5 طرق التحليل الإحصائي للبحث والتحليل
نشرت: 2022-10-25يتلخص كل ذلك في استخدام قوة أساليب التحليل الإحصائي ، وهي الطريقة التي يتعاون بها الأكاديميون ويجمعون البيانات لتحديد الاتجاهات والأنماط.
على مدى السنوات العشر الماضية ، مرت الأعمال اليومية بتحول كبير. ليس من غير المألوف أن تظل الأشياء كما هي ، سواء كانت التكنولوجيا المستخدمة في مساحات العمل أو البرامج المستخدمة للتواصل.
يوجد الآن قدر هائل من المعلومات المتاحة التي كانت نادرة في السابق. ولكن قد يكون الأمر مربكًا إذا لم يكن لديك أدنى مفهوم لتصفح بيانات شركتك لإيجاد معنى هادف ودقيق.
ستتم تغطية 5 طرق مختلفة للتحليل الإحصائي في هذه المدونة ، إلى جانب مناقشة مفصلة لكل طريقة.
ما هي طريقة التحليل الإحصائي؟
تُعرف ممارسة جمع البيانات وتحليلها لتحديد الأنماط والاتجاهات باسم التحليل الإحصائي. إنها طريقة للقضاء على التحيز من تقييم البيانات باستخدام التحليل العددي.
وطرق التحليل الإحصائي هذه مفيدة في جمع تفسيرات البحث ، وإنشاء النماذج الإحصائية ، وتنظيم المسوحات والدراسات.
يستخدم تحليل البيانات طريقتين إحصائيتين أساسيتين:
- الإحصاء الوصفي ، والذي يستخدم الفهارس مثل المتوسط والوسيط لتلخيص البيانات ،
- الإحصائيات الاستدلالية ، استقراء النتائج من البيانات من خلال استخدام الاختبارات الإحصائية مثل اختبار الطالب.
تحدد العوامل الثلاثة التالية ما إذا كان النهج الإحصائي هو الأنسب:
- هدف الدراسة والغرض الأساسي منها ،
- نوع وتشتت البيانات المستخدمة ، و
- نوع الملاحظات (مزدوجة / غير مقترنة).
تشير كلمة "بارامترية" إلى جميع أنواع الإجراءات الإحصائية المستخدمة لمقارنة الوسائل. في المقابل ، تشير "اللامعلمية" إلى الأساليب الإحصائية التي تقارن المقاييس بخلاف الوسائل ، مثل المتوسطات ، ومتوسط الرتب ، والنسب.
لكل ظرف فريد ، يمكن استخدام طرق التحليل الإحصائي في الإحصاء الحيوي لتحليل البيانات وتفسيرها. معرفة افتراضات وشروط الأساليب الإحصائية ضروري لاختيار أفضل طريقة إحصائية لتحليل البيانات.
5 طرق التحليل الإحصائي للبحث والتحليل
سواء كنت عالم بيانات أم لا ، ليس هناك شك في أن البيانات الضخمة تأخذ العالم من خلال العاصفة. نتيجة لذلك ، يجب أن تكون على دراية من أين تبدأ. هناك 5 خيارات لطريقة التحليل الإحصائي هذه:
المعنى
تستحوذ البيانات الضخمة على الكرة الأرضية ، بغض النظر عن كيفية تقسيمها. المتوسط ، الذي يُعرف غالبًا بالمتوسط ، هو التقنية الأولية المستخدمة لإجراء التحليل الإحصائي. للعثور على المتوسط ، أضف قائمة من الأرقام ، وقسم هذا الإجمالي على مكونات القائمة ، ثم أضف قائمة أخرى من الأرقام.
عند تطبيق هذه التقنية ، من الممكن عرض البيانات بسرعة مع تحديد الاتجاه العام لجمع البيانات. الحساب المباشر والسريع مفيد أيضًا لمستخدمي الطريقة.
يتم تحديد مركز البيانات قيد النظر باستخدام المتوسط الإحصائي. تُعرف النتيجة بمتوسط البيانات المقدمة. كثيرًا ما تستخدم التفاعلات الواقعية التي تتضمن البحث والتعليم وألعاب القوى لغة مهينة. ضع في اعتبارك عدد المرات التي يُطرح فيها متوسط الضرب للاعب البيسبول - متوسطه - في المحادثة إذا كنت تعتبر نفسك عالم بيانات. نتيجة لذلك ، يجب أن تكون على دراية من أين تبدأ.
الانحراف المعياري
تقيس تقنية إحصائية تسمى الانحراف المعياري مدى انتشار البيانات من المتوسط.
عند العمل مع البيانات ، يشير الانحراف المعياري العالي إلى أن البيانات مشتتة على نطاق واسع من المتوسط. يشير الانحراف المنخفض إلى أن معظم البيانات تتماشى مع المتوسط ويمكن أيضًا الإشارة إليها على أنها القيمة المتوقعة للمجموعة.
