結局のところ、学者は協力し、リソースをプールし、統計分析手法を使用してデータを分析し、パターンと傾向を特定します。 過去 XNUMX 年間で、ビジネスの運営方法に関するすべてが劇的に変化しました。 オフィスのツールであろうと、コミュニケーションの手段であろうと、時間が経つと同じように見えることは珍しくありません。 企業が大量のデータを保有している場合、統計的手法が情報を解読するのに役立ちます。 統計手法を使用することで、組織は顧客調査、実験の計画、投資見通しの評価、記録簿の追跡を改善できます。 これらの統計手法を学ぶことで、データ分析を行う際の選択肢が増え、より多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。 したがって、この記事では、サンプリングと定量的研究の統計的方法について説明します。
統計的手法とは
統計モデルは、データセットの分析を支援するために利用できる方法です。 量的研究の収集と解釈としても知られる統計的方法の過程で、専門家は統計的アプローチを利用します。 ただし、特定の母集団内のサンプルサイズの特性を評価し、結果をより広いグループに適用する能力は、統計手法を利用することで容易になります. 統計学者やデータ アナリストは他の人よりも頻繁に統計モデルを利用するかもしれませんが、マーケティング担当者、会社の重役、政府関係者など、他の多くの人は、統計手法をよりよく理解することで恩恵を受ける可能性があります。
さらに、人工知能と機械学習に関して言えば、統計的手法は、膨大なデータセットを収集および分析して、実行可能な洞察を導き出すために使用できる繰り返しのパターンと傾向を明らかにするための貴重な科学的手法です。 簡単に言えば、統計分析は、整理されていない大量のデータを理解するための方法です。
統計的手法を通じて、意思決定に役立つ洞察を確立し、企業が将来の予測を立てるための基盤を提供します。 データ サイエンスは、データを収集して分析し、パターンを見つけて結果を伝える分野です。 企業やその他の組織は、数値操作を通じてデータを理解するために統計分析を採用しています。
統計手法とは
統計手法は次のとおりです。
＃1。 平均
数値を合計し、セット内の数値の総数で割って平均値を取得します。 例として、データ セットに数字 2、5、9、および 3 が含まれているとします。平均を求めるには、19 になるまですべての数字を合計し、その数字を 4 で割ります。
平均は、平均とも呼ばれ、データ セット内のパターンを探す統計的尺度です。 外れ値がほとんどない場合、データ分析には平均値が最適です。 平均値は、事実を要約するための迅速かつ簡単なアプローチです。
＃2。 標準偏差
標準偏差は、平均に対するデータの分散を評価するために使用される統計的尺度です。
平均からのデータの大きな分散は、高い標準偏差によって示されます。 標準偏差または期待値が低い場合、ほとんどのデータ ポイントは平均値と一致します。
標準偏差は、データ ポイントがどの程度離れているか、およびそれらがクラスター化されているかどうかを判断するのに役立ちます。
あなたが顧客調査を終えたばかりのマーケティング担当者であるとしましょう。 調査結果を受け取ったら、その有効性を確認して、他の消費者があなたに同意するかどうかを判断する必要があります。 小さな標準偏差は、結果がより大きな消費者ベースに外挿できることを示しています。
＃3。 仮説検定
仮説をテストする目的は、特定の仮定または品質が手元の事実に適合するかどうかを確認することです。 仮説は、データセットが偶然に発生したという帰無仮説を、人口統計学的パターンを表しているという対立仮説と比較します。 t 検定とも呼ばれる仮説の検定では、データ コレクション内の XNUMX セットの確率変数間の相関関係を調べます。 仮説検定は、平均偏差や標準偏差とは異なり、変数関係の仮定を検定できます。
