5 Statistische Analysemethoden für Forschung und Analyse

Veröffentlicht: 2022-10-25

Es läuft alles darauf hinaus, die Leistungsfähigkeit statistischer Analysemethoden zu nutzen, mit denen Akademiker zusammenarbeiten und Daten sammeln, um Trends und Muster zu identifizieren.

In den letzten zehn Jahren hat sich der Geschäftsalltag stark gewandelt. Es ist nicht ungewöhnlich, dass die Dinge immer noch gleich zu sein scheinen, sei es die Technologie, die in den Arbeitsbereichen verwendet wird, oder die Software, die zur Kommunikation verwendet wird.

Es gibt jetzt eine überwältigende Menge an Informationen, die früher selten waren. Aber es könnte überwältigend sein, wenn Sie nicht die geringste Vorstellung davon haben, die Daten Ihres Unternehmens zu durchsuchen, um aussagekräftige und genaue Bedeutungen zu finden.

5 verschiedene statistische Analysemethoden werden in diesem Blog behandelt, zusammen mit einer detaillierten Diskussion jeder Methode.

Was ist eine statistische Analysemethode?

Die Praxis des Sammelns und Analysierens von Daten zum Erkennen von Mustern und Trends wird als statistische Analyse bezeichnet. Es ist eine Methode zur Eliminierung von Verzerrungen aus der Datenauswertung durch Verwendung numerischer Analysen.

Und diese statistischen Analysemethoden sind nützlich, um Forschungsinterpretationen zu sammeln, statistische Modelle zu erstellen und Umfragen und Studien zu organisieren.

Die Datenanalyse verwendet zwei grundlegende statistische Methoden:

  1. Deskriptive Statistiken, die Indizes wie Mittelwert und Median verwenden, um Daten zusammenzufassen,
  2. Inferenzstatistik, Extrapolieren Sie Ergebnisse aus Daten, indem Sie statistische Tests wie den Student-t-Test verwenden.

Die folgenden drei Faktoren bestimmen, ob ein statistischer Ansatz am besten geeignet ist:

  • Ziel und Hauptzweck der Studie,
  • Art und Streuung der verwendeten Daten und
  • Die Art der Beobachtungen (gepaart/ungepaart).

„Parametrisch“ bezieht sich auf alle Arten von statistischen Verfahren, die zum Vergleich von Mittelwerten verwendet werden. Im Gegensatz dazu bezieht sich „nichtparametrisch“ auf statistische Methoden, die andere Maße als Mittelwerte vergleichen, wie z. B. Mediane, mittlere Ränge und Anteile.

Für jeden einzelnen Umstand können statistische Analysemethoden in der Biostatistik verwendet werden, um die Daten zu analysieren und zu interpretieren. Die Kenntnis der Annahmen und Bedingungen der statistischen Methoden ist notwendig, um die beste statistische Methode für die Datenanalyse auszuwählen.

5 Statistische Analysemethoden für Forschung und Analyse

Ob Sie nun Data Scientist sind oder nicht, es besteht kein Zweifel, dass Big Data die Welt im Sturm erobert. Daher müssen Sie sich bewusst sein, wo Sie anfangen sollen. Es gibt 5 Optionen für diese statistische Analysemethode:

  • Bedeutung

Big Data erobert den Globus, egal wie man es aufteilt. Der Mittelwert, besser bekannt als Durchschnitt, ist die anfängliche Technik, die zur Durchführung der statistischen Analyse verwendet wird. Um den Mittelwert zu finden, füge eine Liste mit Zahlen hinzu, dividiere diese Summe durch die Komponenten der Liste und füge dann eine weitere Liste mit Zahlen hinzu.

Wenn diese Technik angewendet wird, ist es möglich, die Daten schnell anzuzeigen und gleichzeitig den Gesamttrend der Datensammlung zu bestimmen. Vorteilhaft für die Anwender der Methode ist auch die einfache und schnelle Berechnung.

Das Zentrum der betrachteten Daten wird mit dem statistischen Mittel bestimmt. Das Ergebnis ist als Mittelwert der präsentierten Daten bekannt. Interaktionen in der realen Welt, die Forschung, Bildung und Sport betreffen, verwenden häufig eine abfällige Sprache. Überlegen Sie, wie oft der Schlagdurchschnitt eines Baseballspielers – sein Mittelwert – in Gesprächen erwähnt wird, wenn Sie sich selbst als Datenwissenschaftler betrachten. Daher müssen Sie sich bewusst sein, wo Sie anfangen sollen.

  • Standardabweichung

Eine statistische Technik namens Standardabweichung misst, wie weit die Daten vom Mittelwert entfernt sind.

