STATISTISCHE METHODEN: Was Sie wissen und anleiten sollten

Im Grunde arbeiten Wissenschaftler zusammen, bündeln Ressourcen und analysieren Daten mit statistischen Analysemethoden, um Muster und Trends zu erkennen. Alles darüber, wie Unternehmen arbeiten, hat sich in den letzten zehn Jahren dramatisch verändert. Ob die Werkzeuge im Büro oder die Kommunikationsmittel, es ist nicht ungewöhnlich, dass die Dinge nach einiger Zeit gleich aussehen. Verfügt ein Unternehmen über große Datenmengen, könnte ein statistisches Verfahren dabei helfen, die Informationen zu entschlüsseln. Der Einsatz statistischer Methoden ermöglicht es Organisationen, Kunden besser zu befragen, Experimente zu planen, Investitionsaussichten zu bewerten und das Rekordbuch zu verfolgen. Das Erlernen dieser statistischen Methoden bietet Ihnen mehr Möglichkeiten bei der Durchführung von Datenanalysen, sodass Sie fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen können. In diesem Artikel werden wir daher statistische Methoden der Stichprobenziehung und quantitative Forschung diskutieren.

Was sind statistische Methoden?

Statistische Modelle sind Methoden, die zur Unterstützung der Analyse von Datensätzen eingesetzt werden können. Im Prozess der statistischen Methoden, auch bekannt als Erhebung und Interpretation quantitativer Forschung, verwenden Spezialisten statistische Ansätze. Ihre Fähigkeit, die Merkmale einer Stichprobengröße innerhalb einer bestimmten Population zu bewerten und unsere Ergebnisse auf eine breitere Gruppe anzuwenden, kann jedoch durch den Einsatz statistischer Methoden erleichtert werden. Obwohl Statistiker und Datenanalysten statistische Modelle häufiger als andere Personen verwenden, könnten viele andere, einschließlich Marketingvertreter, Unternehmensleiter und Regierungsbeamte, von einem besseren Verständnis der statistischen Methoden profitieren.

Darüber hinaus sind statistische Methoden in Bezug auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen wertvolle wissenschaftliche Techniken zum Sammeln und Analysieren riesiger Datensätze, um wiederkehrende Muster und Trends aufzudecken, die dann verwendet werden können, um umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten. Einfach gesagt, ist die statistische Analyse eine Methode, um große Mengen unorganisierter Daten zu verstehen.

Durch statistische Methoden ermitteln wir Erkenntnisse, die bei der Entscheidungsfindung helfen und eine Grundlage bieten, auf der Unternehmen Prognosen für die Zukunft aufbauen können. Data Science ist die Disziplin des Sammelns und Analysierens von Daten, um Muster zu finden und die Ergebnisse zu übermitteln. Unternehmen und andere Organisationen verwenden statistische Analysen, um Daten durch numerische Manipulation zu verstehen.

Was sind die statistischen Methoden?

Hier sind die statistischen Methoden:

#1. Gemein

Zählen Sie Ihre Zahlen zusammen und teilen Sie sie dann durch die Gesamtzahl der Zahlen in der Menge, um einen Mittelwert zu erhalten. Nehmen wir zur Veranschaulichung an, ein Datensatz enthält die Zahlen 2, 5, 9 und 3. Um den Durchschnitt zu ermitteln, addieren Sie alle Zahlen, bis Sie 19 erreichen, und teilen Sie diese Zahl dann durch 4.

Der Mittelwert, oft auch als Durchschnitt bezeichnet, ist ein statistisches Maß, das nach einem Muster in Ihrem Datensatz sucht. Wenn wenige Ausreißer vorhanden sind, eignet sich der Mittelwert am besten für die Datenanalyse. Der Mittelwert ist ein schneller und einfacher Ansatz, um Ihre Fakten zusammenzufassen.

#2. Standardabweichung

Die Standardabweichung ist ein statistisches Maß zur Beurteilung der Streuung von Daten im Verhältnis zum Mittelwert.

Eine große Streuung der Daten vom Mittelwert wird durch eine hohe Standardabweichung angezeigt. Bei einer niedrigen Standardabweichung oder einem niedrigen Erwartungswert fallen die meisten Datenpunkte in Übereinstimmung mit dem Mittelwert.

Die Standardabweichung hilft Ihnen festzustellen, wie weit Ihre Datenpunkte voneinander entfernt sind und ob sie sich gruppieren.