より高品質の製品を開発するには、より多くの時間が必要であり、最終的にはより多くの収益が得られると考える企業は珍しくありません。 仮説検定を使用して、会社の以前の製品の品質、速度、および収益性を調べることにより、この仮定を調べることができます。
＃4。 回帰
「回帰」という用語は、統計の分野で、一連の独立変数と一連の従属変数の間の関係を説明するために使用されます。
ある変数の変化が他の変数の変化につながるという事実は、別の可能な説明を提供します。 XNUMX つ以上の変数が結果に影響する場合、結果はそれらの要因に依存します。
ただし、回帰分析のグラフとチャートは、経時的な傾向を示し、線とのさまざまな関係を示しています。
散布図 (または回帰分析グラフ) の外れ値は重要ですが、それらが外れ値である理由も重要であり、回帰はあまり特徴的ではなく、統計分析を行う際に欠点となる可能性があります。 これは、不適切な分析やデータの不適切なスケーリングなど、さまざまな要因が原因である可能性があります。
データの異常値は、ベストセラー商品など、さまざまなことを示している可能性があります。 回帰直線はデータを平滑化して、外れ値を見落としやすくし、パターンに注目しやすくします。
＃5。 サンプルサイズの決定
企業の世界でビッグデータの普及が進んでいるため、一部の組織は、収集するデータの大部分を大幅に縮小することを選択しています。 適切なサンプル サイズを選択することを、研究者はこのステップと呼んでいます。 サンプルの最適なサイズを選択して、結果が母集団全体を代表していることを確認してください。 サンプルサイズを決定するための絶対確実な方法はありませんが、比率と標準偏差は考慮すべき XNUMX つの有用な指標です。
世界中に消費者が多すぎるため、グローバル企業は大規模な市場調査を実施できない場合があります。 代わりに、サンプルサイズの決定を使用して、研究の参加者を減らして信頼できる結果を得ることができます。
この方法を使用して新規でテストされていないデータ変数を分析する場合は、特定の仮定を行う必要があります。 もしあなたがその仮定をするなら、あなたは完全に間違っている可能性があります。 統計手法のこの段階における不正確さは、最終製品の品質に広範囲に及ぶ影響を与える可能性があります。
サンプリング誤差は、信頼区間で定量化できる誤差の一種です。 調査を繰り返し、調査結果に 90% の信頼性がある場合、調査結果は 90% の確率で持ちこたえます。
統計的方法分析
簡単に言えば、統計とは、代表的なサンプルから母集団に関する結論を引き出すために、情報を収集、分類、分析、および数値形式で表現する研究であり、ビジネスの専門家が問題を解決するために使用することができます。
したがって、多くの企業は、データを整理し、情報に応じて将来の傾向を予測するために、統計分析手法に広く依存しています。
より具体的には、統計データ分析は、データの収集、解釈、および提示に関係しています。 複雑な性質の問題は、データ操作と並行して取り組むことができます。 より具体的には、統計分析手法は、そうでなければ意味のない、または役に立たない数値を重要視します。
定義 統計的方法分析
統計分析手法はデータの集合に対して実行され、分析手順は入力データに基づいてさまざまな形式の出力を生成できます。 この方法では、入力データの特徴、帰無仮説の証明、データの要約、キーと値の派生などを生成できます。分析手法によって、出力の形式とタイプが決まります。 膨大なデータセットと複雑なシナリオを扱うアナリストやその他の専門家は、このようなプログラムを使用することでメリットを得ることができます。
政府機関や企業の経営陣の間では、広く信頼されています。 政治では、統計データ分析は、新しい理論、キャンペーン、およびポリシーの原材料を提供します。
分析を容易にするために、ビジネス インテリジェンス ツールの傘下にある多数の統計分析ソフトウェアがあります。 Microsoft Excel、SPSS (社会科学統計プログラム)、MATLAB、および SAS は、分析ソフトウェア (統計分析ソフトウェア) の例です。
統計的方法分析の種類は何ですか?
