5 методов статистического анализа для исследования и анализа

Опубликовано: 2022-10-25

Все сводится к использованию возможностей методов статистического анализа, именно так ученые сотрудничают и собирают данные для выявления тенденций и закономерностей.

За последние десять лет повседневный бизнес претерпел значительные изменения. Нередко вещи остаются прежними, будь то технология, используемая в рабочих пространствах, или программное обеспечение, используемое для связи.

В настоящее время доступно огромное количество информации, которая когда-то была редкостью. Но это может быть ошеломляющим, если у вас нет ни малейшего представления о том, как просматривать данные вашей компании, чтобы найти осмысленное и точное значение.

В этом блоге будут рассмотрены 5 различных методов статистического анализа, а также подробно рассмотрен каждый из них.

Что такое метод статистического анализа?

Практика сбора и анализа данных для выявления закономерностей и тенденций известна как статистический анализ. Это метод устранения предвзятости при оценке данных с помощью числового анализа.

И эти методы статистического анализа полезны для сбора интерпретаций исследований, создания статистических моделей и организации опросов и исследований.

При анализе данных используются два основных статистических метода:

  1. Описательная статистика, в которой для обобщения данных используются такие индексы, как среднее и медиана.
  2. Логическая статистика, экстраполяция результатов данных с использованием статистических тестов, таких как t-критерий Стьюдента.

Следующие три фактора определяют, является ли статистический подход наиболее подходящим:

  • Цель и основная задача исследования,
  • Вид и дисперсия используемых данных, а также
  • Тип наблюдений (Парные/Непарные).

«Параметрический» относится ко всем типам статистических процедур, используемых для сравнения средних значений. Напротив, «непараметрический» относится к статистическим методам, которые сравнивают меры, отличные от средних, такие как медианы, средние ранги и пропорции.

Для каждого уникального обстоятельства статистические аналитические методы в биостатистике могут использоваться для анализа и интерпретации данных. Знание допущений и условий статистических методов необходимо для выбора наилучшего статистического метода анализа данных.

5 методов статистического анализа для исследования и анализа

Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по данным или нет, нет никаких сомнений в том, что большие данные захватывают земной шар штурмом. В результате вы должны знать, с чего начать. Существует 5 вариантов этого метода статистического анализа:

  • Значение

Большие данные захватывают земной шар, независимо от того, как вы их разделяете. Среднее значение, чаще известное как среднее, является исходным методом, используемым для проведения статистического анализа. Чтобы найти среднее значение, добавьте список чисел, разделите эту сумму на компоненты списка, а затем добавьте еще один список чисел.

Когда применяется этот метод, можно быстро просмотреть данные, а также определить общую тенденцию сбора данных. Простой и быстрый расчет также является преимуществом для пользователей метода.

Центр рассматриваемых данных определяется с помощью статистического среднего. Результат известен как среднее значение представленных данных. Взаимодействие в реальном мире, связанное с исследованиями, образованием и спортом, часто использует уничижительный язык. Подумайте, как часто в разговоре упоминается средний показатель бейсболиста — его среднее значение, если вы считаете себя специалистом по данным. В результате вы должны знать, с чего начать.

  • Стандартное отклонение

Статистический метод, называемый стандартным отклонением, измеряет, насколько широко разбросаны данные по сравнению со средним значением.

При работе с данными высокое стандартное отклонение указывает на то, что данные сильно разбросаны по отношению к среднему значению. Низкое отклонение указывает на то, что большинство данных соответствует среднему значению, и его также можно назвать ожидаемым значением набора.

Стандартное отклонение часто используется при анализе дисперсии точек данных независимо от того, сгруппированы они или нет.

Представьте, что вы маркетолог, который только что завершил опрос клиентов. Предположим, вы хотите определить, будет ли большая группа клиентов давать такие же ответы. В этом случае вам следует оценить достоверность ответов после получения результатов опроса. Если стандартное отклонение низкое, ответы могут быть рассчитаны на больший круг клиентов.

  • Регрессия

Регрессия в статистике изучает связь между независимой переменной и зависимой переменной (информацией, которую вы пытаетесь оценить) (данными, используемыми для прогнозирования зависимой переменной).

Это также можно объяснить с точки зрения того, как одна переменная влияет на другую, или как изменения в одном несовместимом влекут за собой изменения в другом, или наоборот, простой причиной и следствием. Он предполагает, что результат зависит от одного или нескольких факторов.

На графиках и диаграммах регрессионного анализа используются линии для обозначения тенденций за заданный период, а также силы или слабости корреляций между переменными.

  • Проверка гипотезы

Два набора случайных величин внутри набора данных должны быть проверены с использованием проверки гипотез, иногда называемой «Т-тестированием» в статистическом анализе.

Этот подход фокусируется на определении того, применимо ли данное утверждение или вывод к сбору данных. Это позволяет сравнивать данные с многочисленными предположениями и гипотезами. Это также может помочь в прогнозировании того, как выбор повлияет на компанию.

Проверка гипотезы в статистике определяет количество при определенном предположении. Результат теста показывает, верно ли предположение или оно было нарушено. Этой презумпцией является нулевая гипотеза, иногда известная как гипотеза 0. Первая гипотеза, часто известная как гипотеза 1, — это любая другая теория, противоречащая гипотезе 0.

Когда вы выполняете проверку гипотез, результаты теста являются статистически значимыми, если они демонстрируют, что событие не могло произойти случайно или случайным образом.

  • Определение размера выборки

При оценке данных для статистического анализа сбор надежных данных иногда может быть затруднен, поскольку набор данных слишком велик. В этом случае большинство выбирает метод, известный как определение размера выборки, который включает в себя изучение выборки или данных меньшего размера.

Вы должны выбрать подходящий размер выборки для точности, чтобы эффективно выполнить эту задачу. Вы не получите надежных результатов после анализа, если размер выборки слишком мал.

Для достижения этого результата вы будете использовать несколько методов выборки данных. Для этого вы можете отправить опрос своим клиентам, а затем использовать простой метод случайной выборки, чтобы выбрать данные о клиентах для случайного анализа.

И наоборот, чрезмерный размер выборки может привести к потере времени и денег. Вы можете учитывать такие факторы, как стоимость, время или простота сбора данных, чтобы определить размер выборки.

Вывод

Способность мыслить аналитически жизненно важна для корпоративного успеха. Поскольку данные являются одним из самых важных ресурсов, доступных сегодня, их эффективное использование может привести к лучшим результатам и принятию решений.

Независимо от того, какие методы статистического анализа вы выберете, обязательно уделите пристальное внимание каждому потенциальному недостатку и его конкретной формуле. Нет правильного или неправильного метода, и нет золотого стандарта. Это будет зависеть от собранной вами информации и выводов, которые вы надеетесь сделать.

Используя QuestionPro, вы можете более эффективно принимать важные решения, лучше понимая своих клиентов и другие предметы исследования. Воспользуйтесь функциями исследовательского пакета корпоративного уровня прямо сейчас!