5 metod analizy statystycznej do badań i analiz

Wszystko sprowadza się do wykorzystania mocy metod analizy statystycznej, czyli sposobu, w jaki naukowcy współpracują i zbierają dane w celu identyfikacji trendów i wzorców.

W ciągu ostatnich dziesięciu lat codzienny biznes przeszedł znaczącą transformację. Nierzadko zdarza się, że rzeczy nadal wydają się być takie same, niezależnie od tego, czy jest to technologia używana w obszarach roboczych, czy oprogramowanie używane do komunikacji.

Obecnie dostępnych jest przytłaczająca ilość informacji, które kiedyś były rzadkie. Ale może to być przytłaczające, jeśli nie masz najmniejszego pojęcia o przejrzeniu danych firmy w celu znalezienia sensownego i dokładnego znaczenia.

Na tym blogu zostanie omówionych 5 różnych metod analizy statystycznej, wraz ze szczegółowym omówieniem każdej metody.

Czym jest metoda analizy statystycznej?

Praktyka gromadzenia i analizowania danych w celu identyfikacji wzorców i trendów jest znana jako analiza statystyczna. Jest to metoda eliminowania błędów systematycznych z oceny danych za pomocą analizy numerycznej.

Te metody analizy statystycznej są korzystne przy zbieraniu interpretacji badań, tworzeniu modeli statystycznych oraz organizowaniu ankiet i badań.

Analiza danych wykorzystuje dwie podstawowe metody statystyczne:

1. Statystyki opisowe, które wykorzystują indeksy takie jak średnia i mediana do podsumowania danych,
2. Statystyka wnioskowa umożliwia ekstrapolację wyników na podstawie danych za pomocą testów statystycznych, takich jak test t-Studenta.

Następujące trzy czynniki decydują o tym, czy podejście statystyczne jest najbardziej odpowiednie:

• cel badania i cel podstawowy,
• rodzaj i rozproszenie wykorzystywanych danych oraz
• Typ obserwacji (Sparowane/Niesparowane).

„Parametryczny” odnosi się do wszystkich rodzajów procedur statystycznych stosowanych do porównywania średnich. Natomiast „nieparametryczny” odnosi się do metod statystycznych, które porównują miary inne niż średnie, takie jak mediany, średnie rangi i proporcje.

Dla każdej wyjątkowej okoliczności do analizy i interpretacji danych można zastosować statystyczne metody analityczne w biostatystyce. Znajomość założeń i uwarunkowań metod statystycznych jest niezbędna do wyboru najlepszej metody statystycznej do analizy danych.

5 metod analizy statystycznej do badań i analiz

Niezależnie od tego, czy jesteś naukowcem zajmującym się danymi, czy nie, nie ma wątpliwości, że big data szturmem podbijają świat. W rezultacie musisz wiedzieć, od czego zacząć. Istnieje 5 opcji tej metody analizy statystycznej:

• Oznaczający

Wielkie zbiory danych przejmują świat, bez względu na to, jak je pokroisz. Średnia, częściej nazywana średnią, jest początkową techniką stosowaną do przeprowadzenia analizy statystycznej. Aby znaleźć średnią, dodaj listę liczb, podziel tę sumę przez składniki listy, a następnie dodaj kolejną listę liczb.

Po zastosowaniu tej techniki możliwe jest szybkie przeglądanie danych, a także określenie ogólnego trendu gromadzenia danych. Prosta i szybka kalkulacja jest również korzystna dla użytkowników metody.

Środek rozważanych danych określa się za pomocą średniej statystycznej. Wynik jest znany jako średnia prezentowanych danych. W rzeczywistych interakcjach obejmujących badania, edukację i lekkoatletykę często używa się obraźliwego języka. Zastanów się, jak często w rozmowie poruszana jest średnia mrugnięcia gracza baseballowego, jeśli uważasz się za naukowca danych. W rezultacie musisz wiedzieć, od czego zacząć.

• Odchylenie standardowe

Technika statystyczna zwana odchyleniem standardowym mierzy, jak szeroko rozpowszechnione są dane od średniej.

Podczas pracy z danymi wysokie odchylenie standardowe wskazuje, że dane są szeroko rozproszone od średniej. Niskie odchylenie wskazuje, że większość danych jest zgodna ze średnią i może być również określana jako wartość oczekiwana zestawu.