より具体的には、統計分析手法は、複数のソースからのデータを収集および分析して、パターンまたは傾向を明らかにし、情報に基づいた判断を行う目的で将来のイベント/状況を予測することです。
統計解析手法にはさまざまなものがあり、データの性質によってその適用性は大きく異なります。
＃1。 記述統計分析
主な焦点は、データの編成と要約を目的とした数値的およびグラフィカルな方法の使用にあります。 データから追加の結論や仮定が得られない場合でも、大量のデータセットを理解しやすくなります。
記述統計分析では、数値計算、グラフ、表を使用して、生データ処理よりもデータをより適切に表現および解釈します。
また、記述統計分析には、最初のデータ収集から最終的な解釈まで、集計、中心傾向の測定 (平均、中央値、最頻値)、分散または分散の測定 (範囲、変動、標準偏差)、歪度測定、および時系列分析。
記述的分析には、表形式の要約、グラフィカルな管理、母集団全体のデータ表示が含まれます。
また、データの要約と解釈、および固有の特徴の抽出にも役立ちます。 さらに、観測またはサンプルに含まれていない母集団に関しても結論は出されていません。
＃2。 推論統計分析
母集団のすべてのメンバーを直接調べることができない場合は、推論統計を使用して、収集されたデータを母集団全体に外挿します。
言い換えれば、推論統計分析により、提供されたデータを超えて将来の結果について結論を導き出し、確率を使用して推論を抽出し、データ全体について一般化できるデータのサンプルに基づいて仮説をテストすることができます。
これは、限られたデータから母集団全体に一般化して政策を選択するための最良の方法です。 したがって、この戦略では、サンプリング理論、多数の有意性検定、統計的管理などを利用します。
＃3。 処方分析
規範的分析は数字を見ることです。 これは、ビジネス分析の分野で最も適切な行動方針を選択するためによく使用されます。
除外を促進するために使用される可能性のある他の形式の統計分析とは対照的に、これは正しい答えを提供します。 主な目標は、選択手順の最適な推奨事項を特定することです。
規範的分析では、シミュレーション、グラフ分析、アルゴリズム、複雑なイベント処理、機械学習、推奨エンジン、ビジネス ルールなどを使用します。
一方、処方的分析は、記述的および予測的分析と密接に関連しており、前者はデータを何が起こったのかという観点から説明し、後者は何が起こるかを予測します。利用可能な設定の中から提案。
＃4。 探索的データ分析 (EDA)
データ サイエンティストは、推論統計を補完する手法である EDA (探索的データ分析) を頻繁に採用しています。 統計の世界では、これはデータの収集と整理の最初の段階であるため、グラウンド ゼロです。
EDA は予測も一般化も行いません。 データをプレビューし、そこから重要な洞察を抽出するのに役立ちます。
この戦略は、データの傾向と規則性を特定して意味を推測することに大きく依存しています。 データ内のこれまでに見られなかった関連性の発見、取得したデータのギャップの精査、可能な限り最も有用な洞察の収集、および理論と仮定のテストは、すべて EDA への実行可能なアプローチです。
＃5。 メカニズム分析
メカニズム分析は上記の中で最も珍しいものですが、ビッグデータ分析と生命科学の文脈では価値があります。 その目的は、未来を予言することではなく、出来事の根底にある原因を明らかにすることです.
外部の影響を無視し、システム全体がシステム自体の内部要素の相互作用によって影響を受けると仮定しますが、他の変数の変化を引き起こす個々の変数の変化を適切に認識するという明確なアイデアを利用します。
ほとんどの場合、メカニズム分析は次のことを目的としています。
- 事実を裏付ける簡潔な歴史と、一連の小さな職務の詳細への集中。
- 他の要因に変化をもたらす可能性のある紛れもない変化を認識する。
たとえば、生物学の分野では、これには、異なるウイルス成分に対する治療法の変更の影響を調べることが必要になります。
＃6。 予測分析
過去のデータと現在の情報を利用して、予測分析により次に何が起こるかを予測できます。
最も単純な形式の予測分析では、統計手法と機械学習アルゴリズムを利用して、現在および過去のデータに基づいて、将来の潜在的な結果、行動、傾向を説明します。 データ マイニング、データ モデリング、AI、機械学習などはすべて、予測分析で使用される一般的な方法の例です。
