5 Metodi di analisi statistica per la ricerca e l'analisi

Pubblicato: 2022-10-25

Tutto si riduce all'utilizzo della potenza dei metodi di analisi statistica, che è il modo in cui gli accademici collaborano e raccolgono dati per identificare tendenze e modelli.

Negli ultimi dieci anni, l'attività quotidiana ha subito una trasformazione significativa. Non è molto raro che le cose sembrino ancora le stesse, che si tratti della tecnologia utilizzata negli spazi di lavoro o del software utilizzato per comunicare.

Ora è disponibile una quantità schiacciante di informazioni che una volta erano rare. Ma potrebbe essere opprimente se non hai il minimo concetto di esaminare i dati della tua azienda per trovare un significato significativo e accurato.

In questo blog verranno trattati 5 diversi metodi di analisi statistica, insieme a una discussione dettagliata di ciascun metodo.

Che cos'è un metodo di analisi statistica?

La pratica di raccogliere e analizzare i dati per identificare modelli e tendenze è nota come analisi statistica. È un metodo per eliminare le distorsioni dalla valutazione dei dati utilizzando l'analisi numerica.

E questi metodi di analisi statistica sono utili per raccogliere interpretazioni di ricerca, creare modelli statistici e organizzare sondaggi e studi.

L'analisi dei dati utilizza due metodi statistici di base:

  1. Statistiche descrittive, che utilizzano indici come media e mediana per riassumere i dati,
  2. Statistiche inferenziali, estrapola i risultati dai dati utilizzando test statistici come il test t dello studente.

I seguenti tre fattori determinano se un approccio statistico è più appropriato:

  • Obiettivo e scopo primario dello studio,
  • Il tipo e la dispersione dei dati utilizzati, e
  • Il tipo di osservazioni (Accoppiate/Non accoppiate).

"Parametrico" si riferisce a tutti i tipi di procedure statistiche utilizzate per confrontare le medie. Al contrario, "non parametrico" si riferisce a metodi statistici che confrontano misure diverse dalle medie, come mediane, ranghi medi e proporzioni.

Per ogni circostanza unica, i metodi analitici statistici in biostatistica possono essere utilizzati per analizzare e interpretare i dati. Conoscere le ipotesi e le condizioni dei metodi statistici è necessario per scegliere il miglior metodo statistico per l'analisi dei dati.

5 Metodi di analisi statistica per la ricerca e l'analisi

Che tu sia un data scientist o meno, non c'è dubbio che i big data stiano prendendo d'assalto il mondo. Di conseguenza, devi sapere da dove cominciare. Ci sono 5 opzioni per questo metodo di analisi statistica:

  • Significato

I big data stanno conquistando il mondo, non importa come li tagli. La media, più spesso nota come media, è la tecnica iniziale utilizzata per condurre l'analisi statistica. Per trovare la media, aggiungi un elenco di numeri, dividi quel totale per i componenti dell'elenco, quindi aggiungi un altro elenco di numeri.

Quando viene applicata questa tecnica, è possibile visualizzare rapidamente i dati determinando anche l'andamento generale della raccolta dei dati. Il calcolo semplice e veloce è anche vantaggioso per gli utenti del metodo.

Il centro dei dati in esame è determinato utilizzando la media statistica. Il risultato è noto come media dei dati presentati. Le interazioni del mondo reale che coinvolgono la ricerca, l'istruzione e l'atletica usano spesso un linguaggio dispregiativo. Considera la frequenza con cui la media di battuta di un giocatore di baseball, la sua media, viene sollevata durante una conversazione se ti consideri uno scienziato di dati. Di conseguenza, devi sapere da dove cominciare.

  • Deviazione standard

Una tecnica statistica chiamata deviazione standard misura l'ampia distribuzione dei dati rispetto alla media.

Quando si lavora con i dati, una deviazione standard elevata indica che i dati sono ampiamente dispersi dalla media. Una deviazione bassa indica che la maggior parte dei dati è in linea con la media e può anche essere indicata come valore atteso dell'insieme.

