5 วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติสำหรับการวิจัยและวิเคราะห์

ทั้งหมดนี้ต้องใช้พลังของวิธีการวิเคราะห์ทางสถิติ ซึ่งเป็นวิธีที่นักวิชาการทำงานร่วมกันและรวบรวมข้อมูลเพื่อระบุแนวโน้มและรูปแบบ

ในช่วงสิบปีที่ผ่านมา ธุรกิจในแต่ละวันมีการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญ ไม่ใช่เรื่องแปลกที่สิ่งต่างๆ จะยังคงเหมือนเดิม ไม่ว่าจะเป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในพื้นที่ทำงานหรือซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการสื่อสาร

ขณะนี้มีข้อมูลมากมายที่ครั้งหนึ่งเคยหายาก แต่อาจเป็นเรื่องยากหากคุณไม่มีแนวคิดเพียงเล็กน้อยในการสำรวจข้อมูลของบริษัทเพื่อค้นหาความหมายที่มีความหมายและแม่นยำ

บล็อกนี้จะกล่าวถึงวิธีการวิเคราะห์ทางสถิติที่แตกต่างกัน 5 วิธี พร้อมด้วยการอภิปรายโดยละเอียดของแต่ละวิธี

วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติคืออะไร?

การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้มเรียกว่าการวิเคราะห์ทางสถิติ เป็นวิธีการขจัดอคติออกจากการประเมินข้อมูลโดยใช้การวิเคราะห์เชิงตัวเลข

และวิธีการวิเคราะห์ทางสถิติเหล่านี้มีประโยชน์สำหรับการรวบรวมการตีความการวิจัย การสร้างแบบจำลองทางสถิติ และการจัดแบบสำรวจและการศึกษา

การวิเคราะห์ข้อมูลใช้วิธีทางสถิติพื้นฐานสองวิธี:

1. สถิติเชิงพรรณนา ซึ่งใช้ดัชนี เช่น ค่าเฉลี่ยและค่ามัธยฐานในการสรุปข้อมูล
2. สถิติ อนุมาน คาดการณ์ผลลัพธ์จากข้อมูลโดยใช้การทดสอบทางสถิติ เช่น การทดสอบ t ของนักเรียน

ปัจจัยสามประการต่อไปนี้กำหนดว่าวิธีการทางสถิติเหมาะสมที่สุดหรือไม่:

• เป้าหมายของการศึกษาและวัตถุประสงค์เบื้องต้น
• ชนิดและการกระจายของข้อมูลที่ใช้และ
• ประเภทของการสังเกต (จับคู่/ไม่จับคู่)

“พารามิเตอร์” หมายถึงขั้นตอนทางสถิติทุกประเภทที่ใช้เปรียบเทียบวิธีการ ในทางตรงกันข้าม “ไม่มีพารามิเตอร์” หมายถึงวิธีการทางสถิติที่เปรียบเทียบการวัดอื่นที่ไม่ใช่วิธีการ เช่น ค่ามัธยฐาน อันดับเฉลี่ย และสัดส่วน

สำหรับแต่ละสถานการณ์ที่แตกต่างกัน สามารถใช้วิธีวิเคราะห์ทางสถิติในชีวสถิติเพื่อวิเคราะห์และตีความข้อมูลได้ การรู้สมมติฐานและเงื่อนไขของวิธีการทางสถิติเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการเลือกวิธีทางสถิติที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

5 วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติสำหรับการวิจัยและวิเคราะห์

ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลหรือไม่ก็ตาม ไม่ต้องสงสัยเลยว่าข้อมูลขนาดใหญ่กำลังทำลายล้างโลก เป็นผลให้คุณต้องรู้ว่าจะเริ่มต้นจากที่ใด มี 5 ตัวเลือกสำหรับวิธีการวิเคราะห์ทางสถิตินี้:

• ความหมาย

ข้อมูลขนาดใหญ่กำลังครองโลก ไม่ว่าคุณจะแบ่งมันอย่างไร ค่าเฉลี่ย หรือที่เรียกกันทั่วไปว่าค่าเฉลี่ย เป็นเทคนิคเบื้องต้นที่ใช้ในการวิเคราะห์ทางสถิติ หากต้องการหาค่าเฉลี่ย ให้เพิ่มรายการตัวเลข หารผลรวมนั้นด้วยองค์ประกอบของรายการ แล้วเพิ่มรายการตัวเลขอื่น

