Tölfræðigreining

Tölfræðigreining, eða *statistical analysis*, er grein tölfræði sem felur í sér aðferðir til að safna, greina, skilja og meta tölfræðilega gildi og sambönd á milli breyta. Greinin er mikilvæg í mörgum vísindagreinum, hagfræði, heilsufræði, vinnslu og öðrum svæðum þar sem tölfræðileg gildi eru notuð til að taka ákvarðanir eða stjórna.

Háttir tölfræðigreiningar geta verið einföld, svo sem meðaltal og stökbreidd, eða flókinni, svo sem reykjandi greiningar, þar sem þróuðar aðferðir eru notaðar til að meta sambönd á milli breyta og skilja áhrif þeirra. Þekktar aðferðir eru til dæmis *t-tölfræði*, *ANOVA* (Analysis of Variance), *regressíuhreining* og *klústrunargreining*. Þessi aðferðir hjálpa til að meta þátttakendagildi, skilja sambönd og ákvarða hvort ákvarðanir séu staðhæfandi eða ekki.

Tölfræðigreining er byggð á tveimur meginhlutum: *samantektartölfræði* (descriptive statistics), sem lýsir gildum með tölfræðilegum mælikvarða, og *greinilegri tölfræði* (inferential statistics), sem notast við tilraunir og þátttakendagildi til að meta ákvarðanir um stærri hóp. Þar sem tilraunir geta verið dýrar eða ómögulegar, er greinileg tölfræði mikilvæg til að draga niðurstöður úr minni hópi.

Tölfræðigreiningar er oft gerð með hjálp tölvuprógrama, svo sem R, Python (með *pandas* og *statsmodels*), SPSS eða SAS. Þessi værri hjálpa til að reikna út niðurstöður, búa til grafískar sýnir og meta staðhæfni ákvarðana. Þannig er tölfræðigreining mikilvæg fyrir þróun vísinda, stjórnmál, hagkerfi og öðrum svæðum þar sem ákvarðanir eru tekin á grundvelli tölfræðilegra gilda.