5 методов статистического анализа для исследований и анализа

За последние десять лет повседневный бизнес претерпел значительные изменения. Нередко кажется, что все осталось по-прежнему, будь то технологии, используемые на рабочих местах, или программное обеспечение, применяемое для общения.

Сейчас доступно огромное количество информации, которая раньше была редкостью. Но она может быть подавляющей, если вы не имеете ни малейшего представления о том, как проанализировать данные вашей компании, чтобы найти в них значимый и точный смысл.

В этом блоге будут рассмотрены 5 различных методов статистического анализа, а также подробное обсуждение каждого метода.

Что такое методы 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 численного анализа.

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

Для анализа данных используются два основных статистических метода:

1. описательная статистика, которая использует такие показатели, как среднее и медиана, для обобщения данных,
2. инференциальная статистика, экстраполирующая результаты из данных с помощью статистических тестов, таких как t-тест Стьюдента.

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

• Цель и основная задача исследования,
• Вид и дисперсия используемых данных, 
• Тип наблюдений (парные/непарные).

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

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

5 методов статистического анализа для исследований и анализа

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

• Среднее значение

Большие данные захватывают мир, как бы вы их ни нарезали. Среднее значение, чаще известное как среднее, является исходным методом, используемым для проведения статистического анализа. Чтобы найти среднее значение, нужно сложить список чисел, разделить общую сумму на составляющие списка, а затем добавить еще один список чисел.

Применение этой техники позволяет быстро просмотреть данные и одновременно определить общую тенденцию сбора данных. Простой и быстрый расчет также выгоден пользователям метода.

Центр рассматриваемых данных определяется с помощью среднего статистического значения. Результат известен как среднее значение представленных данных. В реальном мире при взаимодействии в сфере исследований, образования и спорта часто используются уничижительные выражения. Подумайте, как часто в разговоре упоминается средний показатель бейсболиста - его среднее значение, если вы считаете себя специалистом по исследованию данных. В результате вы должны знать, с чего начать.

• Стандартное отклонение

Статистический метод, называемый стандартным отклонением, измеряет, насколько широко распределены данные от среднего значения.

При работе с данными высокое стандартное отклонение указывает на то, что данные сильно разбросаны от среднего значения. Низкое отклонение указывает на то, что большинство данных соответствует среднему значению и может также называться 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 закончил опрос клиентов. Предположим, вы хотите определить, будет ли большая группа клиентов давать такие же ответы. В этом случае после получения результатов опроса вам следует оценить зависимость ответов. Если стандартное отклонение низкое, то можно спрогнозировать ответы большего числа клиентов.

• Регрессия

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

Это также можно объяснить с точки зрения того, как одна переменная влияет на другую, или как изменения в одной непоследовательной величине приводят к изменениям в другой, или наоборот, простая причина и следствие. Это предполагает, что результат зависит от одного или нескольких факторов.

На графиках и диаграммах регрессионного анализа используются линии, показывающие тенденции за заранее определенный период, а также силу или слабость корреляций между переменными.

• Проверка гипотез

Два набора случайных переменных в наборе данных должны быть проверены с помощью проверки гипотез, иногда называемой "Т-тестированием" в статистическом анализе.

Этот подход фокусируется на определении того, справедливо ли данное утверждение или заключение для набора данных. Он позволяет сравнить данные с многочисленными предположениями и гипотезами. Он также может помочь в прогнозировании того, как выбор повлияет на компанию.

Проверка гипотезы в статистике определяет количество при определенном предположении. Результат проверки показывает, верно ли предположение или оно нарушено. Нулевая гипотеза, иногда известная как гипотеза 0, является этим предположением. Первая гипотеза, часто известная как гипотеза 1, - это любая другая теория, которая противоречит гипотезе 0.

При проверке гипотез результаты теста считаются статистически значимыми, если они показывают, что событие не могло произойти случайно или случайным образом.

• Определение размера выборки

При оценке данных для статистического анализа сбор достоверных данных иногда может быть затруднен, поскольку набор данных слишком велик. В таких случаях большинство выбирает метод, известный как определение размера выборки, который предполагает изучение выборки или меньшего объема данных.

Для эффективного выполнения этой задачи необходимо выбрать подходящий размер выборки. Вы не получите достоверных результатов после анализа, если размер выборки будет слишком мал.

Для достижения этого результата вы будете использовать несколько методов выборки данных. Для этого вы можете разослать опрос своим клиентам, а затем использовать метод прямой случайной выборки, чтобы отобрать данные клиентов для выборочного анализа.

И наоборот, чрезмерный размер выборки может привести к потере времени и денег. Чтобы определить размер выборки, можно рассмотреть такие факторы, как стоимость, время или простота сбора данных.

Вывод

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

Независимо от выбранных вами методов статистического анализа, обязательно обратите пристальное внимание на каждый потенциальный недостаток и его конкретную формулу. Ни один метод не является правильным или неправильным, и не существует золотого стандарта. Все будет зависеть от собранной вами информации и выводов, которые вы надеетесь сделать.