STATISTISCHE METHODEN: Wat u moet weten en begeleiden

Als het erop aankomt, werken academici samen, bundelen ze middelen en analyseren ze gegevens met behulp van statistische analysemethoden om patronen en trends te ontdekken. Alles aan de manier waarop bedrijven werken, is de afgelopen tien jaar ingrijpend veranderd. Of het nu gaat om de tools op kantoor of de communicatiemiddelen, het is niet ongebruikelijk dat dingen er na verloop van tijd hetzelfde uitzien. Als een bedrijf over een grote hoeveelheid gegevens beschikt, kan een statistische methode helpen om de informatie te ontcijferen. Het gebruik van statistische methoden stelt organisaties in staat klanten beter te ondervragen, experimenten te plannen, investeringsvooruitzichten te evalueren en het recordboek bij te houden. Door deze statistische methoden te leren, krijgt u meer opties bij het uitvoeren van gegevensanalyse, waardoor u beter geïnformeerde zakelijke beslissingen kunt nemen. Dus in dit artikel zullen we statistische methoden van bemonstering en kwantitatief onderzoek bespreken.

Wat zijn statistische methoden?

Statistische modellen zijn methoden die kunnen worden gebruikt om te helpen bij de analyse van datasets. Bij het proces van statistische methoden, ook wel het verzamelen en interpreteren van kwantitatief onderzoek genoemd, maken specialisten gebruik van statistische benaderingen. Uw vermogen om de kenmerken van een steekproefomvang binnen een specifieke populatie te evalueren en onze resultaten op de bredere groep toe te passen, kan echter worden vergemakkelijkt door het gebruik van statistische methoden. Hoewel statistici en data-analisten vaker dan andere mensen statistische modellen gebruiken, zouden vele anderen, waaronder marketingvertegenwoordigers, bedrijfsleiders en overheidsfunctionarissen, baat kunnen hebben bij een beter begrip van statistische methoden.

Bovendien, als het gaat om kunstmatige intelligentie en machine learning, zijn statistische methoden waardevolle wetenschappelijke technieken voor het verzamelen en analyseren van enorme datasets om terugkerende patronen en trends aan het licht te brengen die vervolgens kunnen worden gebruikt om bruikbare inzichten af te leiden. Simpel gezegd, statistische analyse is een methode om grote hoeveelheden ongeorganiseerde gegevens te begrijpen.

Door middel van statistische methoden stellen we inzichten vast die helpen bij het nemen van beslissingen en een basis bieden waarop bedrijven projecties voor de toekomst kunnen bouwen. Datawetenschap is de discipline van het verzamelen en analyseren van gegevens om patronen te vinden en de resultaten over te brengen. Bedrijven en andere organisaties gebruiken statistische analyse om gegevens te begrijpen door middel van numerieke manipulatie.

Wat zijn de statistische methoden?

Dit zijn de statistische methoden:

#1. Gemeen

Tel uw getallen bij elkaar op en deel ze vervolgens door het totale aantal getallen in de reeks om een gemiddelde waarde te verkrijgen. Laten we ter illustratie aannemen dat een dataset de cijfers 2, 5, 9 en 3 bevat. Om het gemiddelde te bepalen, tel je alle getallen bij elkaar op tot je 19 bereikt, en deel je dat getal door 4.

Het gemiddelde, ook wel het gemiddelde genoemd, is een statistische maatstaf die zoekt naar een patroon in uw dataset. Als er weinig uitschieters zijn, is het gemiddelde het beste voor data-analyse. Het gemiddelde is een snelle en gemakkelijke manier om uw feiten samen te vatten.

#2. Standaardafwijking

De standaarddeviatie is een statistische maat die wordt gebruikt om de spreiding van gegevens ten opzichte van het gemiddelde te beoordelen.

Een grote spreiding van de gegevens van het gemiddelde wordt aangegeven door een hoge standaarddeviatie. Met een lage standaarddeviatie of verwachte waarde vallen de meeste datapunten in lijn met het gemiddelde.

