5 Metode de analiză statistică pentru cercetare și analiză

Publicat: 2022-10-25

Totul se rezumă la utilizarea puterii metodelor de analiză statistică, care este modul în care academicienii colaborează și colectează date pentru a identifica tendințele și modelele.

În ultimii zece ani, afacerile de zi cu zi au suferit o transformare semnificativă. Nu este foarte neobișnuit ca lucrurile să pară în continuare la fel, fie că este vorba de tehnologia folosită în spațiile de lucru sau de software-ul folosit pentru a comunica.

Acum există o cantitate copleșitoare de informații disponibile, care odată era rară. Dar ar putea fi copleșitor dacă nu aveți cel mai mic concept de a parcurge datele companiei dvs. pentru a găsi un sens semnificativ și precis.

5 metode diferite de analiză statistică vor fi acoperite în acest blog, împreună cu o discuție detaliată a fiecărei metode.

Ce este o metodă de analiză statistică?

Practica de a colecta și analiza date pentru a identifica modele și tendințe este cunoscută sub numele de analiză statistică. Este o metodă de eliminare a părtinirii din evaluarea datelor prin utilizarea analizei numerice.

Și aceste metode de analiză statistică sunt benefice pentru colectarea interpretărilor cercetării, crearea de modele statistice și organizarea de anchete și studii.

Analiza datelor utilizează două metode statistice de bază:

  1. Statistici descriptive, care utilizează indici precum media și mediana pentru a rezuma datele,
  2. Statistici inferențiale, extrapolează rezultatele din date utilizând teste statistice precum testul t student.

Următorii trei factori determină dacă o abordare statistică este cea mai potrivită:

  • Scopul și scopul principal al studiului,
  • Tipul și dispersia datelor utilizate și
  • Tipul de observații (Pereche/Nepereche).

„Parametric” se referă la toate tipurile de proceduri statistice utilizate pentru a compara mediile. În schimb, „neparametric” se referă la metode statistice care compară alte măsuri decât medii, cum ar fi mediane, ranguri medii și proporții.

Pentru fiecare circumstanță unică, metodele analitice statistice din biostatistică pot fi utilizate pentru a analiza și interpreta datele. Cunoașterea ipotezelor și condițiilor metodelor statistice este necesară pentru alegerea celei mai bune metode statistice pentru analiza datelor.

5 Metode de analiză statistică pentru cercetare și analiză

Indiferent dacă sunteți sau nu un om de știință a datelor, nu există nicio îndoială că datele mari cuprind globul cu asalt. Ca rezultat, trebuie să fii conștient de unde să începi. Există 5 opțiuni pentru această metodă de analiză statistică:

  • Sens

Big data cuprind globul, indiferent de felul în care îl tăiați. Media, cunoscută mai des ca medie, este tehnica inițială utilizată pentru a efectua analiza statistică. Pentru a găsi media, adăugați o listă de numere, împărțiți acel total la componentele listei și apoi adăugați o altă listă de numere.

Când se aplică această tehnică, este posibil să vizualizați rapid datele, determinând, de asemenea, tendința generală a colectării datelor. Calculul simplu și rapid este, de asemenea, avantajos pentru utilizatorii metodei.

Centrul datelor luate în considerare este determinat cu ajutorul mediei statistice. Rezultatul este cunoscut sub numele de media datelor prezentate. Interacțiunile din lumea reală care implică cercetare, educație și atletism folosesc frecvent un limbaj derogatoriu. Luați în considerare cât de des este adusă în discuție media de bataie a unui jucător de baseball - media lor - dacă vă considerați un om de știință de date. Ca rezultat, trebuie să fii conștient de unde să începi.

  • Deviație standard

O tehnică statistică numită abatere standard măsoară cât de larg sunt distribuite datele față de medie.

Când lucrați cu date, o abatere standard ridicată indică faptul că datele sunt larg dispersate față de medie. O abatere mică indică faptul că majoritatea datelor sunt în concordanță cu media și pot fi denumite și valoarea așteptată a setului.

Abaterea standard este frecvent utilizată atunci când se analizează dispersia punctelor de date, indiferent dacă acestea sunt sau nu grupate.

