5 méthodes d'analyse statistique pour la recherche et l'analyse

Publié: 2022-10-25

Tout se résume à utiliser la puissance des méthodes d'analyse statistique, c'est-à-dire la façon dont les universitaires collaborent et collectent des données pour identifier les tendances et les modèles.

Au cours des dix dernières années, le quotidien des entreprises s'est profondément transformé. Il n'est pas très rare que les choses semblent toujours être les mêmes, que ce soit la technologie utilisée dans les espaces de travail ou les logiciels utilisés pour communiquer.

Il existe maintenant une quantité écrasante d'informations disponibles qui étaient autrefois rares. Mais cela pourrait être écrasant si vous n'avez pas la moindre idée de parcourir les données de votre entreprise pour trouver une signification significative et précise.

5 méthodes d'analyse statistique différentes seront couvertes dans ce blog, ainsi qu'une discussion détaillée de chaque méthode.

Qu'est-ce qu'une méthode d'analyse statistique ?

La pratique consistant à collecter et à analyser des données pour identifier des modèles et des tendances est connue sous le nom d'analyse statistique. C'est une méthode pour éliminer les biais de l'évaluation des données en utilisant l'analyse numérique.

Et ces méthodes d'analyse statistique sont utiles pour recueillir des interprétations de recherche, créer des modèles statistiques et organiser des enquêtes et des études.

L'analyse des données utilise deux méthodes statistiques de base :

  1. Les statistiques descriptives, qui utilisent des indices tels que la moyenne et la médiane pour résumer les données,
  2. Statistiques inférentielles, extrapolez les résultats à partir des données en utilisant des tests statistiques comme le test t de Student.

Les trois facteurs suivants déterminent si une approche statistique est la plus appropriée :

  • L'objectif et le but principal de l'étude,
  • Le type et la dispersion des données utilisées, et
  • Le type d'observations (appairées/non appariées).

« Paramétrique » fait référence à tous les types de procédures statistiques utilisées pour comparer les moyennes. En revanche, « non paramétrique » fait référence aux méthodes statistiques qui comparent des mesures autres que les moyennes, telles que les médianes, les rangs moyens et les proportions.

Pour chaque circonstance unique, des méthodes analytiques statistiques en biostatistique peuvent être utilisées pour analyser et interpréter les données. Connaître les hypothèses et les conditions des méthodes statistiques est nécessaire pour choisir la meilleure méthode statistique pour l'analyse des données.

5 méthodes d'analyse statistique pour la recherche et l'analyse

Que vous soyez data scientist ou non, il ne fait aucun doute que le big data prend d'assaut le monde. Par conséquent, vous devez savoir par où commencer. Il existe 5 options pour cette méthode d'analyse statistique :

  • Sens

Les mégadonnées envahissent le monde, peu importe comment vous les découpez. La moyenne, plus souvent connue sous le nom de moyenne, est la technique initiale utilisée pour effectuer l'analyse statistique. Pour trouver la moyenne, ajoutez une liste de nombres, divisez ce total par les composants de la liste, puis ajoutez une autre liste de nombres.

Lorsque cette technique est appliquée, il est possible de visualiser rapidement les données tout en déterminant la tendance globale de la collecte de données. Le calcul simple et rapide est également avantageux pour les utilisateurs de la méthode.

Le centre des données considérées est déterminé à l'aide de la moyenne statistique. Le résultat est connu sous le nom de moyenne des données présentées. Les interactions dans le monde réel impliquant la recherche, l'éducation et l'athlétisme utilisent fréquemment un langage désobligeant. Considérez la fréquence à laquelle la moyenne au bâton d'un joueur de baseball - sa moyenne - est évoquée dans la conversation si vous vous considérez comme un scientifique des données. Par conséquent, vous devez savoir par où commencer.

  • Écart-type

Une technique statistique appelée écart type mesure la distribution des données par rapport à la moyenne.

Lorsque vous travaillez avec des données, un écart type élevé indique que les données sont très éloignées de la moyenne. Un faible écart indique que la plupart des données sont conformes à la moyenne et peuvent également être appelées valeur attendue de l'ensemble.