Stellen wir uns vor, Sie wären ein Vermarkter, der gerade eine Kundenumfrage beendet hat. Wenn Sie die Umfrageergebnisse erhalten, sollten Sie deren Gültigkeit überprüfen, um festzustellen, ob andere Verbraucher Ihnen zustimmen. Eine kleine Standardabweichung zeigt an, dass die Ergebnisse auf eine größere Verbraucherbasis extrapoliert werden können.

#3. Hypothesentest

Das Ziel des Testens einer Hypothese besteht darin, zu sehen, ob eine bestimmte Annahme oder Qualität mit den vorliegenden Fakten übereinstimmt. Hypothesen vergleichen die Nullhypothese – dass Ihr Datensatz zufällig entstanden ist – mit der Alternative – dass er demografische Muster darstellt. Hypothesentests, auch t-Tests genannt, untersuchen die Korrelation zwischen zwei Sätzen von Zufallsvariablen in Ihrer Datensammlung. Hypothesentests ermöglichen es Ihnen im Gegensatz zu Mittelwert oder Standardabweichung, Ihre Annahmen über variable Beziehungen zu testen.

Nicht selten gehen Unternehmen davon aus, dass die Entwicklung eines höherwertigen Produkts mehr Zeit in Anspruch nimmt und am Ende mehr Geld einbringt. Um diese Annahme zu überprüfen, kann ein Hypothesentest verwendet werden, indem die bisherige Produktqualität, Geschwindigkeit und Rentabilität des Unternehmens untersucht werden.

#4. Rückfall

Der Begriff „Regression“ wird in der Statistik verwendet, um den Zusammenhang zwischen einer Menge unabhängiger Variablen und einer Menge abhängiger Variablen zu beschreiben.

Die Tatsache, dass Änderungen in einer Variablen zu Änderungen in anderen führen, bietet eine andere mögliche Erklärung. Wenn eine oder mehrere Variablen das Ergebnis beeinflussen, hängt das Ergebnis von diesen Faktoren ab.

Regressionsanalysegrafiken und -diagramme zeigen jedoch Trends im Laufe der Zeit und demonstrieren unterschiedliche Beziehungen zu Linien.

Obwohl Ausreißer in einem Streudiagramm (oder Regressionsanalysediagramm) wichtig sind, sind es auch die Gründe, warum sie Ausreißer sind, und die Regression ist nicht sehr ausgeprägt, was ein Nachteil bei der Durchführung statistischer Analysen sein kann. Dies kann auf eine Reihe von Faktoren zurückzuführen sein, darunter eine falsche Analyse oder eine falsche Skalierung der Daten.

Ausreißer in Daten können eine Vielzahl von Dingen bedeuten, einschließlich Ihres meistverkauften Artikels. Die Regressionslinie glättet die Daten, wodurch es einfacher wird, Ausreißer zu übersehen und sich auf Muster zu konzentrieren.

#5. Bestimmung der Stichprobengröße

Aufgrund der zunehmenden Verbreitung von Big Data in der Unternehmenswelt entscheiden sich einige Organisationen dafür, den Großteil der von ihnen gesammelten Daten erheblich zu reduzieren. Die Auswahl einer geeigneten Stichprobengröße nennen Forscher diesen Schritt. Wählen Sie die optimale Größe Ihrer Stichprobe, um sicherzustellen, dass Ihre Ergebnisse für die gesamte Population repräsentativ sind. Obwohl es keine narrensichere Methode zur Bestimmung der Stichprobengröße gibt, sind Proportionen und Standardabweichung zwei hilfreiche Metriken, die berücksichtigt werden sollten.

Da es weltweit zu viele Verbraucher gibt, ist ein globales Unternehmen möglicherweise nicht in der Lage, umfassende Marktforschung zu betreiben. Stattdessen können Sie die Bestimmung des Stichprobenumfangs verwenden, um zuverlässige Ergebnisse mit weniger Teilnehmern an Ihrer Studie zu erhalten.

Sie müssen bestimmte Annahmen treffen, wenn Sie diese Methode verwenden, um eine neuartige und ungetestete Datenvariable zu analysieren. Wenn Sie diese Annahme machen, können Sie sich absolut irren. Ungenauigkeiten in dieser Phase statistischer Methoden können weitreichende Auswirkungen auf die Qualität des Endprodukts haben.

