METODI STATISTICI: cosa dovresti sapere e guida

Alla fine, gli accademici lavorano insieme, mettono in comune le risorse e analizzano i dati utilizzando metodi di analisi statistica per individuare modelli e tendenze. Tutto ciò che riguarda il modo in cui operano le aziende è cambiato radicalmente negli ultimi dieci anni. Che si tratti degli strumenti in ufficio o dei mezzi di comunicazione, non è insolito che le cose abbiano lo stesso aspetto dopo un po' di tempo. Se un'azienda dispone di una grande quantità di dati, un metodo statistico potrebbe aiutarla a decifrare le informazioni. L'uso di metodi statistici consente alle organizzazioni di esaminare meglio i clienti, pianificare esperimenti, valutare le prospettive di investimento e tenere traccia del registro. L'apprendimento di questi metodi statistici ti fornirà più opzioni quando conduci l'analisi dei dati, permettendoti di prendere decisioni aziendali più informate. Quindi, in questo articolo, discuteremo i metodi statistici di campionamento e ricerca quantitativa.

Cosa sono i metodi statistici?

I modelli statistici sono metodi che possono essere utilizzati per assistere nell'analisi dei set di dati. Nel processo di metodi statistici, noto anche come raccolta e interpretazione della ricerca quantitativa, gli specialisti fanno uso di approcci statistici. Tuttavia, la tua capacità di valutare le caratteristiche di una dimensione del campione all'interno di una popolazione specifica e applicare i nostri risultati a un gruppo più ampio può essere facilitata dall'utilizzo di metodi statistici. Sebbene gli statistici e gli analisti di dati possano utilizzare modelli statistici più frequentemente di altre persone, molti altri, inclusi rappresentanti del marketing, dirigenti aziendali e funzionari governativi, potrebbero trarre vantaggio da una migliore comprensione dei metodi statistici.

Inoltre, quando si tratta di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, i metodi statistici sono preziose tecniche scientifiche per la raccolta e l'analisi di enormi set di dati per rivelare modelli e tendenze ricorrenti che possono quindi essere utilizzati per ricavare informazioni fruibili. Detto semplicemente, l'analisi statistica è un metodo per dare un senso a grandi quantità di dati non organizzati.

Attraverso metodi statistici, stabiliamo intuizioni che aiutano a prendere decisioni e forniscono una base su cui le aziende possono costruire proiezioni per il futuro. La scienza dei dati è la disciplina della raccolta e dell'analisi dei dati per trovare modelli e trasmettere i risultati. Le aziende e altre organizzazioni utilizzano l'analisi statistica per dare un senso ai dati attraverso la manipolazione numerica.

Quali sono i metodi statistici?

Ecco i metodi statistici:

#1. Significare

Somma i tuoi numeri, quindi dividi per il numero totale di numeri nell'insieme per ottenere un valore medio. A titolo illustrativo, supponiamo che un set di dati contenga le cifre 2, 5, 9 e 3. Per determinare la media, somma tutti i numeri fino a raggiungere 19, quindi dividi quel numero per 4.

La media, spesso nota come media, è una misura statistica che cerca uno schema nel set di dati. Quando ci sono pochi valori anomali, la media è la migliore per l'analisi dei dati. La media è un approccio rapido e semplice per riassumere i tuoi fatti.

#2. Deviazione standard

La deviazione standard è una misura statistica utilizzata per valutare la dispersione dei dati rispetto alla media.

Una grande dispersione dei dati dalla media è indicata da un'elevata deviazione standard. Con una deviazione standard o un valore atteso basso, la maggior parte dei punti dati è in linea con la media.

La deviazione standard ti aiuta a determinare quanto sono distanti i tuoi punti dati e se si raggruppano.

Supponiamo che tu sia un marketer che ha appena terminato un sondaggio tra i clienti. Quando ricevi i risultati del sondaggio, dovresti verificarne la validità per determinare se altri consumatori sono d'accordo con te. Una piccola deviazione standard indica che i risultati possono essere estrapolati a una base di consumatori più ampia.