マーケティング担当者、保険会社、オンライン サービス プロバイダー、データ駆動型のマーケティング担当者、および金融機関は、今日のビジネス環境でこの種の分析を行う可能性が最も高くなります。 しかし、競争力を獲得し、不確実な出来事に関連するリスクを軽減するために、将来に備えることで、どの企業もそれから利益を得ることができます。
データを使用して将来の発生を予測し、データの動作における特定の傾向の可能性を判断できます。 したがって、企業はこの方法を使用して、「何が起こる可能性があるか」という質問に答えます。そこでは、確率測定が予測を作成するための基礎として機能します。
＃7。 因果分析
広い意味で、因果分析は、物事が「なぜ」起こるか、またはそのように見える理由の背後にある理由を理解し、確認するのに役立ちます。
現在のビジネス環境を考えてみましょう。多くのアイデアやビジネスは、外的要因の結果として失敗しています。 このようなシナリオでは、因果分析は、これらの後退の根本的な理由を特定するのに役立ちます。
これは、IT 部門で製品の不具合、バグ、セキュリティ違反などを含むソフトウェアの品質保証を調査するために使用され、壊滅的なシナリオから企業を救います。
因果分析が役立つ可能性がある例には、次のものがあります。
- データ内の主要な問題を特定し、
- 問題や失敗の根底にあるものを掘り下げることで、
- 別の変数の変化に応じて、特定の変数に何が起こるかを知ること。
データの使用方法が、上記の統計処理または統計データ分析アプローチに大きな影響を与えることに注意することも重要です。 データおよび統計分析手法は、対象となる研究の性質と目的に応じてさまざまな目的に使用できます。 たとえば、医学研究者は、潜在的な新薬の有効性を評価する際に、多くの統計手法を使用できます。
データの専門家は、利用可能な豊富なデータから情報を得ることができる幅広い関心を持っています。 その結果、統計分析手法は有用な結果をもたらし、有用な結論を導き出すことができます。 人々の好みや習慣に関する情報は、統計分析によって収集することもできます。
アナリストは、Facebook と Instagram のデータを分析することで、ユーザーの行動と動機について知ることができます。 このデータを使用すると、広告主は、ターゲットを絞ったコマーシャルで、対象とする視聴者によりよくリーチできる可能性があります。 また、ユーザーの反応や行動を測定し、それに応じて製品を調整できるため、アプリ メーカーにとっても便利です。
サンプリングの統計的方法
人口集団に関するほとんどの研究では、人口のすべてのメンバーからデータを収集することは現実的ではありません。 代わりにサンプルを選択してください。 調査参加者、つまり「サンプル」は、調査への参加を求められる実際の人々です。
グループ全体を代表するサンプルを選択することは、結果の信頼性にとって非常に重要です。 この手順には「統計的サンプリング方法」という名前があります。
定量調査を実施する場合、次の XNUMX つの主な統計的サンプリング方法のいずれかを選択できます。
- 確率サンプリング: ランダム サンプリング法に依存しており、そこから完全なセットに関する信頼できる統計結果が得られます。
- 非確率サンプリング: 近接性やその他の基準など、偶然以外の選択方法を使用して、データ収集を合理化します。
サンプリングの確率統計方法
確率サンプリングの統計的方法を使用することにより、研究者は調査結果が母集団全体を代表していることを確認できます。 確率サンプリング手法の種類
＃1。 層化抽出法
この形式のサンプリング アプローチでは、母集団は、場所などの要因によって共有される特定の要因に応じて、階層と呼ばれるグループに分割されます。 その後、単純な無作為抽出手順を使用して各グループからサンプルが選択され、その後、それらのサンプルに含まれる個人に対して調査が実行されます。
＃2。 集落抽出
この形式のサンプリング手順では、母集団の各メンバーに、クラスターと呼ばれる個別のグループ内の場所が与えられます。 単純な無作為抽出法を採用してサンプルクラスターを選択した後、そのサンプルクラスターを構成する個人について調査を行います。
＃3。 多段サンプリング
この種の状況では、プロセスのさまざまなポイントで複数のサンプリング アプローチを組み合わせます。 たとえば、プロセスの最初の段階では、クラスター サンプリングを使用して母集団からクラスターを選択し、次に、サンプルのランダム サンプリングを使用して、最終サンプルの各クラスターから要素を選択できます。
サンプリングの非確率統計法