Stichprobenfehler sind eine Fehlerart, die mit einem Konfidenzintervall quantifiziert werden kann. Wenn Sie die Untersuchung wiederholen und sich zu 90 % auf Ihre Ergebnisse verlassen, halten sie in 90 % der Fälle stand.

Statistische Methodenanalyse

Einfach ausgedrückt ist Statistik das Studium des Sammelns, Sortierens, Analysierens und Darstellens von Informationen in numerischer Form, um aus einer repräsentativen Stichprobe Rückschlüsse auf eine Bevölkerung zu ziehen, die dann von Geschäftsleuten zur Lösung von Problemen verwendet werden können.

Viele Unternehmen verlassen sich daher bei ihren Bemühungen, Daten zu organisieren und zukünftige Trends in Abhängigkeit von den Informationen zu antizipieren, umfassend auf statistische Analysemethoden.

Genauer gesagt befasst sich die statistische Datenanalyse mit der Datenerfassung, -interpretation und -darstellung. Probleme komplizierter Art können zusammen mit der Datenmanipulation angegangen werden. Genauer gesagt verleihen die statistischen Analysemethoden Zahlen Bedeutung, die sonst bedeutungslos oder nutzlos wären.

Definition von Statistische Methodenanalyse

Statistische Analyseverfahren werden an Datensammlungen durchgeführt, und das Analyseverfahren kann auf der Grundlage der Eingabedaten viele Formen der Ausgabe erzeugen. Das Verfahren kann Eingabedatenmerkmale, Beweis der Nullhypothese, Datenzusammenfassungen, Schlüsselwertableitungen usw. liefern. Die Analysetechnik bestimmt das Format und die Art der Ausgabe. Analysten und andere Fachleute, die mit riesigen Datensätzen und komplexen Szenarien arbeiten, könnten von der Verwendung eines solchen Programms profitieren.

Regierungsbehörden und Unternehmensführungsteams vertrauen weithin darauf. In der Politik bietet die statistische Datenanalyse den Rohstoff für neue Theorien, Kampagnen und Politiken.

Um die Analyse zu erleichtern, gibt es zahlreiche statistische Analysesoftware, die unter das Dach der Business-Intelligence-Tools fällt. Microsoft Excel, SPSS (Statistical Program for the Social Sciences), MATLAB und SAS sind Beispiele für Analysesoftware (Statistical Analysis Software).

Welche Arten der statistischen Methodenanalyse gibt es?

Genauer gesagt sammeln und analysieren statistische Analysemethoden Daten aus mehreren Quellen, um Muster oder Trends aufzudecken und zukünftige Ereignisse/Situationen vorherzusagen, um fundierte Urteile zu fällen.

Es gibt eine Vielzahl von statistischen Analysemethoden, und ihre Anwendbarkeit ist je nach Art der Daten sehr unterschiedlich.

#1. Deskriptive statistische Analyse

Der Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz numerischer und graphischer Methoden zur Organisation und Zusammenfassung von Daten. Es erleichtert das Verständnis umfangreicher Datensätze, selbst wenn keine zusätzlichen Schlussfolgerungen oder Annahmen aus den Daten abgeleitet werden.

Die deskriptive statistische Analyse verwendet numerische Berechnungen, Grafiken und Tabellen, um Daten besser darzustellen und zu interpretieren als die Verarbeitung von Rohdaten.

Außerdem umfasst die deskriptive statistische Analyse eine Reihe von Verfahren, von der anfänglichen Datenerfassung bis zur endgültigen Interpretation, einschließlich Tabellierung, ein Maß für die zentrale Tendenz (Mittelwert, Median, Modus), ein Maß für die Streuung oder Varianz (Bereich, Variation, Standardabweichung), Schiefemessungen und Zeitreihenanalyse.

Die deskriptive Analyse umfasst die tabellarische Zusammenfassung, die grafische Verwaltung und die bevölkerungsweite Datendarstellung.

Es hilft auch beim Zusammenfassen und Interpretieren von Daten sowie beim Extrahieren eindeutiger Merkmale. Darüber hinaus werden auch keine Rückschlüsse auf die Populationen gezogen, die nicht in die Beobachtungen oder Stichproben einbezogen wurden.

#2. Inferenzstatistische Analyse

Wenn es nicht möglich ist, jedes Mitglied der Bevölkerung direkt zu untersuchen, werden die erhobenen Daten mittels Inferenzstatistik auf die Gesamtbevölkerung hochgerechnet.