يتم استخدام الانحراف المعياري بشكل متكرر عند تحليل تشتت نقاط البيانات - سواء كانت مجمعة أم لا.
تخيل أنك مسوق أنهى للتو استطلاع رأي للعملاء. افترض أنك تريد تحديد ما إذا كانت مجموعة أكبر من العملاء ستقدم نفس الردود على الأرجح. في هذه الحالة ، يجب عليك تقييم موثوقية الردود بعد تلقي نتائج الاستطلاع. إذا كان الانحراف المعياري منخفضًا ، فقد يتم توقع مجموعة أكبر من العملاء بالإجابات.
تراجع
يدرس الانحدار في الإحصاء العلاقة بين المتغير المستقل والمتغير التابع (المعلومات التي تحاول تقييمها) (البيانات المستخدمة للتنبؤ بالمتغير التابع).
يمكن تفسيره أيضًا من حيث كيفية تأثير أحد المتغيرات على الآخر ، أو كيف تؤدي التغييرات في نتيجة غير متسقة إلى تغييرات في آخر ، أو العكس ، سبب بسيط ونتيجة. يقترح أن النتيجة تعتمد على عامل واحد أو أكثر.
تستخدم الرسوم البيانية والرسوم البيانية لتحليل الانحدار خطوطًا للإشارة إلى الاتجاهات خلال فترة محددة مسبقًا بالإضافة إلى قوة أو ضعف الارتباطات بين المتغيرات.
اختبار الفرضيات
يجب اختبار مجموعتي المتغيرات العشوائية داخل مجموعة البيانات باستخدام اختبار الفرضية ، والذي يشار إليه أحيانًا باسم "اختبار T" ، في التحليل الإحصائي.
يركز هذا النهج على تحديد ما إذا كانت مطالبة معينة أو استنتاج صالح لجمع البيانات. يتيح مقارنة البيانات مع العديد من الافتراضات والفرضيات. يمكن أن يساعد أيضًا في التنبؤ بكيفية تأثير الخيارات على الشركة.
يحدد اختبار الفرضية في الإحصاء الكمية وفقًا لافتراض معين. تشير نتيجة الاختبار إلى ما إذا كان الافتراض صحيحًا أم أنه تم كسره. الفرضية الصفرية ، التي تُعرف أحيانًا بالفرضية 0 ، هي هذا الافتراض. الفرضية الأولى ، التي تُعرف غالبًا باسم الفرضية 1 ، هي أي نظرية أخرى تتعارض مع الفرضية 0.
عند إجراء اختبار الفرضيات ، تكون نتائج الاختبار ذات دلالة إحصائية إذا أثبتت أن الحدث لا يمكن أن يكون بالصدفة أو بشكل عشوائي.
تحديد حجم العينة
عند تقييم البيانات للتحليل الإحصائي ، قد يكون جمع البيانات الموثوقة صعبًا في بعض الأحيان لأن مجموعة البيانات ضخمة جدًا. عندما يكون هذا هو الحال ، تختار الغالبية الطريقة المعروفة باسم تحديد حجم العينة ، والتي تتضمن فحص عينة أو حجم بيانات أصغر.
يجب عليك اختيار حجم العينة المناسب للتأكد من دقتها لإكمال هذه المهمة بشكل فعال. لن تحصل على نتائج موثوقة بعد التحليل إذا كان حجم العينة صغيرًا جدًا.
ستستخدم العديد من تقنيات أخذ عينات البيانات لتحقيق هذه النتيجة. لتحقيق ذلك ، يمكنك إرسال استبيان إلى عملائك ثم استخدام طريقة أخذ العينات العشوائية المباشرة لتحديد بيانات العميل لتحليلها بشكل عشوائي.
على العكس من ذلك ، يمكن أن يؤدي حجم العينة المفرط إلى ضياع الوقت والمال. يمكنك النظر إلى عوامل مثل التكلفة أو الوقت أو سهولة جمع البيانات لتحديد حجم العينة.
استنتاج
القدرة على التفكير التحليلي أمر حيوي لنجاح الشركات. نظرًا لأن البيانات هي أحد أهم الموارد المتاحة اليوم ، فإن استخدامها بفعالية يمكن أن يؤدي إلى نتائج أفضل واتخاذ قرارات أفضل.
بغض النظر عن طرق التحليل الإحصائي التي تحددها ، تأكد من إيلاء اهتمام وثيق لكل عيب محتمل وصيغته الخاصة. لا توجد طريقة صحيحة أو خاطئة ، ولا يوجد معيار ذهبي. سيعتمد ذلك على المعلومات التي جمعتها والاستنتاجات التي تأمل في استخلاصها.
باستخدام QuestionPro ، يمكنك إصدار أحكام حاسمة بشكل أكثر كفاءة مع فهم أفضل لعملائك وموضوعات الدراسة الأخرى. استخدم ميزات مجموعة الأبحاث على مستوى المؤسسات على الفور!