Nya statistiska metoder kan ge säkrare forskningsresultat
Forskare kan ha svårare att upptäcka viktiga skillnader om de inte samlar in rätt mängd data för det de vill undersöka. Forskning vid Umeå universitet har lett till nya statistiska metoder för att beräkna hur mycket data som behövs för att upptäcka den specifika effekt som en forskare vill undersöka, när mätningarna utgör kurvdata eller andra funktionella data.
Mohammad Reza Seydi vid Umeå universitet har utvecklat och testat nya statistiska metoder för funktionella data, där en mätning inte består av ett enda värde utan av en hel kurva som förändras över tid.
– Föreställ dig att du mäter hur ditt knä böjs under ett hopp, eller hur vinkeln i en sprinters höft rör sig fram och tillbaka för varje steg. Mätningen är inte ett enda tal, utan en hel kurva, eller en kontinuerlig funktion, som förändras från ögonblick till ögonblick under hela rörelsen, säger Mohammad Reza Seydi.
Seydi föreslår ett nytt sätt att räkna ut hur många mätningar som behövs för att kunna upptäcka just de skillnader som forskaren är intresserad av. Han har också utvecklat och testat metoder för att bedöma hur tillförlitliga upprepade mätningar är och hur stor osäkerheten i den bedömningen är.
Metoderna kan användas inom biomekanik och medicin, men också inom andra forskningsområden där det som mäts förändras över tid.
Läs mer
Du kan läsa en längre nyhet om forskningen på Samhällsvetenskapliga fakultetens webbplats vid Umeå universitet, https://www.umu.se/samhallsvetenskaplig-fakultet/
Pressbilder
Bildlänk: https://via.tt.se/data/images/public/3237223/4558638/47499916-5391-477b-af91-9edf037fa084.jpg
Foto: Mattias Pettersson
Bildtext: Mohammad Reza Seydi, forskarstuderande vid Umeå univeristet
Kontaktuppgifter
Charlotte Ståhl
Kommunikatör och presskontakt med fokus på samhällsvetenskap vid
Tel: 090-786 74 89
E-post: charlotte.stahl@umu.se