確率に依存しないサンプリング方法は、実用的であるだけでなく、経済的でもあります。 しかし、サンプル統計が母集団のパラメータとどの程度異なる可能性があるかを判断することはできません。 一方、確率サンプリングなどの統計的サンプリング手法は、そのような分析を可能にします。 以下は、非確率サンプリング法のさまざまなタイプのリストです。
＃1。 便利なサンプル
これらのタイプの統計的サンプリング手順では、調査員は、回答者が回答を提供する準備が整っているかどうかに基づいて回答者を選択します。 説明のために、測量士が映画館で調査を行うことにしたとしましょう。 行きやすいという理由で映画館が選択された場合、問題のサンプリング方法はコンビニエンス サンプルとして知られています。
＃2。 任意サンプル
この種の統計的サンプリング方法では、調査の参加者は自分の時間に自発的に情報を提供するよう求められます。 自発的なサンプルの優れた例の XNUMX つは、視聴者に参加を求めるニュース番組が実施したオンライン投票です。 任意のサンプルでは、調査への回答者は、自分から抽出するサンプルを選択する人です。
＃3。 目的のあるサンプリング
「判断サンプリング」とも呼ばれるこの方法は、研究者の知識と経験に基づいて、最も関連性の高い結果が得られるサンプルを選択します。
人口が少なく具体的な場合、または研究者が目の前の問題についてもっと知りたいだけの場合は、定性調査が適しています。 目的のあるサンプルが有用であるためには、適切に定義されたパラメーターと、選択された明確な理由が必要です。 含める基準と除外する基準の概要を説明し、観察者のバイアスがあなたの主張に与える影響に注意してください。 また、読んでください 統計分析: 種類、手法、および目的.
定量調査における統計的手法
多くの学生は、定量的なデータを分析する方法を学ぶという見通しに直面すると、不安を感じます。 それは理解できます。 定量分析は、中央値、モード、相関、回帰などのなじみのない概念や用語が密集しています。 誰もが突然、数学の授業でもっと注意を払っていたらよかったのにと思います。
幸いなことに、数字や数学を敬遠する私たちでさえ、比較的簡単に量的研究の統計手法の初歩的な理解を得ることができます。
さらに、高度な統計的および数学的スキルを持つ研究者によって定量分析が行われ、データの小さなサブセットから母集団全体に関する結論が導き出されます。 この分析方法は、たとえば、人口全体を統計的に代表するように選択されたサンプルから収集されたデータに基づいて、コミュニティに関する結論を導き出す場合に使用されます。 統計的推論は、定量分析手法の研究結果に大きく依存しており、統計的推論は、データが分析されて初めて可能になります。
それはどのように動作しますか？
定量的データ分析は数値データに関するものであるため、統計的手法がそのような研究で役割を果たすことは当然のことです。 定量分析は、比較的単純な計算 (平均や中央値など) からより複雑な分析 (相関や回帰など) に及ぶ統計分析手法に基づいて実行されます。
また、推定は定量分析の一般的なツールであり、通常は推定量の理論的に最適な特性に基づいています。 定量分析では、偏りがなく、高性能で、一貫性のある適切な推定量が求められます。
偏りのない推定量からの結果は、決して歪曲されていません。 当然の結果として、定量分析では、問題の統計量の標本分布の中央値が問題のパラメータと同じである場合にのみ、推定量は偏りがないと見なされます。 分析の推定量がパラメーターと定数の推定値を提供する場合、それは偏りがありません。 同様に、定量分析では、最良の推定量は、上記の性質と他の多くの性質の両方を備えているものです。
まとめ
ビジネスでは、批判的に考えることができることが重要です。 現代世界におけるデータの重要性を考えると、その賢明な適用により、結果と意思決定の両方を改善できます。
選択した統計分析アプローチに関係なく、それぞれの潜在的な落とし穴とそれに対応する公式に注意を払ってください。 何かを行うための最善の方法はなく、絶対的な基準もありません。 これは、収集したデータとそこから引き出す推論によって決定されます。
統計手法に関するよくある質問
統計の種類は何ですか？
サンプルおよび母集団データの特性を特徴付ける記述統計量。 推論統計では、これらのプロパティを使用して仮説を検証し、結論を導き出します。
統計的手法はなぜ重要なのですか?
- クライアントと従業員のためのより効率的なアンケートを作成する方法
- 開発中の新製品のテストのような実験的研究の生成
- 可能な投資のメリットを考える
- 仮説の調査と検証。
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