Araştırma ve Analiz için 5 İstatistiksel Analiz Yöntemi

Her şey, akademisyenlerin eğilimleri ve kalıpları belirlemek için iş birliği yapma ve veri toplama şekli olan istatistiksel analiz yöntemlerinin gücünü kullanmaktan ibarettir.

Son on yılda, günlük işler önemli bir dönüşüm geçirdi. Çalışma alanlarında kullanılan teknoloji veya iletişim kurmak için kullanılan yazılım olsun, her şeyin hala aynı görünmesi çok nadir değildir.

Şimdi, bir zamanlar ender bulunan çok büyük miktarda bilgi mevcut. Ancak, anlamlı ve doğru bir anlam bulmak için şirketinizin verilerini gözden geçirme konusunda en ufak bir fikriniz yoksa, bunaltıcı olabilir.

Bu blogda her bir yöntemin ayrıntılı bir tartışması ile birlikte 5 farklı istatistiksel analiz yöntemi ele alınacaktır.

İstatistiksel analiz yöntemi nedir?

Kalıpları ve eğilimleri belirlemek için veri toplama ve analiz etme uygulaması, istatistiksel analiz olarak bilinir. Sayısal analiz kullanarak veri değerlendirmesinden yanlılığı ortadan kaldırmak için bir yöntemdir.

Ve bu istatistiksel analiz yöntemleri, araştırma yorumlarını toplamak, istatistiksel modeller oluşturmak ve anket ve çalışmaları organize etmek için faydalıdır.

Veri analizinde iki temel istatistiksel yöntem kullanılır:

1. Verileri özetlemek için ortalama ve medyan gibi indeksleri kullanan tanımlayıcı istatistikler ,
2. Çıkarımsal istatistikler, öğrenci t-testi gibi istatistiksel testler kullanarak verilerden sonuçları tahmin edin.

Aşağıdaki üç faktör, istatistiksel bir yaklaşımın en uygun olup olmadığını belirler:

• Çalışmanın amacı ve birincil amacı,
• Kullanılan verilerin türü ve dağılımı ve
• Gözlemlerin türü (Eşleştirilmiş/Eşlenmemiş).

"Parametrik", araçları karşılaştırmak için kullanılan her türlü istatistiksel prosedürü ifade eder. Buna karşılık, "parametrik olmayan", medyanlar, ortalama sıralar ve oranlar gibi ortalamalar dışındaki ölçümleri karşılaştıran istatistiksel yöntemleri ifade eder.

Her benzersiz durum için, verileri analiz etmek ve yorumlamak için biyoistatistikteki istatistiksel analitik yöntemler kullanılabilir. İstatistiksel yöntemlerin varsayımlarını ve koşullarını bilmek, veri analizi için en iyi istatistiksel yöntemi seçmek için gereklidir.

Araştırma ve Analiz için 5 İstatistiksel Analiz Yöntemi

Bir veri bilimcisi olsanız da olmasanız da, büyük verinin dünyayı kasıp kavurduğuna şüphe yok. Sonuç olarak, nereden başlayacağınızın farkında olmalısınız. Bu istatistiksel analiz yöntemi için 5 seçenek vardır:

• Anlam

Nasıl dilimlerseniz dilimleyin, büyük veri dünyayı ele geçiriyor. Daha çok ortalama olarak bilinen ortalama, istatistiksel analizi yürütmek için kullanılan ilk tekniktir. Ortalamayı bulmak için bir sayı listesi ekleyin, bu toplamı listenin bileşenlerine bölün ve ardından başka bir sayı listesi ekleyin.

Bu teknik uygulandığında, veri toplamanın genel eğilimini belirlerken aynı zamanda verileri hızlı bir şekilde görüntülemek mümkündür. Basit ve hızlı hesaplama, yöntemin kullanıcıları için de avantajlıdır.

Söz konusu verilerin merkezi, istatistiksel ortalama kullanılarak belirlenir. Sonuç, sunulan verilerin ortalaması olarak bilinir. Araştırma, eğitim ve atletizm içeren gerçek dünya etkileşimleri sıklıkla aşağılayıcı bir dil kullanır. Kendinizi bir veri bilimcisi olarak görüyorsanız, bir beyzbol oyuncusunun vuruş ortalamasının - ortalamalarının - konuşmada ne sıklıkta ortaya çıktığını düşünün. Sonuç olarak, nereden başlayacağınızın farkında olmalısınız.

• Standart sapma

Standart sapma adı verilen istatistiksel bir teknik, verilerin ortalamadan ne kadar geniş bir alana dağıldığını ölçer.

Verilerle çalışırken, yüksek bir standart sapma, verilerin ortalamadan geniş ölçüde dağıldığını gösterir. Düşük bir sapma, çoğu verinin ortalama ile uyumlu olduğunu gösterir ve ayrıca kümenin beklenen değeri olarak da ifade edilebilir.