De standaarddeviatie helpt u te bepalen hoe ver uw gegevenspunten uit elkaar liggen en of ze clusteren.

Laten we doen alsof u een marketeer bent die net een enquête onder klanten heeft afgerond. Wanneer u de onderzoeksresultaten ontvangt, moet u hun geldigheid controleren om te bepalen of andere consumenten het met u eens zijn. Een kleine standaarddeviatie geeft aan dat de resultaten kunnen worden geëxtrapoleerd naar een groter consumentenbestand.

#3. Hypothese testen

Het doel van het testen van een hypothese is om te zien of een bepaalde veronderstelling of kwaliteit past bij de feiten. Hypothesen vergelijken de nulhypothese - dat uw dataset toevallig is ontstaan - met het alternatief - dat het demografische patronen vertegenwoordigt. Tests van hypothesen, ook wel t-tests genoemd, onderzoeken de correlatie tussen twee reeksen willekeurige variabelen in uw gegevensverzameling. Met het testen van hypothesen kunt u, in tegenstelling tot gemiddelde of standaarddeviatie, uw aannames over variabele relaties testen.

Het is niet ongebruikelijk dat bedrijven ervan uitgaan dat het ontwikkelen van een product van hogere kwaliteit meer tijd zal vergen en uiteindelijk meer geld zal opleveren. Een hypothesetest kan worden gebruikt om deze aanname te onderzoeken door de eerdere productkwaliteit, snelheid en winstgevendheid van het bedrijf te onderzoeken.

#4. regressie

De term "regressie" wordt in de statistiek gebruikt om het verband tussen een reeks onafhankelijke variabelen en een reeks afhankelijke variabelen te beschrijven.

Het feit dat veranderingen in de ene variabele leiden tot veranderingen in andere, biedt een andere mogelijke verklaring. Als een of meer variabelen het resultaat beïnvloeden, dan is het resultaat afhankelijk van die factoren.

Regressieanalysegrafieken en -diagrammen tonen echter trends in de loop van de tijd en laten uiteenlopende relaties met lijnen zien.

Hoewel uitbijters op een spreidingsdiagram (of regressieanalysegrafiek) belangrijk zijn, zijn de redenen waarom ze uitbijters zijn ook belangrijk, en regressie is niet erg onderscheidend, wat een nadeel kan zijn bij het uitvoeren van statistische analyses. Dit kan te wijten zijn aan een aantal factoren, waaronder onjuiste analyse of onjuiste schaling van de gegevens.

Uitschieters in gegevens kunnen een breed scala aan dingen betekenen, waaronder uw bestverkochte item. De regressielijn verzacht de gegevens, waardoor het gemakkelijker wordt om uitschieters over het hoofd te zien en zich te concentreren op patronen.

#5. Bepaling van de steekproefomvang

Vanwege de groeiende prevalentie van big data in de bedrijfswereld, kiezen sommige organisaties ervoor om het grootste deel van de gegevens die ze verzamelen aanzienlijk te verkleinen. Het kiezen van een geschikte steekproefomvang noemen onderzoekers deze stap. Kies de optimale grootte van uw steekproef om ervoor te zorgen dat uw resultaten representatief zijn voor de gehele populatie. Hoewel er geen onfeilbare methode is om de steekproefomvang te bepalen, zijn verhoudingen en standaarddeviatie twee nuttige statistieken om te overwegen.

Omdat er wereldwijd te veel consumenten zijn, is een wereldwijd opererend bedrijf mogelijk niet in staat uitgebreid marktonderzoek uit te voeren. In plaats daarvan zou u de bepaling van de steekproefomvang kunnen gebruiken om betrouwbare resultaten te verkrijgen met minder deelnemers aan uw onderzoek.