L'écart type est fréquemment utilisé lors de l'analyse de la dispersion des points de données, qu'ils soient regroupés ou non.

Imaginez que vous êtes un spécialiste du marketing qui vient de terminer une enquête auprès des clients. Supposons que vous vouliez déterminer si un plus grand groupe de clients fournira probablement les mêmes réponses. Dans ce cas, vous devez évaluer la fiabilité des réponses après avoir reçu les résultats de l'enquête. Si l'écart type est faible, une plus grande gamme de clients peut être projetée avec les réponses.

  • Régression

La régression dans les statistiques étudie le lien entre une variable indépendante et une variable dépendante (l'information que vous essayez d'évaluer) (les données utilisées pour prédire la variable dépendante).

Cela peut également s'expliquer en termes de la façon dont une variable influence une autre, ou comment des changements dans une incohérence entraînent des changements dans une autre, ou vice versa, simple cause à effet. Cela suggère que le résultat dépend d'un ou plusieurs facteurs.

Les graphiques et diagrammes d'analyse de régression utilisent des lignes pour indiquer les tendances sur une période prédéterminée ainsi que la force ou la faiblesse des corrélations entre les variables.

  • Tests d'hypothèses

Les deux ensembles de variables aléatoires à l'intérieur de l'ensemble de données doivent être testés à l'aide de tests d'hypothèses, parfois appelés «tests T», dans l'analyse statistique.

Cette approche vise à déterminer si une affirmation ou une conclusion donnée est valable pour la collecte de données. Il permet une comparaison des données avec de nombreuses suppositions et hypothèses. Cela peut également aider à prédire l'impact des choix sur l'entreprise.

Un test d'hypothèse dans les statistiques détermine une quantité sous une hypothèse particulière. Le résultat du test indique si l'hypothèse est correcte ou si elle a été brisée. L'hypothèse nulle, parfois appelée hypothèse 0, est cette présomption. La première hypothèse, souvent appelée hypothèse 1, est toute autre théorie qui entrerait en conflit avec l'hypothèse 0.

Lorsque vous effectuez un test d'hypothèse, les résultats du test sont statistiquement significatifs s'ils démontrent que l'événement n'a pas pu se produire par hasard ou au hasard.

  • Détermination de la taille de l'échantillon

Lors de l'évaluation des données pour l'analyse statistique, la collecte de données fiables peut parfois être difficile car l'ensemble de données est trop volumineux. Lorsque c'est le cas, la majorité choisit la méthode connue sous le nom de détermination de la taille de l'échantillon, qui consiste à examiner un échantillon ou une taille de données plus petite.

Vous devez choisir la taille d'échantillon appropriée pour la précision afin d'accomplir cette tâche efficacement. Vous n'obtiendrez pas de résultats fiables après votre analyse si la taille de l'échantillon est trop petite.

Vous utiliserez plusieurs techniques d'échantillonnage de données pour obtenir ce résultat. Pour ce faire, vous pouvez envoyer une enquête à vos clients, puis utiliser la méthode d'échantillonnage aléatoire simple pour sélectionner les données client pour une analyse aléatoire.

Inversement, une taille d'échantillon excessive peut entraîner des pertes de temps et d'argent. Vous pouvez examiner des facteurs tels que le coût, le temps ou la facilité de collecte des données pour décider de la taille de l'échantillon.

Conclusion

La capacité à penser de manière analytique est vitale pour le succès de l'entreprise. Étant donné que les données sont l'une des ressources les plus importantes disponibles aujourd'hui, leur utilisation efficace peut entraîner de meilleurs résultats et une meilleure prise de décision.

Quelles que soient les méthodes d'analyse statistique que vous choisissez, veillez à porter une attention particulière à chaque inconvénient potentiel et à sa formule particulière. Aucune méthode n'est bonne ou mauvaise, et il n'y a pas d'étalon-or. Cela dépendra des informations que vous avez recueillies et des conclusions que vous espérez en tirer.

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