5 연구 및 분석을 위한 통계 분석 방법
게시 됨: 2022-10-25모든 것은 통계 분석 방법의 힘을 사용하는 것으로 귀결됩니다. 이는 학계가 동향과 패턴을 식별하기 위해 데이터를 수집하고 협력하는 방법입니다.
지난 10년 동안 일상적인 비즈니스는 상당한 변화를 겪었습니다. 작업 공간에서 사용되는 기술이든 통신에 사용되는 소프트웨어이든 간에 사물이 여전히 동일한 것처럼 보이는 것은 매우 드문 일이 아닙니다.
한때는 보기 드문 정보가 이제는 압도적으로 많습니다. 그러나 의미 있고 정확한 의미를 찾기 위해 회사의 데이터를 살펴보는 약간의 개념이 없다면 압도적일 수 있습니다.
이 블로그에서는 5가지 다른 통계 분석 방법과 각 방법에 대한 자세한 설명을 다룹니다.
통계 분석 방법이란 무엇입니까?
패턴과 추세를 식별하기 위해 데이터를 수집하고 분석하는 관행을 통계 분석이라고 합니다. 수치해석을 이용하여 데이터 평가에서 편향을 제거하는 방법이다.
그리고 이러한 통계 분석 방법은 연구 해석을 수집하고 통계 모델을 만들고 설문 조사 및 연구를 구성하는 데 유용합니다.
데이터 분석에는 두 가지 기본 통계 방법이 사용됩니다.
- 평균 및 중앙값과 같은 색인을 사용하여 데이터를 요약하는 기술 통계 ,
- 추론 통계, 학생 t-검정과 같은 통계 검정을 활용하여 데이터에서 결과를 외삽합니다.
다음 세 가지 요소가 통계적 접근 방식이 가장 적절한지 여부를 결정합니다.
- 연구의 목적과 일차적 목적,
- 활용된 데이터의 종류와 분산,
- 관측치의 유형(짝지음/짝지어지지 않음).
"모수"는 평균을 비교하는 데 사용되는 모든 유형의 통계 절차를 나타냅니다. 대조적으로, "비모수적"은 중앙값, 평균 순위 및 비율과 같은 평균 이외의 측정값을 비교하는 통계적 방법을 나타냅니다.
각각의 고유한 상황에 대해 생물통계학의 통계적 분석 방법을 사용하여 데이터를 분석하고 해석할 수 있습니다. 데이터 분석에 가장 적합한 통계 방법을 선택하려면 통계 방법의 가정과 조건을 알아야 합니다.
5 연구 및 분석을 위한 통계 분석 방법
데이터 과학자이든 아니든 빅 데이터가 전 세계를 강타하고 있다는 데는 의심의 여지가 없습니다. 결과적으로 어디서부터 시작해야 하는지 알고 있어야 합니다. 이 통계 분석 방법에는 5가지 옵션이 있습니다.
의미
빅 데이터는 어떻게 분할하든 전 세계를 장악하고 있습니다. 평균으로 더 자주 알려진 평균은 통계 분석을 수행하는 데 사용되는 초기 기술입니다. 평균을 찾으려면 숫자 목록을 추가하고 해당 합계를 목록의 구성 요소로 나눈 다음 다른 숫자 목록을 추가하십시오.
이 기법을 적용하면 데이터 수집의 전반적인 경향을 파악하면서 데이터를 빠르게 볼 수 있다. 간단하고 빠른 계산은 방법의 사용자에게도 유리합니다.
고려 중인 데이터의 중심은 통계적 평균을 사용하여 결정됩니다. 결과는 제시된 데이터의 평균으로 알려져 있습니다. 연구, 교육 및 운동 경기와 관련된 실제 상호 작용은 종종 경멸적인 언어를 사용합니다. 자신을 데이터 과학자라고 생각한다면 야구 선수의 타율(그들의 평균)이 대화에서 얼마나 자주 거론되는지 생각해 보십시오. 결과적으로 어디서부터 시작해야 하는지 알고 있어야 합니다.
표준 편차
표준 편차라고 하는 통계 기법은 데이터가 평균에서 얼마나 넓게 분포되어 있는지 측정합니다.