La deviazione standard viene spesso utilizzata quando si analizza la dispersione dei punti dati, indipendentemente dal fatto che siano raggruppati o meno.

Immagina di essere un marketer che ha appena terminato un sondaggio tra i clienti. Supponiamo di voler determinare se un gruppo più grande di clienti probabilmente fornirà le stesse risposte. In tal caso, dovresti valutare l'affidabilità delle risposte dopo aver ricevuto i risultati del sondaggio. Se la deviazione standard è bassa, è possibile che con le risposte venga proiettata una gamma più ampia di clienti.

  • Regressione

La regressione in statistica studia la connessione tra una variabile indipendente e una variabile dipendente (l'informazione che stai cercando di valutare) (i dati utilizzati per prevedere la variabile dipendente).

Può anche essere spiegato in termini di come una variabile influenza un'altra, o di come i cambiamenti in una incoerente si traducono in cambiamenti in un'altra, o viceversa, semplice causa ed effetto. Suggerisce che il risultato dipende da uno o più fattori.

I grafici e i grafici dell'analisi di regressione utilizzano linee per indicare le tendenze in un periodo predeterminato, nonché la forza o la debolezza delle correlazioni tra le variabili.

  • Verifica di ipotesi

I due insiemi di variabili casuali all'interno del set di dati devono essere testati utilizzando il test di ipotesi, a volte indicato come "T Testing", nell'analisi statistica.

Questo approccio si concentra sul determinare se una determinata affermazione o conclusione vale per la raccolta dei dati. Consente un confronto dei dati con numerose ipotesi e ipotesi. Può anche aiutare a prevedere come le scelte avranno un impatto sull'azienda.

Un test di ipotesi in statistica determina una quantità sotto una particolare ipotesi. Il risultato del test indica se l'assunzione è corretta o se è stata infranta. L'ipotesi nulla, a volte nota come ipotesi 0, è questa presunzione. La prima ipotesi, spesso nota come ipotesi 1, è qualsiasi altra teoria che sarebbe in conflitto con l'ipotesi 0.

Quando si esegue il test di ipotesi, i risultati del test sono statisticamente significativi se dimostrano che l'evento non può essersi verificato per caso o in modo casuale.

  • Determinazione della dimensione del campione

Quando si valutano i dati per l'analisi statistica, la raccolta di dati affidabili può occasionalmente essere difficile poiché il set di dati è troppo grande. In questo caso, la maggioranza sceglie il metodo noto come determinazione della dimensione del campione, che prevede l'esame di un campione o di dimensioni dei dati inferiori.

È necessario scegliere la dimensione del campione appropriata per la precisione per completare questa attività in modo efficace. Non otterrai risultati affidabili dopo l'analisi se la dimensione del campione è troppo piccola.

Utilizzerai diverse tecniche di campionamento dei dati per ottenere questo risultato. A tal fine, puoi inviare un sondaggio ai tuoi clienti e quindi utilizzare il semplice metodo di campionamento casuale per selezionare i dati dei clienti per l'analisi casuale.

Al contrario, una dimensione eccessiva del campione può comportare una perdita di tempo e denaro. Puoi considerare fattori come il costo, il tempo o la facilità di raccolta dei dati per decidere la dimensione del campione.

Conclusione

La capacità di pensare in modo analitico è vitale per il successo aziendale. Poiché i dati sono una delle risorse più importanti oggi disponibili, il loro utilizzo efficace può portare a risultati e processi decisionali migliori.

Indipendentemente dai metodi di analisi statistica selezionati, assicurati di prestare molta attenzione a ogni potenziale inconveniente e alla sua formula particolare. Nessun metodo è giusto o sbagliato e non esiste un gold standard. Dipenderà dalle informazioni che hai raccolto e dalle conclusioni che speri di trarre.

Usando QuestionPro, puoi esprimere giudizi cruciali in modo più efficiente mentre comprendi meglio i tuoi clienti e altre materie di studio. Usa subito le funzionalità della suite di ricerca di livello aziendale!