Mit anderen Worten, die inferenzielle statistische Analyse ermöglicht es uns, über die bereitgestellten Daten hinaus Schlussfolgerungen über zukünftige Ergebnisse zu ziehen und Hypothesen auf der Grundlage einer Datenstichprobe zu testen, aus der wir Schlussfolgerungen unter Verwendung von Wahrscheinlichkeiten ziehen und über die Gesamtdaten verallgemeinern können.

Dies ist die beste Methode, um begrenzte Daten auf die gesamte Bevölkerung zu verallgemeinern und politische Entscheidungen zu treffen. Diese Strategie nutzt also die Stichprobentheorie, eine Reihe von Signifikanztests, statistische Kontrolle usw.

#3. Präskriptive Analyse

Die präskriptive Analyse ist ein Blick auf die Zahlen. Es wird häufig im Bereich der Geschäftsanalyse verwendet, um die am besten geeignete Vorgehensweise auszuwählen.

Im Gegensatz zu anderen Formen der statistischen Analyse, die für Fahrausschlüsse verwendet werden können, gibt Ihnen diese hier die richtige Antwort. Primäres Ziel ist es, die beste Empfehlung für ein Auswahlverfahren zu identifizieren.

Die präskriptive Analyse verwendet Simulation, Diagrammanalyse, Algorithmen, komplexe Ereignisverarbeitung, maschinelles Lernen, Empfehlungs-Engine, Geschäftsregeln und mehr.

Andererseits ist die präskriptive Analyse eng mit der deskriptiven und prädiktiven Analyse verwandt, von denen die erstere Daten in Bezug auf das, was passiert ist, erklärt und die letztere vorausschaut, was passieren könnte, und die letztere sich hier auf die Angemessenheit konzentriert Vorschläge unter den verfügbaren Einstellungen.

#4. Explorative Datenanalyse (EDA)

Datenwissenschaftler verwenden häufig EDA oder explorative Datenanalyse, eine Technik, die Inferenzstatistiken ergänzt. In der Welt der Statistik ist dies der Nullpunkt, da dies der erste Schritt zum Sammeln und Organisieren von Daten ist.

EDA antizipiert oder verallgemeinert nichts; Es zeigt eine Vorschau der Daten an und hilft dabei, wichtige Erkenntnisse daraus zu extrahieren.

Die Strategie stützt sich stark auf die Identifizierung von Trends und Regelmäßigkeiten in den Daten, um daraus eine Bedeutung abzuleiten. Das Aufdecken bisher unsichtbarer Verbindungen innerhalb von Daten, das Überprüfen erfasster Daten auf Lücken, das Sammeln möglichst nützlicher Erkenntnisse und das Testen von Theorien und Annahmen sind praktikable Ansätze für EDA.

#5. Mechanistische Analyse

Während die mechanistische Analyse die seltenste der oben genannten ist, ist sie im Kontext der Big-Data-Analyse und der Biowissenschaften wertvoll. Ihr Ziel ist es nicht, die Zukunft vorherzusagen, sondern vielmehr die zugrunde liegenden Ursachen eines Ereignisses zu beleuchten.

Obwohl es äußere Einflüsse ignoriert und davon ausgeht, dass das gesamte System durch das Zusammenspiel seiner eigenen inneren Elemente beeinflusst wird, bedient es sich der klaren Idee, individuelle Änderungen von Variablen, die Änderungen anderer Variablen verursachen, angemessen zu erkennen.

Die mechanistische Analyse zielt größtenteils darauf ab, Folgendes zu tun;

Eine prägnante Geschichte mit unterstützenden Fakten und einer Konzentration auf Details für eine kleine Reihe von Aufgaben.
Erkennen der unverkennbaren Verschiebungen, die zu Veränderungen anderer Faktoren führen können.

Im Bereich der Biologie würde dies beispielsweise bedeuten, die Auswirkungen von Behandlungsmodifikationen auf bestimmte Viruskomponenten zu untersuchen.

#6. Vorausschauende Analyse

Mit Hilfe historischer Daten und aktueller Informationen kann die prädiktive Analyse vorhersagen, was als nächstes passieren wird.

