En fin de compte, les universitaires travaillent ensemble, mettent en commun leurs ressources et analysent les données à l'aide de méthodes d'analyse statistique pour repérer les modèles et les tendances. Tout ce qui concerne le fonctionnement des entreprises a radicalement changé au cours de la dernière décennie. Qu'il s'agisse des outils au bureau ou des moyens de communication, il n'est pas rare que les choses se ressemblent après un certain temps. Si une entreprise dispose d'une grande quantité de données, une méthode statistique pourrait l'aider à déchiffrer l'information. L'utilisation de méthodes statistiques permet aux organisations de mieux sonder les clients, de planifier des expériences, d'évaluer les perspectives d'investissement et de suivre le livre des records. L'apprentissage de ces méthodes statistiques vous offrira plus d'options lors de l'analyse des données, vous permettant de prendre des décisions commerciales plus éclairées. Ainsi, dans cet article, nous discuterons des méthodes statistiques d'échantillonnage et de recherche quantitative.
Que sont les méthodes statistiques ?
Les modèles statistiques sont des méthodes qui peuvent être utilisées pour faciliter l'analyse d'ensembles de données. Dans le processus de méthodes statistiques, également connu sous le nom de collecte et d'interprétation de la recherche quantitative, les spécialistes utilisent des approches statistiques. Cependant, votre capacité à évaluer les caractéristiques d'une taille d'échantillon au sein d'une population spécifique et à appliquer nos résultats à un groupe plus large peut être facilitée par l'utilisation de méthodes statistiques. Bien que les statisticiens et les analystes de données puissent utiliser des modèles statistiques plus fréquemment que d'autres personnes, beaucoup d'autres, y compris les représentants du marketing, les dirigeants d'entreprise et les responsables gouvernementaux, pourraient bénéficier d'une meilleure compréhension des méthodes statistiques.
De plus, en ce qui concerne l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, les méthodes statistiques sont des techniques scientifiques précieuses pour collecter et analyser d'énormes ensembles de données afin de révéler des modèles et des tendances récurrents qui peuvent ensuite être utilisés pour en tirer des informations exploitables. En termes simples, l'analyse statistique est une méthode permettant de donner un sens à de grandes quantités de données non organisées.
Grâce à des méthodes statistiques, nous établissons des informations qui aident à prendre des décisions et fournissent une base sur laquelle les entreprises peuvent établir des projections pour l'avenir. La science des données est la discipline de la collecte et de l'analyse des données pour trouver des modèles et transmettre les résultats. Les entreprises et autres organisations utilisent l'analyse statistique pour donner un sens aux données grâce à la manipulation numérique.
Quelles sont les méthodes statistiques ?
Voici les méthodes statistiques :
#1. Moyenne
Totalisez vos nombres, puis divisez par le nombre total de nombres dans l'ensemble pour obtenir une valeur moyenne. À titre d'illustration, supposons qu'un ensemble de données contient les chiffres 2, 5, 9 et 3. Pour déterminer la moyenne, additionnez tous les nombres jusqu'à ce que vous atteigniez 19, puis divisez ce nombre par 4.
La moyenne, souvent appelée moyenne, est une mesure statistique qui recherche un modèle dans votre ensemble de données. Lorsqu'il y a peu de valeurs aberrantes, la moyenne est la meilleure pour l'analyse des données. La moyenne est une approche rapide et facile pour résumer vos faits.
#2. Écart-type
L'écart-type est une mesure statistique utilisée pour évaluer la dispersion des données par rapport à la moyenne.
Une grande dispersion des données par rapport à la moyenne est indiquée par un écart-type élevé. Avec un écart type ou une valeur attendue faible, la plupart des points de données correspondent à la moyenne.
L'écart type vous aide à déterminer la distance entre vos points de données et s'ils se regroupent.
Imaginons que vous êtes un spécialiste du marketing qui vient de terminer une enquête auprès des clients. Lorsque vous recevez les résultats de l'enquête, vous devez vérifier leur validité pour déterminer si d'autres consommateurs sont d'accord avec vous. Un petit écart-type indique que les résultats peuvent être extrapolés à une plus grande base de consommateurs.
