5 研究と分析のための統計分析法

公開: 2022-10-25

要するに、統計分析手法の力を利用することです。これは、学者が協力してデータを収集し、傾向とパターンを特定する方法です。

過去 10 年間で、日常のビジネスは大きな変化を遂げました。 ワークスペースで使用されるテクノロジーであろうと、通信に使用されるソフトウェアであろうと、物事が同じように見えることは珍しくありません。

かつては珍しかった膨大な量の情報が、今では手に入るようになりました。 しかし、会社のデータを調べて意味のある正確な意味を見つけるという概念が少しでもなければ、それは圧倒される可能性があります。

このブログでは、5 つの異なる統計分析手法と、各手法の詳細な説明について説明します。

統計解析手法とは?

パターンや傾向を特定するためにデータを収集および分析する手法は、統計分析として知られています。 数値解析を用いてデータ評価の偏りをなくす手法です。

そして、これらの統計分析手法は、研究解釈の収集、統計モデルの作成、および調査と研究の整理に役立ちます。

データ分析では、次の 2 つの基本的な統計手法が採用されています。

  1. 平均値や中央値などの指標を使用してデータを要約する記述統計、
  2. 推論統計、スチューデント t 検定などの統計検定を利用して、データから結果を推定します。

次の 3 つの要因によって、統計的アプローチが最も適切かどうかが決まります。

  • 研究の目標と主な目的、
  • 利用するデータの種類と分散
  • 観測のタイプ (対になっている/対になっていない)。

「パラメトリック」とは、平均を比較するために使用されるすべてのタイプの統計手順を指します。 対照的に、「ノンパラメトリック」とは、中央値、平均順位、比率など、平均以外の測定値を比較する統計的手法を指します。

固有の状況ごとに、生物統計学の統計分析手法を使用してデータを分析および解釈できます。 データ分析に最適な統計手法を選択するには、統計手法の仮定と条件を知ることが必要です。

5 研究と分析のための統計分析法

データ サイエンティストであろうとなかろうと、ビッグ データが世界を席巻していることは間違いありません。 その結果、どこから始めればよいかを認識しておく必要があります。 この統計分析方法には 5 つのオプションがあります。

  • 意味

どのようにスライスしても、ビッグデータは世界中を席巻しています。 平均は、平均として知られることが多く、統計分析を行うために使用される最初の手法です。 平均を求めるには、数値のリストを追加し、その合計をリストの要素で割り、別の数値のリストを追加します。

この手法を適用すると、データ収集の全体的な傾向を判断しながら、データをすばやく表示できます。 簡単で迅速な計算は、メソッドのユーザーにとっても有利です。

検討中のデータの中心は、統計的平均を使用して決定されます。 結果は、提示されたデータの平均として知られています。 研究、教育、スポーツを含む現実世界のやり取りでは、軽蔑的な言葉が頻繁に使用されます。 自分自身をデータ サイエンティストだと考えている場合、野球選手の打率 (平均) が会話でどのくらいの頻度で取り上げられるかを考えてみてください。 その結果、どこから始めればよいかを認識しておく必要があります。

  • 標準偏差

標準偏差と呼ばれる統計手法は、データが平均からどれだけ広く分布しているかを測定します。

データを操作する場合、標準偏差が高いということは、データが平均から大きく分散していることを示しています。 低い偏差は、ほとんどのデータが平均に沿っていることを示し、セットの期待値とも呼ばれます。

標準偏差は、クラスター化されているかどうかにかかわらず、データ ポイントの分散を分析するときによく使用されます。

あなたが顧客調査を終えたばかりのマーケターだと想像してみてください。 大規模な顧客グループが同じ応答を返す可能性が高いかどうかを判断したいとします。 その場合、調査結果を受け取った後、回答の信頼性を評価する必要があります。 標準偏差が低い場合、より幅広い範囲の顧客が回答で予測される可能性があります。

  • 回帰

統計における回帰では、独立変数と従属変数 (評価しようとしている情報) (従属変数の予測に使用されるデータ) の間の関係を調べます。

また、ある変数が別の変数にどのように影響するか、またはある変数の変化が別の変数の変化にどのように影響するか、またはその逆の単純な原因と結果の観点から説明することもできます。 これは、結果が 1 つ以上の要因に依存することを示唆しています。

回帰分析のグラフとチャートでは、線を使用して、所定の期間の傾向と、変数間の相関の強弱を示します。

  • 仮説検定

データ セット内の確率変数の 2 つのセットは、統計分析で「T 検定」と呼ばれることもある仮説検定を使用して検定する必要があります。

このアプローチは、特定の主張または結論がデータ収集に当てはまるかどうかを判断することに重点を置いています。 これにより、データを多数の仮定や仮説と比較することができます。 また、選択が会社に与える影響を予測するのにも役立ちます。

統計における仮説検定は、特定の仮定の下で数量を決定します。 テストの結果は、仮定が正しいかどうか、または仮定が破られているかどうかを示します。 仮説 0 とも呼ばれる帰無仮説は、この推定です。 仮説 1 とも呼ばれる最初の仮説は、仮説 0 と矛盾するその他の理論です。

仮説検定を実行するとき、事象が偶然または無作為に発生した可能性がないことを示す場合、検定の結果は統計的に有意です。

  • サンプルサイズの決定

統計分析のためにデータを評価する場合、データセットが膨大すぎるため、信頼できるデータを収集することが難しい場合があります。 このような場合、大多数はサンプルサイズ決定と呼ばれる方法を選択します。これには、サンプルサイズまたはより小さいデータサイズを調べることが含まれます。

このタスクを効果的に完了するには、正確さのために適切なサンプル サイズを選択する必要があります。 サンプルサイズが小さすぎると、分析後に信頼できる結果が得られません。

この結果を得るために、いくつかのデータ サンプリング手法を使用します。 これを達成するには、顧客に調査を送信し、単純なランダム サンプリング方法を使用してランダム分析用の顧客データを選択します。

逆に、サンプルサイズが大きすぎると、時間とお金が失われる可能性があります。 コスト、時間、データ収集の容易さなどの要因を調べて、サンプル サイズを決定できます。

結論

分析的に考える能力は、企業の成功に不可欠です。 データは現在利用できる最も重要なリソースの 1 つであるため、データを効果的に使用することで、より良い結果と意思決定を実現できます。

選択した統計分析方法に関係なく、潜在的な欠点とその特定の式に細心の注意を払うようにしてください. 正しい方法も間違った方法もありませんし、ゴールド スタンダードもありません。 それは、収集した情報と引き出したい結論によって異なります。

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