Predictive Analytics nutzt in seiner einfachsten Form statistische Methoden und maschinelle Lernalgorithmen, um eine Beschreibung potenzieller zukünftiger Ergebnisse, Verhaltensweisen und Trends auf der Grundlage aktueller und historischer Daten bereitzustellen. Data Mining, Datenmodellierung, KI, maschinelles Lernen usw. sind Beispiele für beliebte Methoden, die in der prädiktiven Analyse verwendet werden.

Vermarkter, Versicherer, Online-Dienstleister, datengesteuerte Vermarkter und Finanzinstitute führen diese Art von Analysen im heutigen Geschäftsumfeld am ehesten durch. Jedoch kann jedes Unternehmen davon profitieren, indem es sich auf die Zukunft vorbereitet, um beispielsweise einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen und das Risiko eines ungewissen Ereignisses zu reduzieren.

Zukünftige Ereignisse können mit Daten vorhergesagt werden, und die Wahrscheinlichkeit bestimmter Trends im Datenverhalten kann bestimmt werden. Daher wenden Unternehmen diese Methode zur Beantwortung der Frage „Was könnte passieren?“ an, wobei ein Wahrscheinlichkeitsmaß als Grundlage für die Erstellung von Prognosen dient.

#7. Ursachenanalyse

Im weitesten Sinne hilft die Kausalanalyse dabei, die Gründe dafür zu verstehen und festzustellen, „warum“ Dinge passieren oder warum sie so zu sein scheinen, wie sie es tun.

Denken Sie an das aktuelle Geschäftsklima: Viele Ideen und Unternehmen sind an äußeren Faktoren gescheitert. In einem solchen Szenario würde eine Kausalanalyse helfen, die zugrunde liegenden Gründe für diese Rückschläge zu ermitteln.

Dies wird im IT-Sektor verwendet, um die Software-Qualitätssicherung zu untersuchen, einschließlich Produktfehlern, Fehlern, Sicherheitsverletzungen und mehr, um Unternehmen vor potenziell verheerenden Szenarien zu retten.

Zu den Fällen, in denen eine Kausalanalyse nützlich sein könnte, gehören:

Auffinden wichtiger Probleme in den Daten,
Indem Sie sich mit den Grundlagen des Problems oder Fehlers befassen,
Wissen, was mit einer bestimmten Variablen als Reaktion auf eine Änderung einer anderen Variablen passiert.

Es ist auch wichtig zu beachten, dass die Art und Weise, in der die Daten verwendet werden, einen großen Einfluss auf die oben aufgeführten statistischen Behandlungen oder statistischen Datenanalyseansätze hat. Daten und statistische Analysemethoden können für eine Vielzahl von Zielen verwendet werden, die jeweils von der Art und den Zielen der betreffenden Studie abhängen. Beispielsweise können medizinische Forscher eine Reihe statistischer Methoden anwenden, um die Wirksamkeit potenzieller neuer Medikamente zu bewerten.

Datenfachleute haben ein breites Spektrum an Interessen, die durch die Fülle der verfügbaren Daten informiert werden können; Infolgedessen können statistische Analysemethoden nützliche Ergebnisse liefern und nützliche Schlussfolgerungen ziehen. Informationen über Vorlieben und Gewohnheiten von Menschen können auch durch statistische Analysen gesammelt werden.

Analysten können durch die Analyse von Facebook- und Instagram-Daten etwas über das Nutzerverhalten und die Motivation erfahren. Mit diesen Daten können Werbetreibende ihre beabsichtigte Zielgruppe mit zielgerichteten Werbespots besser erreichen. Es ist auch für App-Hersteller nützlich, da sie die Reaktionen und das Verhalten der Benutzer messen und ihre Produkte entsprechend anpassen können.

Statistische Stichprobenverfahren

In den meisten Studien über die menschliche Bevölkerung ist es einfach nicht möglich, Daten von jedem einzelnen Mitglied der Bevölkerung zu sammeln. Wählen Sie stattdessen ein Beispiel aus. Die Forschungsteilnehmer oder „Stichproben“ sind die echten Personen, die gebeten werden, an der Studie teilzunehmen.

Die Auswahl einer für die Gesamtgruppe repräsentativen Stichprobe ist entscheidend für die Zuverlässigkeit Ihrer Ergebnisse. Dieses Verfahren hat einen Namen: Statistische Stichprobenverfahren.