#3. Tests d'hypothèses
Le but de tester une hypothèse est de voir si une certaine hypothèse ou qualité correspond aux faits en question. Les hypothèses comparent l'hypothèse nulle, à savoir que votre ensemble de données s'est produit par hasard, à l'hypothèse alternative, à savoir qu'il représente des modèles démographiques. Les tests d'hypothèses, également appelés tests t, examinent la corrélation entre deux ensembles de variables aléatoires dans votre collecte de données. Le test d'hypothèse, contrairement à la moyenne ou à l'écart type, vous permet de tester vos hypothèses de relation variable.
Il n'est pas rare que les entreprises supposent que le développement d'un produit de meilleure qualité nécessitera plus de temps et, en fin de compte, rapportera plus d'argent. Un test d'hypothèse peut être utilisé pour examiner cette hypothèse en examinant la qualité, la rapidité et la rentabilité des produits antérieurs de l'entreprise.
#4. Régression
Le terme « régression » est utilisé dans le domaine des statistiques pour décrire le lien entre un ensemble de variables indépendantes et un ensemble de variables dépendantes.
Le fait que des changements dans une variable entraînent des changements dans d'autres fournit une autre explication possible. Si une ou plusieurs variables affectent le résultat, alors le résultat dépend de ces facteurs.
Cependant, les graphiques et diagrammes d'analyse de régression montrent des tendances dans le temps et démontrent des relations variées avec les lignes.
Bien que les valeurs aberrantes sur un nuage de points (ou un graphique d'analyse de régression) soient importantes, les raisons pour lesquelles elles sont aberrantes le sont également, et la régression n'est pas très distinctive, ce qui peut être un inconvénient lors de la réalisation d'une analyse statistique. Cela peut être dû à un certain nombre de facteurs, notamment une analyse incorrecte ou une mauvaise mise à l'échelle des données.
Les valeurs aberrantes dans les données peuvent signifier une grande variété de choses, y compris votre article le plus vendu. La ligne de régression lisse les données, ce qui permet d'ignorer plus facilement les valeurs aberrantes et de se concentrer sur les modèles.
#5. Détermination de la taille de l'échantillon
En raison de la prévalence croissante des mégadonnées dans le monde de l'entreprise, certaines organisations choisissent de réduire considérablement la masse des données qu'elles collectent. Le choix d'une taille d'échantillon appropriée est ce que les chercheurs appellent cette étape. Choisissez la taille optimale de votre échantillon pour vous assurer que vos résultats sont représentatifs de l'ensemble de la population. Bien qu'il n'existe pas de méthode infaillible pour déterminer la taille de l'échantillon, les proportions et l'écart type sont deux mesures utiles à prendre en compte.
Comme il y a trop de consommateurs dans le monde, une entreprise mondiale peut ne pas être en mesure de mener des études de marché approfondies. Au lieu de cela, vous pouvez utiliser la détermination de la taille de l'échantillon pour obtenir des résultats fiables avec moins de participants à votre étude.
Vous devrez faire certaines hypothèses si vous utilisez cette méthode pour analyser une variable de données nouvelle et non testée. Si vous faites cette hypothèse, vous pouvez vous tromper complètement. Les imprécisions dans cette phase des méthodes statistiques peuvent avoir des effets considérables sur la qualité du produit final.
Les erreurs d'échantillonnage sont un type d'erreur qui peut être quantifié avec un intervalle de confiance. Si vous répétez l'enquête et que vous avez 90 % de confiance dans vos conclusions, elles tiendront 90 % du temps.
Analyse des méthodes statistiques
En termes simples, les statistiques sont l'étude de la collecte, du tri, de l'analyse et de la représentation d'informations sous forme numérique afin de tirer des conclusions sur une population à partir d'un échantillon représentatif, qui peuvent ensuite être utilisées par des professionnels pour résoudre des problèmes.
De nombreuses entreprises s'appuient donc largement sur les méthodes d'analyse statistique dans leurs efforts pour organiser les données et anticiper les tendances futures en fonction des informations.
Pour être plus précis, l'analyse des données statistiques concerne la collecte, l'interprétation et la présentation des données. Les problèmes de nature compliquée peuvent être résolus en même temps que la manipulation des données. Pour être plus précis, les méthodes d'analyse statistique accordent de l'importance à des chiffres qui autrement n'auraient aucun sens ou seraient inutiles.