#3. Controllo di un'ipotesi

L'obiettivo di testare un'ipotesi è vedere se una certa assunzione o qualità si adatta ai fatti a portata di mano. Le ipotesi confrontano l'ipotesi nulla - che il tuo set di dati si sia verificato per caso - con l'alternativa - che rappresenti modelli demografici. I test di ipotesi, noti anche come t-test, esaminano la correlazione tra due insiemi di variabili casuali nella raccolta di dati. Il test di ipotesi, a differenza della media o della deviazione standard, consente di testare le ipotesi di relazione variabile.

Non è raro che le aziende presumano che lo sviluppo di un prodotto di qualità superiore richiederà più tempo e, alla fine, porterà più denaro. È possibile utilizzare un test di ipotesi per esaminare questa ipotesi esaminando la qualità, la velocità e la redditività del prodotto precedente dell'azienda.

#4. Regressione

Il termine "regressione" è utilizzato nel campo della statistica per descrivere la connessione tra un insieme di variabili indipendenti e un insieme di variabili dipendenti.

Il fatto che i cambiamenti in una variabile portino a cambiamenti in altre fornisce un'altra possibile spiegazione. Se una o più variabili influenzano il risultato, allora il risultato dipende da tali fattori.

Tuttavia, i grafici e i grafici dell'analisi di regressione mostrano le tendenze nel tempo e dimostrano varie relazioni con le linee.

Sebbene i valori anomali su un grafico a dispersione (o grafico di analisi di regressione) siano importanti, lo sono anche i motivi per cui sono valori anomali e la regressione non è altamente distintiva, il che potrebbe essere uno svantaggio quando si eseguono analisi statistiche. Ciò potrebbe essere dovuto a una serie di fattori, tra cui un'analisi errata o un ridimensionamento improprio dei dati.

I valori anomali nei dati potrebbero significare un'ampia varietà di cose, incluso il tuo articolo più venduto. La linea di regressione uniforma i dati, rendendo più facile ignorare i valori anomali e concentrarsi sui modelli.

#5. Determinazione della dimensione del campione

A causa della crescente prevalenza dei big data nel mondo aziendale, alcune organizzazioni scelgono di ridurre in modo significativo la maggior parte dei dati che raccolgono. La scelta di una dimensione del campione adatta è ciò che i ricercatori chiamano questo passaggio. Scegli la dimensione ottimale del tuo campione per assicurarti che i tuoi risultati siano rappresentativi dell'intera popolazione. Sebbene non esista un metodo infallibile per determinare la dimensione del campione, le proporzioni e la deviazione standard sono due metriche utili da considerare.

Poiché ci sono troppi consumatori in tutto il mondo, una società globale potrebbe non essere in grado di condurre ricerche di mercato approfondite. Invece, potresti utilizzare la determinazione della dimensione del campione per acquisire risultati affidabili con meno partecipanti al tuo studio.

Dovrai fare alcune ipotesi se usi questo metodo per analizzare una variabile di dati nuova e non testata. Se fai questa ipotesi, puoi sbagliarti completamente. Le imprecisioni in questa fase dei metodi statistici possono avere effetti di vasta portata sulla qualità del prodotto finale.

Gli errori di campionamento sono un tipo di errore che può essere quantificato con un intervallo di confidenza. Se ripeti l'indagine e hai il 90% di fiducia nei tuoi risultati, reggono il 90% delle volte.

Analisi dei metodi statistici

In poche parole, la statistica è lo studio della raccolta, dell'ordinamento, dell'analisi e della rappresentazione delle informazioni in forma numerica al fine di trarre conclusioni su una popolazione da un campione rappresentativo, che possono quindi essere utilizzate dai professionisti aziendali per risolvere i problemi.

Molte aziende, quindi, si affidano ampiamente a metodi di analisi statistica nei loro sforzi per organizzare i dati e anticipare le tendenze future a seconda delle informazioni.

Per essere più specifici, l'analisi dei dati statistici riguarda la raccolta, l'interpretazione e la presentazione dei dati. Problemi di natura complicata possono essere affrontati in tandem con la manipolazione dei dati. Nello specifico, i metodi di analisi statistica danno importanza a numeri che altrimenti sarebbero privi di significato o inutili.