U moet bepaalde aannames doen als u deze methode gebruikt om een nieuwe en niet-geteste gegevensvariabele te analyseren. Als je die veronderstelling maakt, kun je het absoluut mis hebben. Onnauwkeurigheden in deze fase van statistische methoden kunnen verstrekkende gevolgen hebben voor de kwaliteit van het eindproduct.

Steekproeffouten zijn een type fout dat kan worden gekwantificeerd met een betrouwbaarheidsinterval. Als je het onderzoek herhaalt en 90% vertrouwen hebt in je bevindingen, houden ze 90% van de tijd stand.

Analyse van statistische methoden

Eenvoudig gezegd is statistiek de studie van het verzamelen, sorteren, analyseren en weergeven van informatie in numerieke vorm om conclusies over een populatie te trekken uit een representatieve steekproef, die vervolgens door zakelijke professionals kunnen worden gebruikt om problemen op te lossen.

Veel bedrijven vertrouwen daarom uitgebreid op statistische analysemethoden bij hun inspanningen om gegevens te ordenen en te anticiperen op toekomstige trends, afhankelijk van de informatie.

Om specifieker te zijn, houdt statistische gegevensanalyse zich bezig met het verzamelen, interpreteren en presenteren van gegevens. Problemen van gecompliceerde aard kunnen samen met datamanipulatie worden aangepakt. Om specifieker te zijn, de statistische analysemethoden geven belang aan getallen die anders zinloos of nutteloos zouden zijn.

Definitie van Analyse van statistische methoden

Statistische analysemethoden worden uitgevoerd op gegevensverzamelingen en de analyseprocedure kan op basis van de ingevoerde gegevens vele vormen van uitvoer opleveren. De methode kan kenmerken van invoergegevens opleveren, bewijs van de nulhypothese, gegevenssamenvattingen, sleutel-waarde-afleidingen, enz. De analysetechniek bepaalt het formaat en het type uitvoer. Analisten en andere professionals die werken met enorme datasets en complexe scenario's zouden baat kunnen hebben bij het gebruik van zo'n programma.

Overheidsinstanties en managementteams van bedrijven vertrouwen er wijdverbreid op. In de politiek biedt statistische data-analyse de grondstof voor nieuwe theorieën, campagnes en beleid.

Om analyse te vergemakkelijken, is er tal van software voor statistische analyse die onder de paraplu van business intelligence-tools valt. Microsoft Excel, SPSS (Statistisch Programma voor de Sociale Wetenschappen), MATLAB en SAS zijn voorbeelden van analytische software (Statistische Analyse Software).

Wat zijn de soorten analyse van statistische methoden?

Om specifieker te zijn, statistische analysemethoden zijn het verzamelen en analyseren van gegevens uit meerdere bronnen om patronen of trends te onthullen en toekomstige gebeurtenissen/situaties te voorspellen met als doel een weloverwogen oordeel te vellen.

Er zijn verschillende methoden voor statistische analyse en hun toepasbaarheid varieert sterk, afhankelijk van de aard van de gegevens.

#1. Beschrijvende statistische analyse

De kernfocus ligt op het gebruik van numerieke en grafische methoden voor het organiseren en samenvatten van gegevens. Het maakt het gemakkelijker om enorme datasets te begrijpen, zelfs als er geen aanvullende conclusies of aannames uit de data worden afgeleid.

Beschrijvende statistische analyse maakt gebruik van numerieke berekeningen, grafieken en tabellen om gegevens beter weer te geven en te interpreteren dan verwerking van onbewerkte gegevens.

Beschrijvende statistische analyse brengt ook een aantal procedures met zich mee, van de eerste gegevensverzameling tot de uiteindelijke interpretatie, inclusief tabellering, een maat voor centrale tendens (gemiddelde, mediaan, modus), een maat voor spreiding of variantie (bereik, variatie, standaarddeviatie), scheefheidsmetingen en tijdreeksanalyse.

De beschrijvende analyse omvat samenvatten in tabelvorm, grafisch beheer en presentatie van gegevens voor de hele bevolking.