Bei der Durchführung quantitativer Forschung haben Sie die Wahl zwischen zwei statistischen Stichprobenverfahren:

Probability Sampling: setzt auf ein Zufallsstichprobenverfahren, aus dem verlässliche statistische Aussagen über die Gesamtheit möglich sind.
Stichproben ohne Wahrscheinlichkeit: Verwendet eine andere Auswahlmethode als den Zufall, wie z. B. Nähe oder andere Kriterien, um die Datenerfassung zu rationalisieren.

Wahrscheinlichkeitsstatistische Stichprobenverfahren

Durch die Verwendung statistischer Methoden der Wahrscheinlichkeitsstichprobe können Forscher sicher sein, dass ihre Umfrageergebnisse repräsentativ für die Gesamtbevölkerung sind. Arten von Wahrscheinlichkeits-Stichprobentechniken

#1. Geschichtete Stichprobe

Bei dieser Form des Stichprobenansatzes wird die Bevölkerung in Abhängigkeit von bestimmten Faktoren, die den Faktoren gemeinsam sind, wie z. B. dem Standort, in Gruppen unterteilt, die als Schichten bezeichnet werden. Danach werden Stichproben aus jeder Gruppe unter Verwendung eines einfachen Zufallsstichprobenverfahrens ausgewählt, und danach wird eine Umfrage unter den in diesen Stichproben enthaltenen Personen durchgeführt.

#2. Cluster-Sampling

Bei dieser Form des Stichprobenverfahrens erhält jedes Mitglied der Bevölkerung einen Platz in einer bestimmten Gruppe, die als Cluster bezeichnet wird. Nach Anwendung einer Methode der einfachen Zufallsstichprobe zur Auswahl eines Stichproben-Clusters wird eine Umfrage unter den Personen durchgeführt, aus denen sich dieser Stichproben-Cluster zusammensetzt.

#3. Mehrstufige Probenahme

In einer solchen Situation wird an verschiedenen Stellen im Prozess eine Mischung aus mehreren Stichprobenansätzen verwendet. Beispielsweise kann in der ersten Stufe des Prozesses Cluster-Sampling verwendet werden, um Cluster aus der Grundgesamtheit auszuwählen, und dann kann in der zweiten Stufe eine Stichproben-Zufallsstichprobe verwendet werden, um Elemente aus jedem Cluster für die endgültige Stichprobe auszuwählen.

Nichtwahrscheinlichkeitsstatistische Stichprobenverfahren

Die nicht auf Wahrscheinlichkeit beruhenden Stichprobenverfahren sind nicht nur praktisch, sondern auch wirtschaftlich. Sie erlauben es jedoch nicht zu bestimmen, inwieweit die Stichprobenstatistik voraussichtlich von den Parametern der Grundgesamtheit abweichen wird. wohingegen statistische Stichprobenverfahren wie Wahrscheinlichkeitsstichproben solche Analysen ermöglichen. Im Folgenden finden Sie eine Liste der verschiedenen Arten von Stichprobenverfahren ohne Wahrscheinlichkeit:

#1. Convenience-Beispiel

Bei diesen Arten von statistischen Stichprobenverfahren wählt der Vermesser die Befragten danach aus, wie schnell sie ihre Antworten bereitstellen können. Nehmen wir zur Veranschaulichung an, ein Vermessungsingenieur beschließt, seine Recherche in einem Kino durchzuführen. Wenn das Kino gewählt wurde, weil es bequemer war, zu gehen, dann wird die betreffende Stichprobenmethode als Bequemlichkeitsstichprobe bezeichnet.

#2. Freiwillige Probe

Bei diesen statistischen Stichprobenverfahren werden die Teilnehmer der Umfrage gebeten, ihre Angaben freiwillig in ihrer Freizeit zu machen. Ein hervorragendes Beispiel für eine freiwillige Stichprobe ist eine von einer Nachrichtensendung durchgeführte Online-Umfrage, an der die Zuschauer teilnehmen sollen. Bei einer freiwilligen Stichprobe sind die Befragten der Umfrage diejenigen, die die Stichprobe auswählen, die ihnen entnommen werden soll.

#3. Gezielten Auswahl

Diese Methode, die auch als „Judgment Sampling“ bezeichnet wird, stützt sich auf das Wissen und die Erfahrung des Forschers, um eine Stichprobe auszuwählen, die die relevantesten Ergebnisse liefert.

