אילו מהבאים מנמקים נכונה גורמים אפשריים ונפוצים להטיית סיבתיות (Causality Bias) בעת השימוש בנתוני ה- DW לצורך ניתוח עסקי וקבלת החלטות ?
א. במהותו, ה-DW הוא בעיקרו מאגר של נתונים שניוניים (Secondary Data) ולא ראשוניים (Primary)
ב. סכמת הנתונים האופיינית ל-DW משקפת תמונת מצב נוכחית, ואינה מאפשרת מעקב ראוי אחר שינויים לאורך זמן
ג. כיוון שה-DW מציע מספר גדול של משתנים, ייתכן שמשתנה נסתר יגרום לפרשנות שגויה של הדדיות (Mutuality)
ד. כיוון שה-DW מציע מספר גדול של רשומות, הפלט של מודל סטטיסטי המשמש לאישוש סיבתיות (כגון, רגרסיה לינארית), עשוי להצביע על רמת מובהקות גבוהה (P-Value נמוך), גם כשבפועל לא קיימת סיבתיות של ממש.
אילו מהבאים מנמקים נכונה גורמים אפשריים ונפוצים להטיית סיבתיות (Causality Bias) בעת השימוש בנתוני ה- DW לצורך ניתוח עסקי וקבלת החלטות ?
א. במהותו, ה-DW הוא בעיקרו מאגר של נתונים שניוניים (Secondary Data) ולא ראשוניים (Primary)
ב. סכמת הנתונים האופיינית ל-DW משקפת תמונת מצב נוכחית, ואינה מאפשרת מעקב ראוי אחר שינויים לאורך זמן
ג. כיוון שה-DW מציע מספר גדול של משתנים, ייתכן שמשתנה נסתר יגרום לפרשנות שגויה של הדדיות (Mutuality)
ד. כיוון שה-DW מציע מספר גדול של רשומות, הפלט של מודל סטטיסטי המשמש לאישוש סיבתיות (כגון, רגרסיה לינארית), עשוי להצביע על רמת מובהקות גבוהה (P-Value נמוך), גם כשבפועל לא קיימת סיבתיות של ממש.
* השאלה נוספה בתאריך: 02-07-2021