Définition de Analyse des méthodes statistiques
Des méthodes d'analyse statistique sont exécutées sur des collections de données, et la procédure d'analyse peut produire de nombreuses formes de sortie basées sur les données d'entrée. La méthode peut produire des caractéristiques de données d'entrée, une preuve de l'hypothèse nulle, des résumés de données, des dérivations de valeurs clés, etc. La technique d'analyse détermine le format et le type de sortie. Les analystes et autres professionnels qui travaillent avec d'énormes ensembles de données et des scénarios complexes pourraient bénéficier de l'utilisation d'un tel programme.
Les agences gouvernementales et les équipes de direction des entreprises y ont largement recours. En politique, l'analyse des données statistiques offre la matière première pour de nouvelles théories, campagnes et politiques.
Afin de faciliter l'analyse, il existe de nombreux logiciels d'analyse statistique qui relèvent des outils de business intelligence. Microsoft Excel, SPSS (Programme statistique pour les sciences sociales), MATLAB et SAS sont des exemples de logiciels d'analyse (logiciel d'analyse statistique).
Quels sont les types d'analyse des méthodes statistiques ?
Pour être plus précis, les méthodes d'analyse statistique compilent et analysent des données provenant de sources multiples pour révéler des modèles ou des tendances et prévoir des événements/situations futurs dans le but de porter des jugements éclairés.
Il existe une variété de méthodes d'analyse statistique, et leur applicabilité varie considérablement selon la nature des données.
#1. Analyse statistique descriptive
L'accent est mis sur l'utilisation de méthodes numériques et graphiques à des fins d'organisation et de synthèse des données. Cela facilite la compréhension des ensembles de données volumineux, même lorsqu'aucune conclusion ou hypothèse supplémentaire n'est tirée des données.
L'analyse statistique descriptive utilise des calculs numériques, des graphiques et des tableaux pour mieux représenter et interpréter les données que le traitement des données brutes.
En outre, l'analyse statistique descriptive implique un certain nombre de procédures, de la collecte initiale des données à l'interprétation finale, y compris la tabulation, une mesure de tendance centrale (moyenne, médiane, mode), une mesure de dispersion ou de variance (gamme, variation, écart type), mesures d'asymétrie et analyse de séries chronologiques.
L'analyse descriptive englobe le résumé tabulaire, la gestion graphique et la présentation des données à l'échelle de la population.
Il aide également à résumer et à interpréter les données, ainsi qu'à extraire des caractéristiques uniques. De plus, aucune conclusion n'a été tirée concernant les populations qui n'ont pas été incluses dans les observations ou les échantillons.
#2. Analyse statistique inférentielle
S'il n'est pas possible d'examiner directement chaque membre de la population, des statistiques inférentielles sont utilisées pour extrapoler les données recueillies à l'ensemble de la population.
En d'autres termes, l'analyse statistique inférentielle nous permet de tirer des conclusions sur les résultats futurs au-delà des données fournies et de tester des hypothèses basées sur un échantillon de données à partir desquelles nous pouvons extraire des inférences à l'aide de probabilités et généraliser sur l'ensemble des données.
C'est la meilleure méthode pour généraliser à partir de données limitées à l'ensemble de la population et faire des choix politiques. Ainsi, cette stratégie utilise la théorie de l'échantillonnage, un certain nombre de tests de signification, un contrôle statistique, etc.
#3. Analyse prescriptive
L'analyse prescriptive est un examen des chiffres. Il est couramment utilisé dans le domaine de l'analyse commerciale pour choisir le plan d'action le plus approprié.
Contrairement à d'autres formes d'analyse statistique qui peuvent être utilisées pour générer des exclusions, celle-ci vous donne la bonne réponse. L'objectif principal est d'identifier la meilleure recommandation pour une procédure de sélection.
L'analyse prescriptive utilise la simulation, l'analyse de graphes, des algorithmes, le traitement d'événements complexes, l'apprentissage automatique, le moteur de recommandation, les règles métier, etc.
D'autre part, l'analyse prescriptive est étroitement liée à l'analyse descriptive et prédictive, la première expliquant les données en termes de ce qui s'est passé et la seconde anticipant ce qui pourrait arriver, et la seconde se concentrant ici sur la prise de suggestions parmi les préférences disponibles.
#4. Analyse exploratoire des données (EDA)
Les scientifiques des données utilisent fréquemment l'EDA, ou analyse exploratoire des données, une technique qui complète les statistiques inférentielles. Dans le monde des statistiques, c'est le point zéro, car c'est la première étape de la collecte et de l'organisation des données.
