Exemplos de uso de Variáveis numéricas em Português e suas traduções para o Espanhol
{-}
-
Colloquial
-
Official
-
Medicine
-
Financial
-
Ecclesiastic
-
Ecclesiastic
-
Official/political
-
Computer
Variáveis numéricas foram comparadas utilizandose o teste t de Student.
A escolha do testepartiu da verificação da distribuição não normal das variáveis numéricas.
O teste de Kolmogorov-Smirnov foi utilizado para analisar se variáveis numéricas apresentavam distribuição normal.
As variáveis numéricas, primeiramente, foram avaliadas quanto à normalidade, por meio do teste de Kolmogorov-Smirnov.
Este sistema de loto apresenta um algoritmo de programação única,que pode analisar 126,000 diferentes variáveis numéricas.
Combinations with other parts of speech
Uso com adjetivos
variáveis sociodemográficas
variáveis categóricas
variáveis contínuas
variáveis independentes
variável dependente
variáveis quantitativas
seguintes variáveisvariáveis qualitativas
variáveis clínicas
variáveis locais
Mais
Na análise da relação da nota de conhecimento com as variáveis numéricas, utilizou-se o coeficiente de correlação de Spearman.
A Análise de Variância ANOVA e o teste de Kruskal-Wallisforam usados para comparar os grupos com relação às variáveis numéricas contínuas.
A análise da correlação das variáveis numéricas entre as duas etapas do estudo foi realizada pelo teste de correlação de Pearson.
É uma ferramenta avançada de planejamento,gerenciamento e análise do monitoramento de quaisquer variáveis numéricas em uma ou múltiplas empresas.
Variabilidade das variáveis numéricas pode ser medido, por exemplo, por desvio padrão, que mostra o quanto os valores da variável estão disseminados em torno do seu valor principal.
Número de observações válidas n, média, mediana, Desvio-Padrão dp,valores mínimo e máximo foram apresentados para variáveis numéricas contínuas.
As variáveis numéricas foram transformadas em escores-z, centralizando a medida dos dois momentos na média da medida pré-teste e escalonando pelo desvio-padrão agregado dos dois momentos.
O teste t de Studentfoi adotado para análise da associação estatística de variáveis numéricas e os testes qui-quadrado ou de Fisher, para variáveis categóricas com a infecção.
Para avaliação das variáveis numéricas, distância e altura da mama em relação à reação de pele foram construídos box-plots e utilizado teste de Fisher e Modelo de Regressão Logística.
Para comparação de médias entre dois grupos, aplicou-se o teste de Mann-Whitney.A correlação entre o percentual de colágeno com as variáveis numéricas foi avaliada pelo coeficiente de correlação de Spearman.
Para as variáveis numéricas, aplicou-se o teste de Kolmogorov-Smirnov, para verificação da normalidade dos dados numéricos, e o teste de Levene, para verificação da homogeneidade das variâncias.
Para o estudo da concordância das aferições dos valores de EMI carotídea variáveis numéricas entre os dois observadores, nos dois grupos estudados, utilizaram-se a correlação de Spearman e o método gráfico de Brand & Altman.
Foi realizada análise descritiva de frequência das variáveis categóricas, com valores de frequência absoluta n e distribuição relativa%,e estatística descritiva das variáveis numéricas, com valores de média, desvio-padrão, mínimo e máximo.
O escore EEH Hope e o tamanho do tumor, como variáveis numéricas, não puderam ser aplicados ao teste log-rank e foram analisados usando o teste de Mann-Whitney, como uma função de evolução clínica desfavorável.
Após a digitação e a validação, os dados foram exportados para o software estatístico SAS 9.0, para a realização da distribuição das frequências absoluta e relativa de todas as variáveis do instrumento e de medidas de tendência central edispersão para as variáveis numéricas.
O teste t para amostrapareadas foi utilizado para comparar médias, variáveis numéricas, e a correlação de Pearson, para avaliar a correlação entre a PA da automedida com a MAPA e a medida casual de consultório.
As associações entre as subescalas de qualidade de vida relacionada e as variáveis sociodemográficas, médico-clínicas e de laboratório, e também a comparaçãodas médias foram calculadas através do coeficiente de correlação de Pearson variáveis numéricas, ANOVA e t de Student variáveis categóricas.
No que diz respeito à correlação com as variáveis numéricas, foi encontrada uma relação com idade, duração dos estudos, horas em diálise, diurese residual, número de medicamentos, pressão arterial sistólica, albumina, creatinina, nitrogênio ureico e ferritina.
Para análise comparativa dos dados epidemiológicos, foram utilizados os seguintes testes estatísticos:teste de Kolmogorov-Smirnov, para verificar a aderência das variáveis numéricas à distribuição normal, o teste qui-quadrado para adequação do ajustamento e teste t para média.
Na correlação entre as variáveis numéricas, observou-se significância apenas com o número de hemotransfusões realizadas no mês, o que mostrou que, quanto mais o profissional administra hemotransfusões, maior a sua experiência e maior o seu conhecimento sobre o procedimento p=0,007 no Escore Geral, e p= 0,008 e na Etapa Transfusional.
C2- PCA e contiguidade Análise de Iris Fisher Data ExemploC2 visa analisar uma série clássica de variáveis numéricas(Os dados Iris conjunto de Anderson/ Fisher), através Análise de Componentes Principais, Classificação, contiguidade Analysis, Discriminant Analysis.
O tratamento estatístico constou do teste do Qui-quadrado? para comparação de variáveis qualitativas,do teste de Mann-Whitney para a comparação de duas variáveis numéricas e do teste de Kruskal-Wallis para comparar três ou mais con-juntos de informações numéricas de amostras independentes.
As variáveis categóricas foramcomparadas através do Teste Qui-quadrado de Pearson e as variáveis numéricas pelo teste t de Student ou teste de Mann-Whitney; as variáveis associadas com eventos p < 0,10 foram incluídas na análise de regressão logística para avaliar os preditores independentes.
Para as demais análises do estudo foram utilizados os testes Qui-Quadrado ou Exato de Fisher para valores esperados menores que 5,o teste de Mann-Whitney para comparação das variáveis numéricas entre dois grupos, e o teste de Kruskal-Wallis para comparação das variáveis numéricas entre três ou mais grupos.