데이터로 작업할 때 높은 표준 편차는 데이터가 평균에서 광범위하게 분산되어 있음을 나타냅니다. 낮은 편차는 대부분의 데이터가 평균과 일치하고 집합의 기대값이라고도 할 수 있음을 나타냅니다.
표준 편차는 클러스터링 여부에 관계없이 데이터 포인트의 분산을 분석할 때 자주 사용됩니다.
귀하가 고객 설문조사를 막 마친 마케터라고 상상해 보십시오. 더 큰 그룹의 고객이 동일한 응답을 제공할지 여부를 결정하려고 한다고 가정합니다. 이 경우 설문조사 결과를 받은 후 응답의 신뢰성을 평가해야 합니다. 표준 편차가 낮으면 더 많은 범위의 고객이 답을 예상할 수 있습니다.
회귀
통계의 회귀는 독립 변수와 종속 변수(평가하려는 정보)(종속 변수를 예측하는 데 사용되는 데이터) 간의 연결을 연구합니다.
그것은 또한 한 변수가 다른 변수에 어떻게 영향을 미치는지, 또는 일관성 없는 하나의 변화가 다른 변수에 어떻게 영향을 미치는지, 또는 그 반대의 단순한 원인과 결과로 설명될 수 있습니다. 결과는 하나 이상의 요인에 따라 달라집니다.
회귀 분석 그래프와 차트는 선을 사용하여 미리 결정된 기간 동안의 추세와 변수 간의 상관 관계의 강도 또는 약점을 나타냅니다.
가설 검증
데이터 세트 내 무작위 변수의 두 세트는 통계 분석에서 가설 테스트(때로는 "T 테스트" 라고도 함)를 사용하여 테스트해야 합니다.
이 접근 방식은 주어진 주장이나 결론이 데이터 수집에 유효한지 여부를 결정하는 데 중점을 둡니다. 그것은 수많은 가정과 가설을 가진 데이터의 비교를 가능하게 합니다. 또한 선택이 회사에 어떤 영향을 미칠지 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.
통계의 가설 검정은 특정 가정 하에서 수량을 결정합니다. 테스트 결과는 가정이 올바른지 또는 어긋났는지 여부를 나타냅니다. 귀무가설(가설 0이라고도 함)이 이 가정입니다. 종종 가설 1로 알려진 첫 번째 가설은 가설 0과 충돌하는 다른 이론입니다.
가설 테스트를 수행할 때 테스트 결과는 이벤트가 우연히 또는 무작위로 발생할 수 없음을 입증하는 경우 통계적으로 유의합니다.
샘플 크기 결정
통계 분석을 위해 데이터를 평가할 때 데이터 세트가 너무 커서 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하는 것이 때때로 어려울 수 있습니다. 이 경우 대다수는 샘플 또는 더 작은 데이터 크기를 검사하는 샘플 크기 결정으로 알려진 방법을 선택합니다.
이 작업을 효과적으로 완료하려면 정확성을 위해 적절한 표본 크기를 선택해야 합니다. 표본 크기가 너무 작으면 분석 후 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 없습니다.
이 결과를 얻기 위해 여러 데이터 샘플링 기술을 사용합니다. 이를 수행하기 위해 고객에게 설문조사를 보낸 다음 간단한 무작위 샘플링 방법을 사용하여 무작위 분석을 위한 고객 데이터를 선택할 수 있습니다.
반대로, 과도한 샘플 크기는 시간과 비용 손실을 초래할 수 있습니다. 비용, 시간 또는 데이터 수집 용이성과 같은 요소를 보고 표본 크기를 결정할 수 있습니다.
결론
분석적으로 사고하는 능력은 기업의 성공에 매우 중요합니다. 데이터는 오늘날 사용 가능한 가장 중요한 리소스 중 하나이기 때문에 데이터를 효과적으로 사용하면 더 나은 결과와 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
선택한 통계 분석 방법에 관계없이 각각의 잠재적인 단점과 특정 공식에 세심한 주의를 기울이십시오. 어떤 방법도 옳고 그름이 없으며, 금본위제가 없습니다. 수집한 정보와 도출하고자 하는 결론에 따라 달라집니다.
QuestionPro를 사용하면 고객 및 기타 연구 주제를 더 잘 이해하면서 더 효율적으로 중요한 판단을 내릴 수 있습니다. 엔터프라이즈급 연구 제품군의 기능을 즉시 사용하십시오!