Het helpt ook bij het samenvatten en interpreteren van gegevens en het extraheren van unieke kenmerken. Daarnaast worden er ook geen conclusies getrokken met betrekking tot de populaties die niet zijn meegenomen in de waarnemingen of steekproeven.

#2. Inferentiële statistische analyse

Als het niet mogelijk is om elk lid van de populatie rechtstreeks te onderzoeken, worden inferentiële statistieken gebruikt om de verzamelde gegevens te extrapoleren naar de hele populatie.

Met andere woorden, inferentiële statistische analyse stelt ons in staat om conclusies te trekken over toekomstige uitkomsten die verder gaan dan de verstrekte gegevens, en om hypothesen te testen op basis van een steekproef van gegevens waaruit we conclusies kunnen trekken met behulp van waarschijnlijkheden en generaliseren over de totale gegevens.

Dit is de beste methode om vanuit beperkte data te generaliseren naar de gehele bevolking en beleidskeuzes te maken. Deze strategie maakt dus gebruik van steekproeftheorie, een aantal significantietesten, statistische controle, enz.

#3. Prescriptieve analyse

De prescriptieve analyse is een blik op de cijfers. Het wordt vaak gebruikt op het gebied van bedrijfsanalyse om de meest geschikte handelwijze te kiezen.

In tegenstelling tot andere vormen van statistische analyse die kunnen worden gebruikt om uitsluitingen te stimuleren, geeft deze u het juiste antwoord. Het primaire doel is het identificeren van de beste aanbeveling voor een selectieprocedure.

De prescriptieve analyse maakt gebruik van simulatie, grafiekanalyse, algoritmen, complexe gebeurtenisverwerking, machine learning, aanbevelingsengine, bedrijfsregels en meer.

Aan de andere kant is prescriptieve analyse nauw verwant aan beschrijvende en voorspellende analyse, waarbij de eerste gegevens uitlegt in termen van wat er is gebeurd en de laatste vooruitkijkt naar wat er zou kunnen gebeuren, en de laatste hier richt zich op het maken van passende suggesties onder de beschikbare voorkeuren.

#4. Verkennende gegevensanalyse (EDA)

Datawetenschappers maken vaak gebruik van EDA, of verkennende data-analyse, een techniek die een aanvulling is op inferentiële statistiek. In de wereld van de statistiek is dit ground zero, aangezien het de eerste fase is in het verzamelen en ordenen van gegevens.

EDA anticipeert of generaliseert niet; het bekijkt voorbeelden van gegevens en helpt er belangrijke inzichten uit te halen.

De strategie is sterk afhankelijk van het identificeren van trends en regelmatigheden in de gegevens om betekenis af te leiden. Het ontdekken van voorheen ongeziene verbanden binnen gegevens, het doorlichten van verkregen gegevens op hiaten, het verzamelen van de meest bruikbare inzichten en het testen van theorieën en aannames zijn allemaal haalbare benaderingen van EDA.

#5. Mechanistische analyse

Hoewel mechanistische analyse de zeldzaamste is van het bovenstaande, is het waardevol in de context van big data-analyse en de levenswetenschappen. Het doel is niet om de toekomst te voorspellen, maar om licht te werpen op de onderliggende oorzaken van een gebeurtenis.

Hoewel het externe effecten negeert en aanneemt dat het hele systeem wordt beïnvloed door de interactie van zijn eigen interne elementen, maakt het gebruik van het duidelijke idee om individuele veranderingen in variabelen te herkennen die op passende wijze veranderingen in andere variabelen veroorzaken.

De mechanistische analyse heeft grotendeels tot doel het volgende te doen;

Een beknopte geschiedenis met ondersteunende feiten en een concentratie op details voor een klein takenpakket.
De onmiskenbare verschuivingen herkennen die kunnen leiden tot wijzigingen in andere factoren.

Op het gebied van de biologie zou dit bijvoorbeeld inhouden dat de effecten van behandelingsaanpassingen op verschillende viruscomponenten worden onderzocht.

