什么是统计分类？

统计分类是将数据分为有意义的类别进行分析。可以将统计公式应用于数据以自动执行此操作，从而大规模执行此操作数据处理为分析做准备。对于常见数据类型，存在一些标准化系统，例如医学成像研究的结果。这使多个实体可以用相同的指标评估数据，从而可以轻松地比较和交换信息。

作为研究人员和其他各方收集数据，他们可以根据类似特征将其分配给松散类别。他们还可以开发公式来对其数据进行分类，从而自动将其分为特定的统计分类。当他们收集信息时，研究人员可能对他们的数据了解不多，这使得很难进行分类。公式可以识别重要的功能，以用作潜在的类别标识符。

处理数据需要统计分类，以分离各种信息以进行分析和比较。例如，在一个人口普查，工人应该能够探索多个参数，以提供对收集数据的有意义评估。使用对人口普查表格的声明，统计分类算法可以根据年龄，家庭配置，平均收入等信息分开不同类型的家庭和个人。

收集的数据本质上必须是定量的，才能进行统计分析。定性信息可能太主​​观了。结果，研究人员需要仔细设计数据收集方法，以获取他们可以实际使用的信息。例如，在一个临床试验，在随访期间填写表格的观察者可以使用评分标题来评估患者的健康。研究人员可以在规模上分配7分，而不是像“患者看起来不错”这样的定性评估，公式可以用来处理数据。

统计学家使用各种技术进行统计分类和开发适当的公式来处理其数据。这个阶段的错误数据分析可以比以后的研究和分析更复杂。重要的是要考虑数据集的性质，人们想要退出的信息以及如何使用材料。在正式论文中，研究人员需要讨论他们选择使用的统计分类系统，许多人还提供原始数据允许审阅者自己查看信息，以确定研究中得出的结论的有效性。