EDA n'anticipe ni ne généralise ; il prévisualise les données et aide à en extraire des informations clés.
La stratégie s'appuie fortement sur l'identification des tendances et des régularités dans les données pour en déduire le sens. Découvrir des connexions inédites au sein des données, vérifier les données acquises pour détecter les lacunes, glaner les informations les plus utiles possibles et tester les théories et les hypothèses sont toutes des approches viables de l'EDA.
#5. Analyse mécaniste
Bien que l'analyse mécaniste soit la plus rare de celles ci-dessus, elle est précieuse dans le contexte de l'analyse des mégadonnées et des sciences de la vie. Son but n'est pas de prédire l'avenir mais plutôt de faire la lumière sur les causes sous-jacentes d'un événement.
Bien qu'ignorant les effets extérieurs et supposant que l'ensemble du système est influencé par l'interaction de ses propres éléments internes, il utilise l'idée claire de reconnaître les changements individuels dans les variables qui provoquent des changements dans d'autres variables de manière appropriée.
Pour l'essentiel, l'analyse mécaniste vise à faire ce qui suit ;
- Une histoire concise avec des faits à l'appui et une concentration sur les détails pour un petit ensemble de tâches.
- Reconnaître les changements indéniables qui pourraient entraîner des modifications d'autres facteurs.
Dans le domaine de la biologie, par exemple, cela impliquerait d'examiner les effets des modifications de traitement sur des composants distincts du virus.
#6. Analyse prédictive
À l'aide de données historiques et d'informations actuelles, l'analyse prédictive peut prédire ce qui se passera ensuite.
L'analyse prédictive, dans sa forme la plus simple, utilise des méthodes statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour fournir une description des résultats, des comportements et des tendances futurs potentiels en fonction des données actuelles et historiques. L'exploration de données, la modélisation de données, l'IA, l'apprentissage automatique, etc., sont autant d'exemples de méthodes populaires utilisées dans l'analyse prédictive.
Les spécialistes du marketing, les assureurs, les fournisseurs de services en ligne, les spécialistes du marketing axés sur les données et les institutions financières sont les plus susceptibles de mener ce type d'analyse dans l'environnement commercial actuel. Cependant, toute entreprise peut en bénéficier en se préparant pour l'avenir, afin de faire des choses comme gagner un avantage concurrentiel et réduire le risque associé à un événement incertain.
Les occurrences futures peuvent être prédites avec des données, et la probabilité de certaines tendances dans le comportement des données peut être déterminée. Ainsi, les entreprises utilisent cette méthode pour répondre à la question « que pourrait-il arriver ? », où une mesure de probabilité sert de base à la création de prévisions.
#7. Analyse causale
Au sens large, l'analyse causale aide à comprendre et à déterminer le raisonnement derrière « pourquoi » les choses se produisent ou pourquoi elles semblent être comme elles le font.
Considérez le climat commercial actuel : de nombreuses idées et entreprises ont échoué en raison de facteurs externes. Dans un tel scénario, une analyse causale aiderait à identifier les raisons sous-jacentes de ces revers.
Ceci est utilisé dans le secteur informatique pour examiner l'assurance qualité des logiciels, y compris les défaillances de produits, les bogues, les failles de sécurité, etc., sauvant les entreprises de scénarios potentiellement dévastateurs.
Les cas où une analyse causale pourrait être utile comprennent ;
- Localiser les problèmes majeurs dans les données,
- En creusant les fondements du problème ou de l'échec,
- Savoir ce qui arrivera à une variable donnée en réponse à un changement dans une autre variable.
Il est également important de noter que la manière dont les données sont utilisées a un impact majeur sur les traitements statistiques ou les approches d'analyse des données statistiques énumérés ci-dessus. Les données et les méthodes d'analyse statistique peuvent être utilisées pour un large éventail d'objectifs, dont chacun dépend de la nature et des objectifs de l'étude en question. Par exemple, les chercheurs en médecine peuvent utiliser un certain nombre de méthodes statistiques pour évaluer l'efficacité de nouveaux médicaments potentiels.
Les professionnels des données ont un large éventail d'intérêts qui peuvent être informés par l'abondance des données disponibles ; par conséquent, les méthodes d'analyse statistique peuvent donner des résultats utiles et tirer des conclusions utiles. Des informations sur les préférences et les habitudes des personnes peuvent également être recueillies par le biais d'analyses statistiques.