Definizione di Analisi dei metodi statistici

I metodi di analisi statistica vengono eseguiti su raccolte di dati e la procedura di analisi può produrre molte forme di output in base ai dati di input. Il metodo può fornire caratteristiche dei dati di input, prova dell'ipotesi nulla, riepiloghi di dati, derivazioni di valori-chiave, ecc. La tecnica di analisi determina il formato e il tipo di output. Analisti e altri professionisti che lavorano con enormi set di dati e scenari complessi potrebbero trarre vantaggio dall'utilizzo di tale programma.

C'è un diffuso affidamento su di esso tra le agenzie governative e i team di gestione aziendale. In politica, l'analisi dei dati statistici offre la materia prima per nuove teorie, campagne e politiche.

Per facilitare l'analisi, esistono numerosi software di analisi statistica che rientrano nell'ambito degli strumenti di business intelligence. Microsoft Excel, SPSS (Statistical Program for the Social Sciences), MATLAB e SAS sono esempi di software analitico (Statistical Analysis Software).

Quali sono i tipi di analisi dei metodi statistici?

Per essere più specifici, i metodi di analisi statistica stanno compilando e analizzando dati da più fonti per rivelare modelli o tendenze e prevedere eventi/situazioni futuri allo scopo di formulare giudizi informati.

Esistono diversi metodi di analisi statistica e la loro applicabilità varia notevolmente a seconda della natura dei dati.

#1. Analisi statistica descrittiva

L'obiettivo principale è l'uso di metodi numerici e grafici ai fini dell'organizzazione e del riepilogo dei dati. Semplifica la comprensione di enormi set di dati, anche quando dai dati non derivano ulteriori conclusioni o ipotesi.

L'analisi statistica descrittiva utilizza calcoli numerici, grafici e tabelle per rappresentare e interpretare meglio i dati rispetto all'elaborazione dei dati grezzi.

Inoltre, l'analisi statistica descrittiva comporta una serie di procedure, dalla raccolta iniziale dei dati all'interpretazione finale, inclusa la tabulazione, una misura della tendenza centrale (media, mediana, moda), una misura della dispersione o della varianza (intervallo, variazione, deviazione standard), misure di asimmetria e analisi di serie temporali.

L'analisi descrittiva comprende il riepilogo tabulare, la gestione grafica e la presentazione dei dati a livello di popolazione.

Aiuta anche a riassumere e interpretare i dati, oltre a estrarre caratteristiche uniche. Inoltre, non sono state tratte conclusioni anche riguardo alle popolazioni che non sono state incluse nelle osservazioni o nei campioni.

#2. Analisi statistica inferenziale

Se non è possibile esaminare direttamente ogni membro della popolazione, vengono utilizzate statistiche inferenziali per estrapolare i dati raccolti all'intera popolazione.

In altre parole, l'analisi statistica inferenziale ci consente di trarre conclusioni sui risultati futuri al di là dei dati forniti e di testare ipotesi basate su un campione di dati da cui possiamo estrarre inferenze utilizzando le probabilità e generalizzare sui dati totali.

Questo è il metodo migliore per generalizzare da dati limitati all'intera popolazione e fare scelte politiche. Quindi, questa strategia utilizza la teoria del campionamento, una serie di test di significatività, il controllo statistico, ecc.

#3. Analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva è uno sguardo ai numeri. È comunemente usato nel campo dell'analisi aziendale per scegliere la linea d'azione più appropriata.

A differenza di altre forme di analisi statistica che possono essere utilizzate per escludere la guida, questa ti dà la risposta corretta. L'obiettivo principale è identificare la migliore raccomandazione per una procedura di selezione.

L'analisi prescrittiva utilizza simulazione, analisi dei grafici, algoritmi, elaborazione di eventi complessi, apprendimento automatico, motore di raccomandazione, regole aziendali e altro ancora.

D'altra parte, l'analisi prescrittiva è strettamente correlata all'analisi descrittiva e predittiva, la prima delle quali spiega i dati in termini di ciò che è accaduto e la seconda guarda avanti a ciò che potrebbe accadere, e la seconda si concentra qui sul rendere appropriate suggerimenti tra le preferenze disponibili.