เมื่อนำเทคนิคนี้ไปใช้ จะสามารถดูข้อมูลได้อย่างรวดเร็วในขณะเดียวกันก็กำหนดแนวโน้มโดยรวมของการรวบรวมข้อมูลด้วย การคำนวณที่ตรงไปตรงมาและรวดเร็วยังเป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้วิธีการอีกด้วย

ศูนย์กลางของข้อมูลที่พิจารณากำหนดโดยใช้ค่าเฉลี่ยทางสถิติ ผลลัพธ์เรียกว่าค่าเฉลี่ยของข้อมูลที่นำเสนอ ปฏิสัมพันธ์ในโลกแห่งความเป็นจริงที่เกี่ยวข้องกับการวิจัย การศึกษา และกรีฑามักใช้ภาษาที่เสื่อมเสีย พิจารณาความถี่ในการตีลูกบอลของนักเบสบอล—ค่าเฉลี่ย—ถูกพูดถึงในการสนทนาหากคุณคิดว่าตัวเองเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นผลให้คุณต้องรู้ว่าจะเริ่มต้นจากที่ใด

• ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

เทคนิคทางสถิติที่เรียกว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจะวัดว่าข้อมูลที่กระจายมาจากค่าเฉลี่ยมากเพียงใด

เมื่อทำงานกับข้อมูล ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่สูงบ่งชี้ว่าข้อมูลถูกกระจายออกจากค่าเฉลี่ยอย่างกว้างขวาง ส่วนเบี่ยงเบนต่ำบ่งชี้ว่าข้อมูลส่วนใหญ่สอดคล้องกับค่าเฉลี่ยและยังสามารถเรียกว่าค่าที่คาดไว้ของชุดได้อีกด้วย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานมักใช้ในการวิเคราะห์การกระจายของจุดข้อมูล ไม่ว่าจะจัดกลุ่มหรือไม่ก็ตาม

ลองนึกภาพคุณเป็นนักการตลาดที่เพิ่งเสร็จสิ้นการสำรวจลูกค้า สมมติว่าคุณต้องการตรวจสอบว่าลูกค้ากลุ่มใหญ่มีแนวโน้มที่จะให้คำตอบแบบเดียวกันหรือไม่ ในกรณีนั้น คุณควรประเมินความน่าเชื่อถือของคำตอบหลังจากได้รับผลการสำรวจ หากค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำ ลูกค้าอาจคาดการณ์คำตอบได้หลากหลายขึ้น

• การถดถอย

การถดถอยในสถิติศึกษาความเชื่อมโยงระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม (ข้อมูลที่คุณพยายามประเมิน) (ข้อมูลที่ใช้ในการทำนายตัวแปรตาม)

นอกจากนี้ยังสามารถอธิบายได้ด้วยว่าตัวแปรหนึ่งมีอิทธิพลต่ออีกตัวแปรหนึ่งอย่างไร หรือการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรหนึ่งที่ไม่สอดคล้องกันส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในอีกตัวแปรหนึ่งอย่างไร หรือในทางกลับกัน สาเหตุและผลกระทบธรรมดาๆ แสดงให้เห็นว่าผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับปัจจัยอย่างน้อยหนึ่งอย่าง

กราฟและแผนภูมิการวิเคราะห์การถดถอยใช้เส้นเพื่อระบุแนวโน้มในช่วงเวลาที่กำหนดไว้ เช่นเดียวกับจุดแข็งหรือจุดอ่อนของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

• การทดสอบสมมติฐาน

ตัวแปรสุ่มสองชุดในชุดข้อมูลจะต้องทดสอบโดยใช้การทดสอบสมมติฐาน ซึ่งบางครั้งเรียกว่า "การทดสอบ T" ในการวิเคราะห์ทางสถิติ