Les analystes peuvent en savoir plus sur le comportement et les motivations des utilisateurs en analysant les données Facebook et Instagram. Grâce à ces données, les annonceurs peuvent mieux atteindre leur public cible avec des publicités ciblées. Il est également utile pour les créateurs d'applications, car ils peuvent évaluer les réactions et le comportement des utilisateurs et ajuster leurs produits en conséquence.
Méthodes statistiques d'échantillonnage
Dans la plupart des études sur les populations humaines, la collecte de données auprès de chaque membre de la population n'est tout simplement pas réalisable. Choisissez plutôt un échantillon. Les participants à la recherche, ou « échantillon », sont les personnes réelles qui seront invitées à participer à l'étude.
La sélection d'un échantillon représentatif de l'ensemble du groupe est cruciale pour la fiabilité de vos résultats. Il y a un nom pour cette procédure : Méthodes statistiques d'échantillonnage.
Lorsque vous effectuez une recherche quantitative, vous avez le choix entre deux principales méthodes d'échantillonnage statistique :
- Échantillonnage probabiliste : repose sur une méthode d'échantillonnage aléatoire, à partir de laquelle des résultats statistiques fiables sont possibles sur l'ensemble complet.
- Échantillonnage non probabiliste : utilise une méthode de sélection autre que le hasard, comme la proximité ou d'autres critères, pour rationaliser la collecte de données.
Probabilité Méthodes statistiques d'échantillonnage
En utilisant des méthodes statistiques d'échantillonnage probabiliste, les chercheurs peuvent être sûrs que les résultats de leur enquête sont représentatifs de la population dans son ensemble. Types de techniques d'échantillonnage probabiliste
#1. Échantillonnage stratifié
Dans cette forme d'approche d'échantillonnage, la population est segmentée en groupes appelés strates en fonction de certains facteurs communs aux facteurs, tels que l'emplacement. Après cela, des échantillons sont choisis dans chaque groupe en utilisant une procédure d'échantillonnage aléatoire simple, et après cela, une enquête est menée sur les individus inclus dans ces échantillons.
#2. Échantillonnage en grappes
Dans cette forme de procédure d'échantillonnage, chaque membre de la population se voit attribuer une place dans un groupe distinct appelé grappe. Après avoir utilisé une méthode d'échantillonnage aléatoire simple pour choisir une grappe d'échantillon, une enquête est menée auprès des individus qui composent cette grappe d'échantillon.
#3. Échantillonnage à plusieurs degrés
Dans ce genre de situation, un mélange d'approches d'échantillonnage multiples à divers points du processus. Par exemple, dans la première étape du processus, l'échantillonnage en grappes peut être utilisé pour sélectionner des grappes dans la population, puis, dans la deuxième étape, un échantillonnage aléatoire peut être utilisé pour sélectionner des éléments de chaque grappe pour l'échantillon final.
Méthodes statistiques d'échantillonnage non probabilistes
Les méthodes d'échantillonnage qui ne reposent pas sur la probabilité sont non seulement pratiques mais aussi économiques. Cependant, ils ne permettent pas de déterminer dans quelle mesure les statistiques de l'échantillon seront susceptibles de différer des paramètres de la population. tandis que les méthodes d'échantillonnage statistique comme l'échantillonnage probabiliste rendent ce type d'analyse possible. Voici une liste des différents types de méthodes d'échantillonnage non probabiliste :
#1. Échantillon de commodité
Avec ces types de procédures d'échantillonnage statistique, l'enquêteur choisit les répondants en fonction de leur disponibilité pour fournir leurs réponses. À titre d'illustration, disons qu'un enquêteur décide de faire ses recherches dans une salle de cinéma. Si le cinéma a été choisi parce qu'il était plus pratique d'y aller, alors la méthode d'échantillonnage en question est connue sous le nom d'échantillon de commodité.
#2. Échantillon volontaire
Dans ces types de méthodes d'échantillonnage statistique, les participants à l'enquête sont priés de fournir leurs informations volontairement pendant leur temps libre. Une excellente illustration d'un échantillon volontaire est un sondage en ligne réalisé par un programme d'information auquel les téléspectateurs sont invités à participer. Dans un échantillon volontaire, les répondants à l'enquête sont ceux qui choisissent l'échantillon à prélever sur eux.