#6. Voorspellende analyse

Met behulp van historische gegevens en actuele informatie kan voorspellende analyse voorspellen wat er daarna zal gebeuren.

Voorspellende analyses, in de eenvoudigste vorm, maken gebruik van statistische methoden en algoritmen voor machine learning om een beschrijving te geven van mogelijke toekomstige resultaten, gedragingen en trends op basis van huidige en historische gegevens. Datamining, datamodellering, AI, machine learning, etc. zijn allemaal voorbeelden van populaire methoden die worden gebruikt bij voorspellende analyse.

Marketeers, verzekeraars, online dienstverleners, datagedreven marketeers en financiële instellingen zullen in de huidige zakelijke omgeving het meest geneigd zijn om dit soort analyses uit te voeren. Elk bedrijf kan er echter van profiteren door zich voor te bereiden op de toekomst, om bijvoorbeeld een concurrentievoordeel te behalen en het risico van een onzekere gebeurtenis te verminderen.

Toekomstige gebeurtenissen kunnen worden voorspeld met gegevens en de waarschijnlijkheid van bepaalde trends in gegevensgedrag kan worden bepaald. Bedrijven gebruiken deze methode dus om de vraag "wat zou er kunnen gebeuren?" te beantwoorden, waarbij een waarschijnlijkheidsmaatstaf dient als basis voor het maken van prognoses.

#7. Causale analyse

In brede zin helpt causale analyse bij het begrijpen en vaststellen van de redenering achter 'waarom' dingen gebeuren of waarom ze lijken te zijn zoals ze zijn.

Denk aan het huidige ondernemingsklimaat: veel ideeën en bedrijven zijn mislukt als gevolg van externe factoren. In een dergelijk scenario zou een causale analyse helpen om de onderliggende redenen voor deze tegenslagen te achterhalen.

Dit wordt in de IT-sector gebruikt om softwarekwaliteitsborging te onderzoeken, inclusief productstoringen, bugs, beveiligingsinbreuken en meer, om bedrijven te redden van potentieel verwoestende scenario's.

Gevallen waarin een causale analyse nuttig kan zijn, zijn onder meer;

Lokaliseren van belangrijke problemen in de gegevens,
Door te graven naar de onderbouwing van het probleem of de mislukking,
Weten wat er met een bepaalde variabele zal gebeuren als reactie op een verandering in een andere variabele.

Het is ook belangrijk op te merken dat de manier waarop de gegevens worden gebruikt een grote invloed heeft op de hierboven genoemde statistische behandelingen of statistische gegevensanalysebenaderingen. Gegevens en statistische analysemethoden kunnen worden gebruikt voor een breed scala aan doelstellingen, die elk afhankelijk zijn van de aard en de doelstellingen van het onderzoek in kwestie. Medische onderzoekers kunnen bijvoorbeeld een aantal statistische methoden gebruiken bij het beoordelen van de werkzaamheid van potentiële nieuwe medicijnen.

Dataprofessionals hebben een breed scala aan interesses die kunnen worden geïnformeerd door de overvloed aan beschikbare gegevens; als resultaat kunnen statistische analysemethoden bruikbare resultaten opleveren en bruikbare conclusies trekken. Informatie over de voorkeuren en routines van mensen kan ook worden verzameld door middel van statistische analyse.

Analisten kunnen meer te weten komen over het gedrag en de motivaties van gebruikers door Facebook- en Instagram-gegevens te analyseren. Met deze gegevens kunnen adverteerders hun beoogde doelgroep beter bereiken met gerichte commercials. Ook voor app-makers is het handig omdat zij de reacties en het gedrag van gebruikers kunnen peilen en hun producten hierop kunnen aanpassen.

Statistische methoden van bemonstering

In de meeste onderzoeken naar menselijke populaties is het gewoon niet haalbaar om gegevens te verzamelen van elk lid van de bevolking. Kies in plaats daarvan een voorbeeld. De onderzoeksdeelnemers, of 'steekproef', zijn de echte mensen die zullen worden gevraagd om deel te nemen aan het onderzoek.