Beim Arbeiten mit Daten weist eine hohe Standardabweichung darauf hin, dass die Daten weit vom Mittelwert abweichen. Eine geringe Abweichung zeigt an, dass die meisten Daten dem Mittelwert entsprechen und kann auch als Erwartungswert des Satzes bezeichnet werden.

Die Standardabweichung wird häufig verwendet, wenn die Streuung von Datenpunkten analysiert wird – unabhängig davon, ob sie geclustert sind oder nicht.

Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Vermarkter, der gerade eine Kundenumfrage abgeschlossen hat. Angenommen, Sie möchten ermitteln, ob eine größere Gruppe von Kunden wahrscheinlich die gleichen Antworten geben wird. In diesem Fall sollten Sie die Zuverlässigkeit der Antworten nach Erhalt der Umfrageergebnisse bewerten. Wenn die Standardabweichung niedrig ist, kann mit den Antworten ein größerer Kundenkreis prognostiziert werden.

  • Rückfall

Die Regression in der Statistik untersucht die Verbindung zwischen einer unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen (die Informationen, die Sie zu bewerten versuchen) (die Daten, die zur Vorhersage der abhängigen Variablen verwendet werden).

Es kann auch erklärt werden, wie eine Variable eine andere beeinflusst oder wie Änderungen in einer Inkonsistenz zu Änderungen in einer anderen führen oder umgekehrt, einfache Ursache und Wirkung. Es deutet darauf hin, dass das Ergebnis von einem oder mehreren Faktoren abhängt.

Regressionsanalysegrafiken und -diagramme verwenden Linien, um Trends über einen vorbestimmten Zeitraum sowie die Stärke oder Schwäche der Korrelationen zwischen den Variablen anzuzeigen.

  • Hypothesentest

Die beiden Sätze von Zufallsvariablen innerhalb des Datensatzes müssen in der statistischen Analyse mithilfe von Hypothesentests getestet werden, die manchmal als „T-Tests“ bezeichnet werden.

Dieser Ansatz konzentriert sich auf die Bestimmung, ob eine bestimmte Behauptung oder Schlussfolgerung für die Datenerhebung gilt. Sie ermöglicht einen Vergleich der Daten mit zahlreichen Annahmen und Hypothesen. Es kann auch dabei helfen, vorherzusagen, wie sich Entscheidungen auf das Unternehmen auswirken werden.

Ein Hypothesentest in der Statistik ermittelt eine Größe unter einer bestimmten Annahme. Das Ergebnis des Tests zeigt an, ob die Annahme richtig ist oder ob sie gebrochen wurde. Die Nullhypothese, manchmal auch Hypothese 0 genannt, ist diese Annahme. Die erste Hypothese, oft als Hypothese 1 bezeichnet, ist jede andere Theorie, die mit Hypothese 0 in Konflikt geraten würde.

Wenn Sie Hypothesentests durchführen, sind die Ergebnisse des Tests statistisch signifikant, wenn sie zeigen, dass das Ereignis nicht zufällig oder zufällig aufgetreten sein kann.

  • Bestimmung der Stichprobengröße

Bei der Auswertung von Daten für statistische Analysen kann es gelegentlich schwierig sein, zuverlässige Daten zu sammeln, da der Datensatz zu groß ist. Wenn dies der Fall ist, wählt die Mehrheit die als Stichprobenumfangsbestimmung bekannte Methode, bei der eine Stichprobe oder ein kleinerer Datenumfang untersucht wird.

Sie müssen die geeignete Stichprobengröße für die Genauigkeit auswählen, um diese Aufgabe effektiv auszuführen. Wenn die Stichprobengröße zu klein ist, erhalten Sie nach Ihrer Analyse keine zuverlässigen Ergebnisse.

Um dieses Ergebnis zu erzielen, verwenden Sie mehrere Datenstichprobenverfahren. Um dies zu erreichen, können Sie eine Umfrage an Ihre Kunden senden und dann die einfache Stichprobenmethode verwenden, um die Kundendaten für die zufällige Analyse auszuwählen.

Umgekehrt kann eine übermäßige Stichprobengröße zu Zeit- und Geldverlust führen. Sie können Faktoren wie Kosten, Zeit oder die Einfachheit der Datenerfassung berücksichtigen, um die Stichprobengröße zu bestimmen.

Fazit

Analytisches Denken ist entscheidend für den Unternehmenserfolg. Da Daten heute eine der wichtigsten verfügbaren Ressourcen sind, kann ihre effektive Nutzung zu besseren Ergebnissen und Entscheidungsfindung führen.

Unabhängig von den statistischen Analysemethoden, die Sie auswählen, achten Sie unbedingt auf jeden potenziellen Nachteil und seine spezielle Formel. Keine Methode ist richtig oder falsch, und es gibt keinen Goldstandard. Dies hängt von den Informationen ab, die Sie gesammelt haben, und von den Schlussfolgerungen, die Sie zu ziehen hoffen.

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