Для переменных, которые нормально распределены – используются одни параметры и критерии для сравнения (и среднее значение, дисперсия, стандартное отклонение – в этом случае информативные показатели).
Но аналитика – это совсем другого рода вещь. Это поиск скрытых закономерностей и построения прогностических (предсказывающих, предиктивных) алгоритмов посредством конкретного набора аналитических инструментов. Аналитика проверяет модели на прочность или позволяет находить новые модели исследуемых объектов или процессов.
Для тех переменных, которые не соответствуют нормальному распределению – другие критерии (тут скорее более информативными будут ранги, мода, медиана и т.д.).
Для того, чтобы чувствовать себя поувереннее, распространяя полученные на выборке закономерности на всю генеральную совокупность, используется очень узкий интервал – не более 5% вероятности ошибки.
Аналитическая статистика использует более сложные методы, которые позволяют рассчитать взаимосвязи между переменными, а также понять, являются ли эти взаимосвязи просто случайными совпадениями или реальными закономерностями.
модель строится на основании ограниченного множества известных нам данных (элементов, компонентов, свойств и взаимосвязей) об оригинале (реальном объекте объективной реальности).
Также специализированные программы еще потребуют создания так называемого «паспорта» для переменных, в котором будет задано имя, шкала переменной и описание ее альтернатив / вариантов.