#3. Échantillonnage raisonné
Également connue sous le nom d'« échantillonnage au jugement », cette méthode s'appuie sur les connaissances et l'expérience du chercheur pour sélectionner un échantillon qui donnera les résultats les plus pertinents.
La population est petite et spécifique, ou le chercheur veut simplement en savoir plus sur le problème en question, auquel cas la recherche qualitative est un bon choix. Pour qu'un échantillon raisonné soit utile, il doit avoir des paramètres bien définis et une justification évidente de sa sélection. Assurez-vous de définir vos critères d'inclusion et d'exclusion, et faites attention aux effets de la partialité de l'observateur sur vos arguments. Aussi, lisez ANALYSE STATISTIQUE : types, techniques et objectifs.
Méthodes statistiques en recherche quantitative
De nombreux étudiants se sentent mal à l'aise lorsqu'ils sont frappés par la perspective d'apprendre à analyser des données quantitatives. C'est compréhensible; l'analyse quantitative est dense avec des concepts et des termes inconnus comme les médianes, les modes, la corrélation et la régression. Tout le monde souhaite soudainement avoir accordé plus d'attention en cours de mathématiques.
La bonne nouvelle est que même ceux d'entre nous qui craignent les chiffres et les mathématiques peuvent acquérir une compréhension rudimentaire des méthodes statistiques de recherche quantitative avec une relative facilité.
De plus, une analyse quantitative est effectuée par un chercheur doté de compétences statistiques et mathématiques avancées pour tirer des conclusions sur l'ensemble de la population à partir d'un petit sous-ensemble de données. Cette méthode d'analyse est utilisée, par exemple, pour tirer des conclusions sur une communauté à partir de données recueillies auprès d'un échantillon choisi pour être statistiquement représentatif de la population dans son ensemble. L'inférence statistique repose fortement sur les résultats de recherche des méthodes d'analyse quantitative, et l'inférence statistique n'est possible qu'une fois les données analysées.
Comment ça marche?
Comme l'analyse quantitative des données concerne les données numériques, il va de soi que les méthodes statistiques joueraient un rôle dans une telle recherche. L'analyse quantitative s'appuie sur des méthodes d'analyse statistique, qui vont de calculs relativement simples (comme les moyennes et les médianes) à des analyses plus complexes (par exemple, les corrélations et les régressions).
De plus, l'estimation est un outil courant dans l'analyse quantitative et elle est généralement basée sur les caractéristiques théoriquement optimales d'un estimateur. Des estimateurs impartiaux, performants, cohérents et adéquats sont recherchés dans l'analyse quantitative.
Les résultats de l'estimateur sans biais ne sont en aucune façon faussés. En corollaire, en analyse quantitative, un estimateur est considéré comme non biaisé si et seulement si la médiane de la distribution d'échantillonnage de la statistique considérée est la même que le paramètre considéré. Si un estimateur dans une analyse fournit une estimation pour un paramètre plus une constante, alors il n'est pas sans biais. De même, dans l'analyse quantitative, le meilleur estimateur est celui qui possède à la fois les qualités ci-dessus et un certain nombre d'autres.
Conclusion
En affaires, il est essentiel d'être capable de penser de manière critique. Compte tenu de l'importance des données dans le monde moderne, leur application judicieuse peut améliorer à la fois les résultats et la prise de décision.
Portez une attention particulière à chaque piège potentiel et à sa formule correspondante, quelles que soient les approches d'analyse statistique que vous choisissez. Il n'y a pas de meilleure façon de faire quelque chose et pas de norme absolue. Cela sera déterminé par les données que vous avez collectées et les déductions que vous en tirez.
FAQ sur les méthodes statistiques
Quels sont les types de statistiques ?
Statistiques descriptives, qui caractérisent les caractéristiques des données d'échantillon et de population. Les statistiques inférentielles utilisent ces propriétés pour tester des hypothèses et tirer des conclusions.
Pourquoi les méthodes statistiques sont-elles importantes ?
- Comment créer des sondages plus efficaces pour les clients et les travailleurs
- Produire une recherche expérimentale, comme un test d'un nouveau produit en développement
- Considérer les mérites d'un éventuel investissement
- Rechercher et tester des hypothèses.
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Référence