แนวทางนี้เน้นที่การพิจารณาว่าข้อเรียกร้องหรือข้อสรุปที่ให้ไว้มีไว้เพื่อการรวบรวมข้อมูลหรือไม่ ช่วยให้สามารถเปรียบเทียบข้อมูลกับสมมติฐานและสมมติฐานมากมาย นอกจากนี้ยังสามารถช่วยในการคาดการณ์ว่าทางเลือกต่างๆ จะส่งผลต่อบริษัทอย่างไร

การทดสอบสมมติฐานในสถิติกำหนดปริมาณภายใต้สมมติฐานเฉพาะ ผลการทดสอบระบุว่าสมมติฐานนั้นถูกต้องหรือไม่ สมมติฐานว่างซึ่งบางครั้งเรียกว่าสมมติฐาน 0 คือข้อสันนิษฐานนี้ สมมติฐานแรก มักเรียกว่าสมมติฐาน 1 เป็นทฤษฎีอื่นใดที่อาจขัดแย้งกับสมมติฐาน 0

เมื่อคุณทำการทดสอบสมมติฐาน ผลลัพธ์ของการทดสอบจะมีนัยสำคัญทางสถิติหากแสดงให้เห็นว่าเหตุการณ์นั้นไม่สามารถเกิดขึ้นโดยบังเอิญหรือสุ่มได้

• การกำหนดขนาดตัวอย่าง

เมื่อประเมินข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ การรวบรวมข้อมูลที่เชื่อถือได้ในบางครั้งอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายเนื่องจากชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่เกินไป เมื่อเป็นกรณีนี้ ส่วนใหญ่จะเลือกวิธีการที่เรียกว่าการกำหนดขนาดตัวอย่าง ซึ่งเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบตัวอย่างหรือขนาดข้อมูลที่เล็กกว่า

คุณต้องเลือกขนาดตัวอย่างที่เหมาะสมเพื่อความถูกต้องเพื่อให้งานนี้สำเร็จลุล่วงอย่างมีประสิทธิผล คุณจะไม่ได้รับผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือหลังจากการวิเคราะห์ของคุณ หากขนาดตัวอย่างมีขนาดเล็กเกินไป

คุณจะใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างข้อมูลหลายอย่างเพื่อให้ได้ผลลัพธ์นี้ เพื่อให้บรรลุผลดังกล่าว คุณอาจส่งแบบสำรวจไปยังลูกค้าของคุณ จากนั้นใช้วิธีสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มอย่างตรงไปตรงมาเพื่อเลือกข้อมูลลูกค้าสำหรับการวิเคราะห์แบบสุ่ม

ในทางกลับกัน ขนาดตัวอย่างที่มากเกินไปอาจทำให้เสียเวลาและเสียเงิน คุณสามารถดูปัจจัยต่างๆ เช่น ต้นทุน เวลา หรือความง่ายในการรวบรวมข้อมูล เพื่อตัดสินใจขนาดตัวอย่าง

บทสรุป

ความสามารถในการคิดวิเคราะห์มีความสำคัญต่อความสำเร็จขององค์กร เนื่องจากข้อมูลเป็นหนึ่งในแหล่งข้อมูลที่สำคัญที่สุดที่มีอยู่ในปัจจุบัน การใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพอาจส่งผลให้ได้ผลลัพธ์และการตัดสินใจที่ดีขึ้น

โดยไม่คำนึงถึงวิธีการวิเคราะห์ทางสถิติที่คุณเลือก อย่าลืมใส่ใจกับข้อเสียที่อาจเกิดขึ้นแต่ละอย่างและสูตรเฉพาะของมัน ไม่มีวิธีการใดถูกหรือผิด และไม่มีมาตรฐานทองคำ จะขึ้นอยู่กับข้อมูลที่คุณรวบรวมและข้อสรุปที่คุณหวังว่าจะวาด

ด้วยการใช้ QuestionPro คุณสามารถทำการตัดสินที่สำคัญได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในขณะที่เข้าใจลูกค้าของคุณและหัวข้อการศึกษาอื่น ๆ ได้ดีขึ้น ใช้คุณสมบัติของชุดการวิจัยระดับองค์กรทันที!

เรียนรู้เพิ่มเติม ทดลองใช้ฟรี