Imaginați-vă că sunteți un agent de marketing care tocmai a terminat un sondaj pentru clienți. Să presupunem că doriți să determinați dacă un grup mai mare de clienți va oferi probabil aceleași răspunsuri. În acest caz, ar trebui să evaluați fiabilitatea răspunsurilor după ce primiți rezultatele sondajului. Dacă abaterea standard este scăzută, cu răspunsurile pot fi proiectate o gamă mai mare de clienți.

  • Regresia

Regresia în statistică studiază legătura dintre o variabilă independentă și o variabilă dependentă (informația pe care încercați să o evaluați) (datele folosite pentru a prezice variabila dependentă).

Poate fi explicată și prin prisma modului în care o variabilă o influențează pe alta sau cum modificările unei variabile au ca rezultat schimbări în alta sau invers, simple cauze și efect. Aceasta sugerează că rezultatul depinde de unul sau mai mulți factori.

Graficele și diagramele de analiză de regresie folosesc linii pentru a indica tendințele pe o perioadă predeterminată, precum și puterea sau slăbiciunea corelațiilor dintre variabile.

  • Testarea ipotezelor

Cele două seturi de variabile aleatoare din setul de date trebuie testate utilizând testarea ipotezelor, uneori denumită „Testing T”, în analiza statistică.

Această abordare se concentrează pe determinarea dacă o anumită afirmație sau concluzie este valabilă pentru colectarea datelor. Permite o comparație a datelor cu numeroase ipoteze și ipoteze. De asemenea, poate ajuta la prezicerea modului în care alegerile vor afecta compania.

Un test de ipoteză în statistică determină o cantitate conform unei anumite ipoteze. Rezultatul testului indică dacă ipoteza este corectă sau dacă a fost încălcată. Ipoteza nulă, uneori cunoscută sub numele de ipoteza 0, este această prezumție. Prima ipoteză, cunoscută adesea sub numele de ipoteza 1, este orice altă teorie care ar intra în conflict cu ipoteza 0.

Când efectuați testarea ipotezelor, rezultatele testului sunt semnificative din punct de vedere statistic dacă demonstrează că evenimentul nu ar fi putut avea loc întâmplător sau întâmplător.

  • Determinarea dimensiunii probei

Când se evaluează datele pentru analiza statistică, culegerea de date fiabile poate fi ocazional o provocare, deoarece setul de date este prea mare. Atunci când acesta este cazul, majoritatea aleg metoda cunoscută sub denumirea de determinare a mărimii eșantionului, care implică examinarea unui eșantion sau a unei dimensiuni mai mici a datelor.

Trebuie să alegeți dimensiunea eșantionului adecvată pentru acuratețe pentru a finaliza această sarcină în mod eficient. Nu veți obține rezultate fiabile după analiză dacă dimensiunea eșantionului este prea mică.

Veți folosi mai multe tehnici de eșantionare a datelor pentru a obține acest rezultat. Pentru a realiza acest lucru, puteți trimite un sondaj clienților dvs. și apoi utilizați metoda simplă de eșantionare aleatorie pentru a selecta datele clienților pentru o analiză aleatorie.

În schimb, dimensiunea excesivă a eșantionului poate duce la pierderi de timp și bani. Puteți analiza factori precum costul, timpul sau ușurința culegerii datelor pentru a decide dimensiunea eșantionului.

Concluzie

Abilitatea de a gândi analitic este vitală pentru succesul corporativ. Deoarece datele sunt una dintre cele mai importante resurse disponibile în prezent, utilizarea lor eficientă poate duce la rezultate mai bune și la luarea deciziilor.

Indiferent de metodele de analiză statistică pe care le selectați, asigurați-vă că acordați o atenție deosebită fiecărui potențial dezavantaj și formulei sale specifice. Nicio metodă nu este corectă sau greșită și nu există standard de aur. Va depinde de informațiile pe care le-ați adunat și de concluziile pe care sperați să le trageți.

Folosind QuestionPro, puteți face judecăți cruciale mai eficient, în timp ce vă înțelegeți mai bine clienții și alte subiecte de studiu. Utilizați imediat funcțiile suitei de cercetare de nivel enterprise!