#4. Analisi esplorativa dei dati (EDA)

I data scientist utilizzano spesso l'EDA, o analisi esplorativa dei dati, una tecnica che integra la statistica inferenziale. Nel mondo della statistica, questo è il punto zero, in quanto è la prima fase nella raccolta e nell'organizzazione dei dati.

EDA non anticipa né generalizza; visualizza in anteprima i dati e aiuta a estrarne informazioni chiave.

La strategia si basa in gran parte sull'identificazione di tendenze e regolarità nei dati per dedurne il significato. Scoprire connessioni inedite all'interno dei dati, esaminare i dati acquisiti per le lacune, raccogliere le intuizioni più utili possibili e testare teorie e ipotesi sono tutti approcci praticabili all'EDA.

#5. Analisi meccanicistica

Sebbene l'analisi meccanicistica sia la più rara delle precedenti, è preziosa nel contesto dell'analisi dei big data e delle scienze della vita. Il suo scopo non è quello di predire il futuro, ma piuttosto di far luce sulle cause alla base di un evento.

Pur ignorando gli effetti esterni e presumendo che l'intero sistema sia influenzato dall'interazione dei propri elementi interni, si avvale della chiara idea di riconoscere opportunamente i singoli cambiamenti nelle variabili che causano cambiamenti in altre variabili.

Per la maggior parte, l'analisi meccanicistica mira a fare quanto segue;

Una storia concisa con fatti a sostegno e una concentrazione sui dettagli per una piccola serie di doveri.
Riconoscere gli inconfondibili cambiamenti che potrebbero comportare alterazioni di altri fattori.

Nel campo della biologia, ad esempio, ciò comporterebbe l'esame degli effetti delle modifiche del trattamento su componenti virali distinti.

#6. Analisi predittiva

Con l'aiuto di dati storici e informazioni attuali, l'analisi predittiva può prevedere cosa accadrà dopo.

L'analisi predittiva, nella sua forma più semplice, utilizza metodi statistici e algoritmi di apprendimento automatico per fornire una descrizione di potenziali risultati, comportamenti e tendenze futuri basati su dati attuali e storici. Il data mining, la modellazione dei dati, l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e così via sono tutti esempi di metodi popolari utilizzati nell'analisi predittiva.

Gli operatori di marketing, gli assicuratori, i fornitori di servizi online, i professionisti del marketing basati sui dati e le istituzioni finanziarie sono i più propensi a condurre questo tipo di analisi nell'ambiente aziendale odierno. Tuttavia, qualsiasi azienda può trarne vantaggio preparandosi per il futuro, al fine di ottenere un vantaggio competitivo e ridurre il rischio associato a un evento incerto.

Gli eventi futuri possono essere previsti con i dati e la probabilità di determinate tendenze nel comportamento dei dati può essere determinata. Pertanto, le aziende utilizzano questo metodo per rispondere alla domanda "cosa potrebbe accadere?", In cui una misura di probabilità funge da base per la creazione di previsioni.

#7. Analisi causale

In senso lato, l'analisi causale aiuta a comprendere e ad accertare il ragionamento alla base del "perché" le cose accadono o perché sembrano essere come sono.

Considera l'attuale clima aziendale: molte idee e aziende sono fallite a causa di fattori esterni. In uno scenario del genere, un'analisi causale aiuterebbe a individuare le ragioni alla base di queste battute d'arresto.

Viene utilizzato nel settore IT per esaminare la garanzia della qualità del software, inclusi guasti del prodotto, bug, violazioni della sicurezza e altro, salvando le aziende da scenari potenzialmente devastanti.

I casi in cui un'analisi causale potrebbe essere utile includono;

Individuazione dei principali problemi all'interno dei dati,
Scavando nelle basi del problema o del fallimento,
Sapere cosa accadrà a una data variabile in risposta a un cambiamento in un'altra variabile.

È anche importante notare che il modo in cui i dati vengono utilizzati ha un impatto importante sui trattamenti statistici o sugli approcci di analisi dei dati statistici sopra elencati. I dati ei metodi di analisi statistica possono essere utilizzati per un'ampia gamma di obiettivi, ognuno dei quali dipende dalla natura e dagli obiettivi dello studio in questione. Ad esempio, i ricercatori medici possono utilizzare una serie di metodi statistici per valutare l'efficacia di potenziali nuovi farmaci.