De selectie van een steekproef die representatief is voor de totale groep is cruciaal voor de betrouwbaarheid van uw resultaten. Er is een naam voor deze procedure: Statistische methoden van bemonstering.

Bij het uitvoeren van kwantitatief onderzoek heeft u de keuze tussen twee belangrijke statistische steekproefmethoden:

Probability Sampling: vertrouwt op een willekeurige steekproefmethode, waaruit betrouwbare statistische bevindingen mogelijk zijn over de volledige set.
Non-probability sampling: gebruikt een andere selectiemethode dan toeval, zoals nabijheid of andere criteria, om het verzamelen van gegevens te stroomlijnen.

Waarschijnlijkheidsstatistische methoden van bemonstering

Door gebruik te maken van statistische methoden van kansbemonstering kunnen onderzoekers er zeker van zijn dat hun onderzoeksresultaten representatief zijn voor de bevolking als geheel. Soorten kansbemonsteringstechnieken

#1. Gestratificeerde steekproef

Bij deze vorm van steekproefbenadering wordt de populatie gesegmenteerd in groepen die strata worden genoemd, afhankelijk van bepaalde factoren die worden gedeeld door de factoren, zoals locatie. Daarna worden steekproeven uit elke groep gekozen met behulp van een eenvoudige willekeurige steekproefprocedure, en daarna wordt een enquête uitgevoerd onder de personen die in die steekproeven zijn opgenomen.

#2. Clusterbemonstering

Bij deze vorm van bemonstering krijgt elk lid van de populatie een plaats in een aparte groep die een cluster wordt genoemd. Na gebruik te hebben gemaakt van een methode van eenvoudige aselecte steekproeftrekking om een steekproefcluster te kiezen, wordt een enquête uitgevoerd onder de individuen die deel uitmaken van die steekproefcluster.

#3. Meertraps bemonstering

In dit soort situaties wordt op verschillende punten in het proces een mix van meerdere steekproeven genomen. In de eerste fase van het proces kan bijvoorbeeld clusterbemonstering worden gebruikt om clusters uit de populatie te selecteren, en vervolgens kan in de tweede fase willekeurige steekproeftrekking worden gebruikt om elementen uit elke cluster te selecteren voor de uiteindelijke steekproef.

Niet-waarschijnlijkheidsstatistische steekproefmethoden

De methoden van bemonstering die niet afhankelijk zijn van waarschijnlijkheid zijn niet alleen praktisch, maar ook economisch. Ze maken het echter niet mogelijk om te bepalen in welke mate de steekproefstatistieken waarschijnlijk zullen verschillen van de parameters van de populatie. terwijl statistische steekproefmethoden zoals kanssteekproeven dat soort analyse mogelijk maken. Het volgende is een lijst van de verschillende soorten niet-kansbemonsteringsmethoden:

#1. Gemaksvoorbeeld

Met dit soort statistische steekproefprocedures kiest de enquêteur respondenten op basis van hoe snel ze beschikbaar zijn om hun antwoorden te geven. Laten we ter illustratie aannemen dat een landmeter besluit zijn onderzoek in een bioscoop te doen. Als de bioscoop is gekozen omdat het handiger is om naar toe te gaan, dan staat de betreffende steekproefmethode bekend als een gemakssteekproef.

#2. Vrijwillig monster

Bij dit soort statistische steekproefmethoden worden deelnemers aan de enquête gevraagd om hun informatie vrijwillig in hun eigen tijd te geven. Een mooie illustratie van een vrijwillige steekproef is een online peiling van een nieuwsprogramma waaraan kijkers worden verzocht deel te nemen. Bij een vrijwillige steekproef zijn de respondenten van de enquête degenen die de steekproef kiezen die van hen wordt genomen.