Odchylenie standardowe jest często używane podczas analizy rozproszenia punktów danych — niezależnie od tego, czy są one zgrupowane, czy nie.

Wyobraź sobie, że jesteś marketerem, który właśnie ukończył ankietę wśród klientów. Załóżmy, że chcesz ustalić, czy większa grupa klientów prawdopodobnie udzieli takich samych odpowiedzi. W takim przypadku należy ocenić wiarygodność odpowiedzi po otrzymaniu wyników ankiety. Jeśli odchylenie standardowe jest niskie, z odpowiedziami można prognozować większy zakres klientów.

• Regresja

Regresja w statystyce bada związek między zmienną niezależną a zmienną zależną (informacją, którą próbujesz ocenić) (dane używane do przewidywania zmiennej zależnej).

Można to również wyjaśnić w kategoriach, w jaki sposób jedna zmienna wpływa na inną lub jak zmiany jednej niespójnej prowadzą do zmian w innej lub odwrotnie, prostej przyczyny i skutku. Sugeruje, że wynik zależy od jednego lub więcej czynników.

Wykresy i wykresy analizy regresji wykorzystują linie do wskazania trendów w określonym z góry okresie, a także siły lub słabości korelacji między zmiennymi.

• Testowanie hipotez

Dwa zestawy zmiennych losowych w zestawie danych muszą zostać przetestowane za pomocą testowania hipotez, czasami określanego jako „Testowanie T” w analizie statystycznej.

Takie podejście koncentruje się na ustaleniu, czy dane twierdzenie lub wniosek dotyczy gromadzenia danych. Umożliwia porównanie danych z licznymi założeniami i hipotezami. Może również pomóc w przewidywaniu, jak wybory wpłyną na firmę.

Test hipotezy w statystyce określa wielkość przy określonym założeniu. Wynik testu wskazuje, czy założenie jest prawidłowe, czy też zostało złamane. Hipoteza zerowa, czasami nazywana hipotezą 0, jest tym domniemaniem. Pierwsza hipoteza, często nazywana hipotezą 1, to każda inna teoria, która byłaby sprzeczna z hipotezą 0.

Gdy przeprowadzasz testowanie hipotez, wyniki testu są statystycznie istotne, jeśli pokazują, że zdarzenie nie mogło zajść przypadkowo lub losowo.

• Określanie wielkości próbki

Podczas oceny danych do analizy statystycznej gromadzenie wiarygodnych danych może czasami być trudne, ponieważ zestaw danych jest zbyt duży. W takim przypadku większość wybiera metodę znaną jako określenie wielkości próbki, która polega na badaniu próbki lub mniejszej wielkości danych.

Aby skutecznie wykonać to zadanie, należy wybrać odpowiednią wielkość próbki. Nie uzyskasz wiarygodnych wyników po analizie, jeśli wielkość próbki jest zbyt mała.

Aby osiągnąć ten wynik, użyjesz kilku technik próbkowania danych. Aby to osiągnąć, możesz wysłać ankietę do swoich klientów, a następnie użyć prostej metody losowego próbkowania, aby wybrać dane klienta do losowej analizy.

Z drugiej strony nadmierna wielkość próbki może spowodować utratę czasu i pieniędzy. Możesz wziąć pod uwagę takie czynniki, jak koszt, czas lub łatwość zbierania danych, aby zdecydować o wielkości próbki.

Wniosek

Umiejętność analitycznego myślenia ma kluczowe znaczenie dla sukcesu firmy. Ponieważ dane są jednym z najważniejszych dostępnych obecnie zasobów, ich efektywne wykorzystanie może skutkować lepszymi wynikami i podejmowaniem decyzji.

Niezależnie od wybranych metod analizy statystycznej, zwróć szczególną uwagę na każdą potencjalną wadę i jej konkretną formułę. Żadna metoda nie jest dobra ani zła i nie ma złotego standardu. Będzie to zależało od zebranych informacji i wniosków, które masz nadzieję wyciągnąć.

Korzystając z QuestionPro, możesz wydajniej dokonywać kluczowych osądów, jednocześnie lepiej rozumiejąc swoich klientów i inne przedmioty studiów. Korzystaj od razu z funkcji pakietu badawczego klasy korporacyjnej!

DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJ BEZPŁATNA PRÓBA