Die Bevölkerung ist klein und spezifisch, oder der Forscher möchte einfach mehr über das vorliegende Thema erfahren, in diesem Fall ist qualitative Forschung eine gute Wahl. Damit eine zweckmäßige Stichprobe nützlich ist, muss sie gut definierte Parameter und eine offensichtliche Begründung für ihre Auswahl haben. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Ein- und Ausschlusskriterien skizzieren, und achten Sie auf die Auswirkungen der Beobachtervoreingenommenheit auf Ihre Argumente. Lesen Sie auch STATISTISCHE ANALYSE: Typen, Techniken und Zweck.

Statistische Methoden in der quantitativen Forschung

Viele Studenten fühlen sich unwohl, wenn sie die Aussicht haben, zu lernen, wie man quantitative Daten analysiert. Es ist verständlich; Die quantitative Analyse ist voll von unbekannten Konzepten und Begriffen wie Mediane, Modi, Korrelation und Regression. Alle wünschen sich plötzlich, im Matheunterricht besser aufgepasst zu haben.

Die gute Nachricht ist, dass selbst diejenigen von uns, die vor Zahlen und Mathematik zurückschrecken, sich relativ leicht ein rudimentäres Verständnis quantitativer statistischer Forschungsmethoden aneignen können.

Darüber hinaus wird eine quantitative Analyse von einem Forscher mit fortgeschrittenen statistischen und mathematischen Fähigkeiten durchgeführt, um aus einer kleinen Teilmenge von Daten Rückschlüsse auf die gesamte Bevölkerung zu ziehen. Diese Analysemethode wird beispielsweise verwendet, wenn auf der Grundlage von Daten, die aus einer Stichprobe stammen, die statistisch repräsentativ für die Gesamtbevölkerung ist, Schlussfolgerungen über eine Gemeinschaft gezogen werden. Statistische Inferenz stützt sich stark auf die Forschungsergebnisse quantitativer Analysemethoden, und statistische Inferenz ist nur möglich, nachdem die Daten analysiert wurden.

Wie funktioniert es?

Da es sich bei der quantitativen Datenanalyse um numerische Daten handelt, liegt es auf der Hand, dass statistische Methoden bei einer solchen Forschung eine Rolle spielen würden. Die quantitative Analyse erfolgt auf der Grundlage statistischer Analysemethoden, die von relativ einfachen Berechnungen (z. B. Mittelwerte und Mediane) bis hin zu komplexeren Analysen (z. B. Korrelationen und Regressionen) reichen.

Außerdem ist die Schätzung ein gängiges Werkzeug in der quantitativen Analyse und basiert typischerweise auf den theoretisch optimalen Eigenschaften eines Schätzers. In der quantitativen Analyse sind unvoreingenommene, leistungsstarke, konsistente und adäquate Schätzer gefragt.

Die Ergebnisse des unverzerrten Schätzers sind in keiner Weise verzerrt. Folglich gilt in der quantitativen Analyse ein Schätzer genau dann als unverzerrt, wenn der Median der Stichprobenverteilung der betreffenden Statistik mit dem betreffenden Parameter übereinstimmt. Wenn ein Schätzer in einer Analyse einen Schätzwert für einen Parameter plus eine Konstante liefert, ist er nicht unverzerrt. In ähnlicher Weise ist in der quantitativen Analyse der beste Schätzer einer, der sowohl die oben genannten Eigenschaften als auch eine Reihe anderer besitzt.

Zusammenfassung

Im Geschäftsleben ist es entscheidend, kritisch denken zu können. Angesichts der Bedeutung von Daten in der modernen Welt kann ihre kluge Anwendung sowohl die Ergebnisse als auch die Entscheidungsfindung verbessern.

Achten Sie unabhängig von den statistischen Analyseansätzen, die Sie wählen, sorgfältig auf jeden potenziellen Fallstrick und die entsprechende Formel. Es gibt keinen optimalen Weg, etwas zu tun, und keinen absoluten Standard. Dies wird durch die von Ihnen gesammelten Daten und die Schlussfolgerungen, die Sie daraus ziehen, bestimmt.

Häufig gestellte Fragen zu statistischen Methoden

Welche Arten von Statistiken gibt es?

Deskriptive Statistik, die Merkmale von Stichproben- und Grundgesamtheitsdaten charakterisiert. Die Inferenzstatistik verwendet diese Eigenschaften, um Hypothesen zu testen und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Warum sind statistische Methoden wichtig?

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