość na 5 cech: otwartość, sumienność, ekstrawersja, neurotyzm, ugodowość), od tamtej pory nie było tygodnia, żebym nie myślał o statystyce i o tym, co można z nią zrobić ;). Przy okazji zajmowania się psychologią sporo nauczyłem się o tworzeniu narzędzi pomiarowych i ich walidowaniu.
  • Fizyka - chodziłem do klasy licealnej o profilu matematyczno-fizycznym i kiedy zacząłem studiować fizjoterapię, postanowiłem, że nie będę zajmować się fizyką, bo pochłania mi za dużo czasu (mimo że bardzo mnie interesowała). Jednak, jak się pewnie spodziewacie, życie napisało mi inną ścieżkę. Pewnego razu słuchałem podcastu z Andrzejem Draganem – świeżo po tym, jak opublikował swój podręcznik o szczególnej teorii względności i zaczął publikować kurs o tej samej tematyce na swoim kanale YouTube. Stwierdziłem, że wejdę na jego kanał i zobaczę, jak to wygląda – co mi szkodzi – a potem wrócę do robienia tego, co robiłem... Od tamtego momentu przerobiłem 5 podręczników z fizyki i poświęciłem na to ponad 2000 godzin, ale mogę powiedzieć, że było warto ;)

To wszystko spowodowało, że kiedy zacząłem już na poważnie uczyć się statystyki i otworzyłem pierwszy podręcznik, to większość analiz już kojarzyłem z nauki o fizjologii wysiłku fizycznego lub psychologii, a kiedy w podręcznikach zaczęły pojawiać się wzory, okazało się, że większość matematyki używanej w statystyce i tak już znam z fizyki. To pozwoliło mi w bardzo szybkim tempie dojść do poziomu, w którym statystyka spotykana w typowych pracach jest dla mnie czymś intuicyjnym.

Język programowania R

Pracując nad statystyką, 95% czasu spędzam właśnie z tym językiem (kolejne 5% w Excelu i Pythonie). Stał się on na przestrzeni lat złotym standardem, w którym powstają największe i najbardziej wpływowe prace naukowe. R pozwala na wykonanie praktycznie dowolnych analiz znanych w statystyce i jest ceniony za tworzenie wyjątkowo estetycznych, wysokiej jakości wizualizacji danych – kilka przykładów poniżej (od prostych wykresów po wizualizację funkcji falowej pary elektronów w studni potencjałów na drugim poziomie energetycznym, wszystko wygenerowane w pakiecie do R “ggplot2″ ).

Co oferuję?

Czym się wyróżniam?

Wykresy

Wykresy projektuję tak, aby w czytelny sposób przedstawiały dane, a  jednocześnie były estetyczne i utrzymywały jednolitą paletę kolorów dla całej pracy.

Poprawiona estetyka

Wiele programów domyślnie generuje wykresy, które wyglądają jakby ktoś wziął Painta z przed 20 lat, dorzucił kilka neonowych kolorów i jeszcze stwierdził: „a teraz dołóżmy gradientowe tło, żeby było efektowniej”. Efekt? To gryzie w oczy. Dlatego przeprowadzam na tych wykresach generalny remont, żeby wyglądały elegancko i minimalistycznie:

bland altman

Standardowy wykres, jaki wychodzi bez żadnych modyfikacji

bland altman poprawiony 1

Wykres, który poprawiłem, żeby wyglądał bardziej elegancko i nie kłuł w oczy swoimi kolorami

Łatwiejsza interpretacja

Badania nad wizualizacją danych pokazują, że nawet osoby niezajmujące się statystyką potrafią wyciągnąć poprawne wnioski z danych, pod warunkiem że są one przedstawione w odpowiedni sposób. Dlatego dobieram takie metody wizualizacji, które są najłatwiejsze do interpretacji:

box plot niebieski

Wykres pudełkowy

Typowy wykres generowany przez pogramy statystyczne, kiedy mamy kilka grup.

beeswarm plot niebieski

Wykres punktowy z rozrzutem

Alternatywny sposób przedstawienia tych samych danych, który pozwala bardziej intuicyjnie ocenić stopień ich rozproszenia oraz liczbę obserwacji w poszczególnych grupach.

Paleta kolorów

Zazwyczaj, kiedy wygeneruję kilka różnych wykresów, okazuje się, że wszystkie mają inne kolory i nic do siebie nie pasuje. Dlatego później podmieniam kolory tak, żeby wszystkie korzystały z jednolitej palety viridis. Z jedną modyfikacją – przy danych podzielonych na grupy zmniejszam nasycenie barw, bo wtedy wyglądają lepiej, a jednocześnie nie utrudnia to interpretacji.

bar chart
jittered scatter plot2
line plot3
density plot

Pytania?

Jeśli nie znalazłeś/aś na stronie potrzebnych informacji lub masz jakiekolwiek wątpliwości — napisz do mnie, chętnie wszystko wyjaśnię!

Scroll to Top