5 用于研究和分析的统计分析方法

已发表: 2022-10-25

这一切都归结为使用统计分析方法的力量，这是学者们如何合作和收集数据来识别趋势和模式。

在过去十年中，日常业务发生了重大转变。无论是工作空间中使用的技术还是用于通信的软件，事情看起来仍然相同的情况并不少见。

现在有大量可用的信息，这些信息曾经很少见。但是，如果您对通过公司的数据来寻找有意义和准确的含义没有丝毫概念，那可能会让人不知所措。

本博客将介绍 5 种不同的统计分析方法，并详细讨论每种方法。

什么是统计分析方法？

收集和分析数据以识别模式和趋势的做法称为统计分析。它是一种利用数值分析消除数据评估偏差的方法。

这些统计分析方法有利于收集研究解释、创建统计模型以及组织调查和研究。

数据分析采用两种基本的统计方法：

以下三个因素决定了统计方法是否最合适：

“参数”是指用于比较均值的所有类型的统计程序。相反，“非参数”是指比较平均值以外的度量的统计方法，例如中位数、平均秩和比例。

对于每个独特的情况，生物统计学中的统计分析方法可用于分析和解释数据。了解统计方法的假设和条件对于选择用于数据分析的最佳统计方法是必要的。

无论您是否是数据科学家，毫无疑问，大数据正在席卷全球。因此，您必须知道从哪里开始。此统计分析方法有 5 个选项：

大数据正在接管全球，无论您如何对其进行切片。平均值，通常称为平均值，是用于进行统计分析的初始技术。要找到平均值，请添加一个数字列表，将该总数除以列表的组件，然后添加另一个数字列表。

应用此技术时，可以快速查看数据，同时还可以确定数据收集的整体趋势。直接和快速的计算也有利于该方法的用户。

所考虑数据的中心是使用统计平均值确定的。结果被称为呈现数据的平均值。涉及研究、教育和体育的现实世界互动经常使用贬义语言。如果您认为自己是一名数据科学家，请考虑一下棒球运动员的击球率（他们的平均数）在谈话中被提及的频率。因此，您必须知道从哪里开始。

一种称为标准偏差的统计技术测量数据与平均值的分布范围。

处理数据时，高标准差表明数据与平均值相差很大。低偏差表明大多数数据与平均值一致，也可以称为集合的期望值。

在分析数据点的分散性时经常使用标准差——无论它们是否聚集。

想象一下，您是一位刚刚完成客户调查的营销人员。假设您想确定更大的客户群是否可能会提供相同的响应。在这种情况下，您应该在收到调查结果后评估回复的可靠性。如果标准偏差较低，则可能会为更大范围的客户提供答案。

统计回归研究自变量和因变量（您试图评估的信息）（用于预测因变量的数据）之间的联系。

它也可以解释为一个变量如何影响另一个变量，或者一个不一致的变化如何导致另一个变量的变化，反之亦然，简单的因果关系。它表明结果取决于一个或多个因素。

回归分析图形和图表使用线条来指示预定时期内的趋势以及变量之间相关性的强弱。

数据集中的两组随机变量必须使用假设检验进行检验，在统计分析中有时称为“T 检验” 。

这种方法侧重于确定给定的主张或结论是否适用于数据收集。它可以将数据与许多假设和假设进行比较。它还可以帮助预测选择将如何影响公司。

统计学中的假设检验确定特定假设下的数量。测试的结果表明假设是否正确或是否已被破坏。零假设，有时称为假设 0，就是这种假设。第一个假设，通常称为假设 1，是与假设 0 相冲突的任何其他理论。

当您执行假设检验时，如果检验结果证明事件不可能偶然或随机发生，则检验结果具有统计显着性。

在评估数据以进行统计分析时，由于数据集太大，收集可靠数据有时可能具有挑战性。在这种情况下，大多数人选择称为样本量确定的方法，该方法涉及检查样本或更小的数据量。

您必须选择适当的样本量以确保准确有效地完成此任务。如果样本量太小，您将无法在分析后获得可靠的结果。

您将使用多种数据采样技术来实现此结果。为此，您可以向客户发送调查，然后使用直接随机抽样方法选择客户数据进行随机分析。

相反，过多的样本量会导致时间和金钱的损失。您可以查看成本、时间或数据收集的难易程度等因素来确定样本量。

分析思考的能力对于企业的成功至关重要。由于数据是当今可用的最重要的资源之一，因此有效地使用它可以带来更好的结果和决策。

无论您选择哪种统计分析方法，请务必密切注意每个潜在的缺点及其特定公式。没有方法是对是错，也没有金标准。这将取决于您收集的信息以及您希望得出的结论。

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