5 用於研究和分析的統計分析方法

已發表: 2022-10-25

這一切都歸結為使用統計分析方法的力量，這是學者們如何合作和收集數據來識別趨勢和模式。

在過去十年中，日常業務發生了重大轉變。無論是工作空間中使用的技術還是用於通信的軟件，事情看起來仍然相同的情況並不少見。

現在有大量可用的信息，這些信息曾經很少見。但是，如果您對通過公司的數據來尋找有意義和準確的含義沒有絲毫概念，那可能會讓人不知所措。

本博客將介紹 5 種不同的統計分析方法，並詳細討論每種方法。

什麼是統計分析方法？

收集和分析數據以識別模式和趨勢的做法稱為統計分析。它是一種利用數值分析消除數據評估偏差的方法。

這些統計分析方法有利於收集研究解釋、創建統計模型以及組織調查和研究。

數據分析採用兩種基本的統計方法：

以下三個因素決定了統計方法是否最合適：

“參數”是指用於比較均值的所有類型的統計程序。相反，“非參數”是指比較平均值以外的度量的統計方法，例如中位數、平均秩和比例。

對於每個獨特的情況，生物統計學中的統計分析方法可用於分析和解釋數據。了解統計方法的假設和條件對於選擇用於數據分析的最佳統計方法是必要的。

無論您是否是數據科學家，毫無疑問，大數據正在席捲全球。因此，您必須知道從哪裡開始。此統計分析方法有 5 個選項：

大數據正在接管全球，無論您如何對其進行切片。平均值，通常稱為平均值，是用於進行統計分析的初始技術。要找到平均值，請添加一個數字列表，將該總數除以列表的組件，然後添加另一個數字列表。

應用此技術時，可以快速查看數據，同時還可以確定數據收集的整體趨勢。直接和快速的計算也有利於該方法的用戶。

所考慮數據的中心是使用統計平均值確定的。結果被稱為呈現數據的平均值。涉及研究、教育和體育的現實世界互動經常使用貶義語言。如果您認為自己是一名數據科學家，請考慮一下棒球運動員的擊球率（他們的平均數）在談話中被提及的頻率。因此，您必須知道從哪裡開始。

一種稱為標準偏差的統計技術測量數據與平均值的分佈範圍。

處理數據時，高標準差表明數據與平均值相差很大。低偏差表明大多數數據與平均值一致，也可以稱為集合的期望值。

在分析數據點的分散性時經常使用標準差——無論它們是否聚集。

想像一下，您是一位剛剛完成客戶調查的營銷人員。假設您想確定更大的客戶群是否可能會提供相同的響應。在這種情況下，您應該在收到調查結果後評估回复的可靠性。如果標準偏差較低，則可能會為更大範圍的客戶提供答案。

統計回歸研究自變量和因變量（您試圖評估的信息）（用於預測因變量的數據）之間的聯繫。

它也可以解釋為一個變量如何影響另一個變量，或者一個不一致的變化如何導致另一個變量的變化，反之亦然，簡單的因果關係。它表明結果取決於一個或多個因素。

回歸分析圖形和圖表使用線條來指示預定時期內的趨勢以及變量之間相關性的強弱。

數據集中的兩組隨機變量必須使用假設檢驗進行檢驗，在統計分析中有時稱為“T 檢驗” 。

這種方法側重於確定給定的主張或結論是否適用於數據收集。它可以將數據與許多假設和假設進行比較。它還可以幫助預測選擇將如何影響公司。

統計學中的假設檢驗確定特定假設下的數量。測試的結果表明假設是否正確或是否已被破壞。零假設，有時稱為假設 0，就是這種假設。第一個假設，通常稱為假設 1，是與假設 0 相衝突的任何其他理論。

當您執行假設檢驗時，如果檢驗結果證明事件不可能偶然或隨機發生，則檢驗結果具有統計顯著性。

在評估數據以進行統計分析時，由於數據集太大，收集可靠數據有時可能具有挑戰性。在這種情況下，大多數人選擇稱為樣本量確定的方法，該方法涉及檢查樣本或更小的數據量。

您必須選擇適當的樣本量以確保准確有效地完成此任務。如果樣本量太小，您將無法在分析後獲得可靠的結果。

您將使用多種數據採樣技術來實現此結果。為此，您可以向客戶發送調查，然後使用直接隨機抽樣方法選擇客戶數據進行隨機分析。

相反，過多的樣本量會導致時間和金錢的損失。您可以查看成本、時間或數據收集的難易程度等因素來確定樣本量。

分析思考的能力對於企業的成功至關重要。由於數據是當今可用的最重要的資源之一，因此有效地使用它可以帶來更好的結果和決策。

無論您選擇哪種統計分析方法，請務必密切注意每個潛在的缺點及其特定公式。沒有方法是對是錯，也沒有金標準。這將取決於您收集的信息以及您希望得出的結論。

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