I professionisti dei dati hanno una vasta gamma di interessi che possono essere informati dall'abbondanza di dati disponibili; di conseguenza, i metodi di analisi statistica possono produrre risultati utili e trarre conclusioni utili. Le informazioni sulle preferenze e le routine delle persone possono anche essere raccolte attraverso l'analisi statistica.

Gli analisti possono conoscere il comportamento e le motivazioni degli utenti analizzando i dati di Facebook e Instagram. Con questi dati, gli inserzionisti possono raggiungere meglio il pubblico previsto con pubblicità mirate. È anche utile per i produttori di app perché possono valutare le reazioni e il comportamento degli utenti e adattare i loro prodotti di conseguenza.

Metodi statistici di campionamento

Nella maggior parte degli studi sulle popolazioni umane, la raccolta di dati da ogni singolo membro della popolazione non è fattibile. Scegli invece un campione. I partecipanti alla ricerca, o "campione", sono le persone reali a cui verrà chiesto di prendere parte allo studio.

La selezione di un campione rappresentativo del gruppo totale è fondamentale per l'affidabilità dei risultati. C'è un nome per questa procedura: Metodi statistici di campionamento.

Quando conduci una ricerca quantitativa, puoi scegliere tra due principali metodi di campionamento statistico:

Campionamento probabilistico: si basa su un metodo di campionamento casuale, dal quale sono possibili risultati statistici affidabili sull'insieme completo.
Campionamento non probabilistico: utilizza un metodo di selezione diverso dal caso, come la prossimità o altri criteri, per semplificare la raccolta dei dati.

Probabilità Metodi statistici di campionamento

Utilizzando metodi statistici di campionamento probabilistico, i ricercatori possono essere sicuri che i risultati del loro sondaggio siano rappresentativi della popolazione nel suo complesso. Tipi di tecniche di campionamento probabilistico

#1. Campionamento stratificato

In questa forma di approccio al campionamento, la popolazione è segmentata in gruppi denominati strati a seconda di determinati fattori condivisi dai fattori, come la posizione. Successivamente, i campioni vengono scelti da ciascun gruppo utilizzando una semplice procedura di campionamento casuale e, successivamente, viene eseguita un'indagine sugli individui inclusi in tali campioni.

#2. Campionamento a grappolo

In questa forma di procedura di campionamento, a ciascun membro della popolazione viene assegnato un posto in un gruppo distinto denominato cluster. Dopo aver utilizzato un metodo di campionamento casuale semplice per scegliere un cluster campione, viene effettuata un'indagine sugli individui che compongono quel cluster campione.

#3. Campionamento multistadio

In questo tipo di situazione, un mix di più approcci di campionamento in vari punti del processo. Ad esempio, nella prima fase del processo, il campionamento a grappolo può essere utilizzato per selezionare i cluster dalla popolazione e quindi, nella seconda fase, il campionamento casuale del campione può essere utilizzato per selezionare elementi da ciascun cluster per il campione finale.

Metodi statistici di campionamento non probabilistici

I metodi di campionamento che non si basano sulla probabilità non sono solo pratici ma anche economici. Tuttavia, non consentono di determinare il grado in cui le statistiche del campione differiranno probabilmente dai parametri della popolazione. mentre i metodi di campionamento statistico come il campionamento probabilistico rendono possibile questo tipo di analisi. Di seguito è riportato un elenco dei diversi tipi di metodi di campionamento non probabilistico:

#1. Campione di convenienza

Con questi tipi di procedure di campionamento statistico, l'ispettore sceglie gli intervistati in base alla loro pronta disponibilità a fornire le loro risposte. A scopo illustrativo, supponiamo che un geometra decida di svolgere le proprie ricerche in un cinema. Se il cinema è stato scelto perché era più comodo da frequentare, allora il metodo di campionamento in questione è noto come campione di convenienza.

#2. Campione volontario

In questi tipi di metodi di campionamento statistico, i partecipanti al sondaggio sono invitati a fornire le proprie informazioni volontariamente nel proprio tempo. Un eccellente esempio di un campione volontario è un sondaggio online condotto da un telegiornale a cui gli spettatori sono invitati a partecipare. In un campione volontario, i rispondenti al sondaggio sono quelli che scelgono il campione da prelevare da loro.