Standart sapma, kümelenmiş olsun veya olmasın, veri noktalarının dağılımını analiz ederken sıklıkla kullanılır.

Bir müşteri anketini yeni bitirmiş bir pazarlamacı olduğunuzu hayal edin. Daha büyük bir müşteri grubunun aynı yanıtları sağlayıp sağlamayacağını belirlemek istediğinizi varsayalım. Bu durumda, anket bulgularını aldıktan sonra yanıtların güvenilirliğini değerlendirmelisiniz. Standart sapma düşükse, cevaplarla daha geniş bir müşteri yelpazesi tahmin edilebilir.

• regresyon

İstatistikte regresyon, bağımsız bir değişken ile bir bağımlı değişken (değerlendirmeye çalıştığınız bilgi) (bağımlı değişkeni tahmin etmek için kullanılan veriler) arasındaki bağlantıyı inceler.

Ayrıca, bir değişkenin diğerini nasıl etkilediği veya bir tutarsız değişkendeki değişikliklerin diğerinde nasıl değişikliklere yol açtığı veya tam tersi, basit neden ve sonuç olarak açıklanabilir. Sonucun bir veya daha fazla faktöre bağlı olduğunu gösterir.

Regresyon analizi grafikleri ve çizelgeleri, önceden belirlenmiş bir dönemdeki eğilimleri ve değişkenler arasındaki korelasyonların gücünü veya zayıflığını göstermek için çizgiler kullanır.

• Hipotez testi

Veri kümesi içindeki iki rastgele değişken kümesi, istatistiksel analizde bazen "T Testi" olarak adlandırılan hipotez testi kullanılarak test edilmelidir.

Bu yaklaşım, veri toplama için belirli bir iddianın veya sonucun geçerli olup olmadığını belirlemeye odaklanır. Çok sayıda varsayım ve hipotezle verilerin karşılaştırılmasını sağlar. Ayrıca seçimlerin şirketi nasıl etkileyeceğini tahmin etmede yardımcı olabilir.

İstatistikte bir hipotez testi, belirli bir varsayım altındaki bir miktarı belirler. Testin sonucu, varsayımın doğru olup olmadığını veya kırılıp kırılmadığını gösterir. Bazen 0 hipotezi olarak da bilinen boş hipotez bu varsayımdır. Genellikle hipotez 1 olarak bilinen ilk hipotez, hipotez 0 ile çelişen diğer herhangi bir teoridir.

Hipotez testi yaptığınızda, olayın tesadüfen veya rastgele meydana gelemeyeceğini gösteriyorsa, testin sonuçları istatistiksel olarak anlamlıdır.

• Numune boyutu belirleme

İstatistiksel analiz için verileri değerlendirirken, veri kümesi çok büyük olduğundan güvenilir veri toplamak bazen zor olabilir. Bu durumda, çoğunluk, bir numunenin veya daha küçük veri boyutunun incelenmesini içeren, numune boyutu belirleme olarak bilinen yöntemi seçer.

Bu görevi etkin bir şekilde tamamlamak için doğruluk için uygun örnek boyutunu seçmelisiniz. Örnek boyutu çok küçükse, analizinizden sonra güvenilir sonuçlar alamazsınız.

Bu sonucu elde etmek için birkaç veri örnekleme tekniği kullanacaksınız. Bunu başarmak için müşterilerinize bir anket gönderebilir ve ardından rastgele analiz için müşteri verilerini seçmek için basit rastgele örnekleme yöntemini kullanabilirsiniz.

Tersine, aşırı örneklem büyüklüğü zaman ve para kaybına neden olabilir. Örnek boyutuna karar vermek için maliyet, zaman veya veri toplama kolaylığı gibi faktörlere bakabilirsiniz.

Çözüm

Analitik düşünme yeteneği, kurumsal başarı için hayati önem taşır. Veriler günümüzde mevcut olan en önemli kaynaklardan biri olduğundan, onu etkin bir şekilde kullanmak daha iyi sonuçlar ve karar verme ile sonuçlanabilir.

Seçtiğiniz istatistiksel analiz yöntemlerinden bağımsız olarak, her olası dezavantaja ve özel formülüne çok dikkat ettiğinizden emin olun. Hiçbir yöntem doğru ya da yanlış değildir ve altın standart yoktur. Topladığınız bilgilere ve çıkarmayı umduğunuz sonuçlara bağlı olacaktır.

QuestionPro'yu kullanarak, müşterilerinizi ve diğer çalışma konularını daha iyi kavrarken daha önemli kararlar verebilirsiniz. Kurumsal düzeyde araştırma paketinin özelliklerini hemen kullanın!

DAHA FAZLA ÜCRETSİZ DENEME ÖĞRENİN