5 Métodos de Análise Estatística para Pesquisa e Análise

Publicados: 2022-10-25

Tudo se resume a usar o poder dos métodos de análise estatística, que é como os acadêmicos colaboram e coletam dados para identificar tendências e padrões.

Nos últimos dez anos, o dia a dia dos negócios passou por uma transformação significativa. Não é muito incomum que as coisas ainda pareçam as mesmas, seja a tecnologia usada nos espaços de trabalho ou o software usado para se comunicar.

Há agora uma quantidade esmagadora de informações disponíveis que antes eram raras. Mas pode ser esmagador se você não tiver o menor conceito de analisar os dados da sua empresa para encontrar um significado significativo e preciso.

5 métodos de análise estatística diferentes serão abordados neste blog, juntamente com uma discussão detalhada de cada método.

O que é um método de análise estatística?

A prática de coletar e analisar dados para identificar padrões e tendências é conhecida como análise estatística. É um método para eliminar o viés da avaliação de dados usando análise numérica.

E esses métodos de análise estatística são benéficos para coletar interpretações de pesquisas, criar modelos estatísticos e organizar pesquisas e estudos.

A análise de dados emprega dois métodos estatísticos básicos:

  1. Estatísticas descritivas, que usam índices como média e mediana para resumir os dados,
  2. Estatísticas inferenciais, extrapolam resultados de dados utilizando testes estatísticos como o teste t de Student.

Os três fatores a seguir determinam se uma abordagem estatística é mais apropriada:

  • O objetivo e o objetivo principal do estudo,
  • O tipo e a dispersão dos dados utilizados, e
  • O tipo de observações (Emparelhado/Não Emparelhado).

“Paramétrico” refere-se a todos os tipos de procedimentos estatísticos usados ​​para comparar médias. Em contraste, “não paramétrico” refere-se a métodos estatísticos que comparam outras medidas além das médias, como medianas, classificações médias e proporções.

Para cada circunstância única, métodos analíticos estatísticos em bioestatística podem ser usados ​​para analisar e interpretar os dados. Conhecer as premissas e condições dos métodos estatísticos é necessário para a escolha do melhor método estatístico para análise dos dados.

5 Métodos de Análise Estatística para Pesquisa e Análise

Seja você um cientista de dados ou não, não há dúvida de que o big data está conquistando o mundo. Como resultado, você deve estar ciente de por onde começar. Existem 5 opções para este método de análise estatística:

  • Significado

O big data está dominando o mundo, não importa como você o divida. A média, mais conhecida como média, é a técnica inicial usada para realizar a análise estatística. Para encontrar a média, adicione uma lista de números, divida esse total pelos componentes da lista e adicione outra lista de números.

Quando essa técnica é aplicada, é possível visualizar rapidamente os dados e, ao mesmo tempo, determinar a tendência geral da coleta de dados. O cálculo simples e rápido também é vantajoso para os usuários do método.

O centro dos dados em consideração é determinado usando a média estatística. O resultado é conhecido como média dos dados apresentados. As interações do mundo real envolvendo pesquisa, educação e atletismo frequentemente usam linguagem depreciativa. Considere com que frequência a média de rebatidas de um jogador de beisebol – sua média – é mencionada em uma conversa se você se considera um cientista de dados. Como resultado, você deve estar ciente de por onde começar.

  • Desvio padrão

Uma técnica estatística chamada desvio padrão mede quão amplamente distribuídos os dados são da média.

Ao trabalhar com dados, um alto desvio padrão indica que os dados estão amplamente dispersos da média. Um desvio baixo indica que a maioria dos dados está de acordo com a média e também pode ser referido como o valor esperado do conjunto.

O desvio padrão é frequentemente usado ao analisar a dispersão de pontos de dados - estejam eles agrupados ou não.

Imagine que você é um profissional de marketing que acabou de concluir uma pesquisa com o cliente. Suponha que você queira determinar se um grupo maior de clientes provavelmente fornecerá as mesmas respostas. Nesse caso, você deve avaliar a confiabilidade das respostas após receber os resultados da pesquisa. Se o desvio padrão for baixo, uma gama maior de clientes pode ser projetada com as respostas.

  • Regressão

A regressão em estatística estuda a conexão entre uma variável independente e uma variável dependente (a informação que você está tentando avaliar) (os dados usados ​​para prever a variável dependente).

Também pode ser explicado em termos de como uma variável influencia outra, ou como as mudanças em uma inconsistente resultam em mudanças em outra, ou vice-versa, simples causa e efeito. Sugere que o resultado depende de um ou mais fatores.

Gráficos e tabelas de análise de regressão empregam linhas para indicar tendências em um período predeterminado, bem como a força ou fraqueza das correlações entre as variáveis.

  • Testando hipóteses

Os dois conjuntos de variáveis ​​aleatórias dentro do conjunto de dados devem ser testados usando testes de hipóteses, às vezes chamados de “Teste T”, em análise estatística.

Essa abordagem se concentra em determinar se uma determinada afirmação ou conclusão é válida para a coleta de dados. Permite uma comparação dos dados com inúmeras suposições e hipóteses. Também pode ajudar a prever como as escolhas afetarão a empresa.

Um teste de hipótese em estatística determina uma quantidade sob uma suposição particular. O resultado do teste indica se a suposição está correta ou se foi quebrada. A hipótese nula, às vezes conhecida como hipótese 0, é essa presunção. A primeira hipótese, muitas vezes conhecida como hipótese 1, é qualquer outra teoria que entraria em conflito com a hipótese 0.

Quando você realiza testes de hipóteses, os resultados do teste são estatisticamente significativos se demonstrarem que o evento não pode ter ocorrido por acaso ou aleatoriamente.

  • Determinação do tamanho da amostra

Ao avaliar dados para análise estatística, reunir dados confiáveis ​​pode ocasionalmente ser um desafio, pois o conjunto de dados é muito grande. Quando este é o caso, a maioria escolhe o método conhecido como determinação do tamanho da amostra, que envolve o exame de uma amostra ou tamanho de dados menor.

Você deve escolher o tamanho de amostra apropriado para precisão para concluir essa tarefa com eficiência. Você não obterá resultados confiáveis ​​após sua análise se o tamanho da amostra for muito pequeno.

Você usará várias técnicas de amostragem de dados para obter esse resultado. Para fazer isso, você pode enviar uma pesquisa para seus clientes e, em seguida, usar o método simples de amostragem aleatória para selecionar os dados do cliente para análise aleatória.

Por outro lado, o tamanho excessivo da amostra pode resultar em perda de tempo e dinheiro. Você pode analisar fatores como custo, tempo ou facilidade de coleta de dados para decidir o tamanho da amostra.

Conclusão

A capacidade de pensar analiticamente é vital para o sucesso corporativo. Como os dados são um dos recursos mais importantes disponíveis hoje, usá-los de forma eficaz pode resultar em melhores resultados e tomadas de decisão.

Independentemente dos métodos de análise estatística que você selecionar, certifique-se de prestar muita atenção a cada possível desvantagem e sua fórmula específica. Nenhum método é certo ou errado, e não há padrão-ouro. Dependerá das informações que você coletou e das conclusões que espera tirar.

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