#3. Campionamento intenzionale

Conosciuto anche come "campionamento del giudizio", questo metodo si basa sulla conoscenza e sull'esperienza del ricercatore per selezionare un campione che produrrà i risultati più rilevanti.

La popolazione è minuscola e specifica, o il ricercatore vuole solo saperne di più sulla questione in questione, nel qual caso la ricerca qualitativa è adatta. Affinché un campione intenzionale sia utile, deve avere parametri ben definiti e un'ovvia giustificazione per essere selezionato. Assicurati di delineare i tuoi criteri di inclusione ed esclusione e fai attenzione agli effetti del pregiudizio dell'osservatore sui tuoi argomenti. Inoltre, leggi ANALISI STATISTICA: tipi, tecniche e scopo.

Metodi statistici nella ricerca quantitativa

Molti studenti si sentono a disagio quando vengono colpiti dalla prospettiva di imparare ad analizzare i dati quantitativi. È comprensibile; l'analisi quantitativa è densa di concetti e termini non familiari come mediane, modi, correlazione e regressione. Tutti improvvisamente desiderano aver prestato più attenzione durante le lezioni di matematica.

La buona notizia è che anche quelli di noi che evitano i numeri e la matematica possono acquisire una comprensione rudimentale dei metodi statistici della ricerca quantitativa con relativa facilità.

Inoltre, l'analisi quantitativa viene eseguita da un ricercatore con competenze statistiche e matematiche avanzate per trarre conclusioni sull'intera popolazione da un piccolo sottoinsieme di dati. Questo metodo di analisi viene utilizzato, ad esempio, quando si traggono conclusioni su una comunità sulla base di dati raccolti da un campione scelto per essere statisticamente rappresentativo della popolazione in generale. L'inferenza statistica si basa in gran parte sui risultati della ricerca dei metodi di analisi quantitativa e l'inferenza statistica è possibile solo dopo che i dati sono stati analizzati.

Come funziona?

Poiché l'analisi quantitativa dei dati si occupa di dati numerici, è ovvio che i metodi statistici avrebbero un ruolo in tale ricerca. L'analisi quantitativa si basa su metodi di analisi statistica, che vanno da calcoli relativamente semplici (come medie e mediane) ad analisi più complesse (ad esempio correlazioni e regressioni).

Inoltre, la stima è uno strumento comune nell'analisi quantitativa e si basa tipicamente sulle caratteristiche teoricamente ottimali di uno stimatore. Stimatori imparziali, ad alte prestazioni, coerenti e adeguati sono ricercati nell'analisi quantitativa.

I risultati dello stimatore imparziale non sono distorti in alcun modo. Come corollario, nell'analisi quantitativa, uno stimatore è considerato imparziale se e solo se la mediana della distribuzione campionaria della statistica in questione è la stessa del parametro in questione. Se uno stimatore in un'analisi fornisce una stima per un parametro più una costante, allora non è imparziale. Allo stesso modo, nell'analisi quantitativa, il miglior stimatore è quello che possiede sia le qualità di cui sopra che un numero di altre.

Conclusione

Negli affari, è fondamentale essere in grado di pensare in modo critico. Data l'importanza dei dati nel mondo moderno, la loro saggia applicazione può migliorare sia i risultati che il processo decisionale.

Presta molta attenzione a ogni potenziale trappola e alla formula corrispondente, indipendentemente dagli approcci di analisi statistica che scegli. Non esiste un modo migliore per fare qualcosa e nessuno standard assoluto. Questo sarà determinato dai dati che hai raccolto e dalle deduzioni che ne trai.

Domande frequenti sui metodi statistici

Quali sono i tipi di statistiche?

Statistica descrittiva, che caratterizza le caratteristiche dei dati del campione e della popolazione. La statistica inferenziale utilizza queste proprietà per testare ipotesi e trarre conclusioni.

Perché i metodi statistici sono importanti?

Come creare sondaggi più efficienti per clienti e lavoratori
Produrre ricerca sperimentale, come test di un nuovo prodotto in fase di sviluppo
Considerando i meriti di un possibile investimento
Ricerca e verifica delle ipotesi.