#3. Doelgerichte steekproef

Deze methode, ook wel 'judgment sampling' genoemd, vertrouwt op de kennis en ervaring van de onderzoeker om een steekproef te selecteren die de meest relevante resultaten oplevert.

De populatie is klein en specifiek, of de onderzoeker wil gewoon meer weten over het probleem, in welk geval kwalitatief onderzoek goed past. Wil een doelgerichte steekproef bruikbaar zijn, dan moet deze goed gedefinieerde parameters hebben en een duidelijke rechtvaardiging om geselecteerd te worden. Zorg ervoor dat u uw opname- en uitsluitingscriteria schetst en pas op voor de effecten van waarnemersbias op uw argumenten. Lees ook STATISTISCHE ANALYSE: typen, technieken en doel.

Statistische methoden in kwantitatief onderzoek

Veel studenten voelen zich ongemakkelijk als ze worden getroffen door het vooruitzicht om te leren hoe ze kwantitatieve gegevens kunnen analyseren. Het is begrijpelijk; kwantitatieve analyse zit vol met onbekende concepten en termen als medianen, modi, correlatie en regressie. Iedereen zou opeens willen dat ze beter hadden opgelet tijdens de wiskundeles.

Het goede nieuws is dat zelfs degenen onder ons die getallen en wiskunde uit de weg gaan, relatief gemakkelijk een rudimentair begrip van kwantitatieve onderzoeksmethoden kunnen oppikken.

Bovendien wordt kwantitatieve analyse uitgevoerd door een onderzoeker met geavanceerde statistische en wiskundige vaardigheden om conclusies te trekken over de gehele populatie uit een kleine subset van gegevens. Deze analysemethode wordt bijvoorbeeld gebruikt bij het trekken van conclusies over een gemeenschap op basis van gegevens die zijn verzameld uit een steekproef die is gekozen om statistisch representatief te zijn voor de bevolking als geheel. Statistische gevolgtrekking is sterk afhankelijk van de onderzoeksresultaten van kwantitatieve analysemethoden, en statistische gevolgtrekking is alleen mogelijk nadat de gegevens zijn geanalyseerd.

Hoe werkt het?

Aangezien kwantitatieve gegevensanalyse betrekking heeft op numerieke gegevens, ligt het voor de hand dat statistische methoden een rol spelen bij dergelijk onderzoek. De kwantitatieve analyse wordt uitgevoerd op basis van statistische analysemethoden, die variëren van relatief eenvoudige berekeningen (zoals gemiddelden en medianen) tot complexere analyses (bijvoorbeeld correlaties en regressies).

Schatting is ook een veelgebruikt hulpmiddel bij kwantitatieve analyse en is meestal gebaseerd op de theoretisch optimale kenmerken van een schatter. Onbevooroordeelde, goed presterende, consistente en adequate schatters zijn gewild bij kwantitatieve analyse.

De resultaten van de onbevooroordeelde schatter zijn op geen enkele manier vertekend. Bijgevolg wordt bij kwantitatieve analyse een schatter als onbevooroordeeld beschouwd als en slechts als de mediaan van de steekproefverdeling van de betreffende statistiek dezelfde is als de parameter in kwestie. Als een schatter in een analyse een schatting geeft voor een parameter plus een constante, dan is deze niet zuiver. Evenzo is bij kwantitatieve analyse de beste schatter degene die zowel de bovengenoemde kwaliteiten als een aantal andere bezit.

Conclusie

In het bedrijfsleven is het van cruciaal belang om kritisch te kunnen denken. Gezien het belang van gegevens in de moderne wereld, kan de verstandige toepassing ervan zowel de resultaten als de besluitvorming verbeteren.

Besteed zorgvuldige aandacht aan elke mogelijke valkuil en de bijbehorende formule, ongeacht de statistische analysebenaderingen die u kiest. Er is niet één beste manier om iets te doen en geen absolute standaard. Dit wordt bepaald door de gegevens die u hebt verzameld en de gevolgtrekkingen die u daaruit trekt.

Veelgestelde vragen over statistische methoden

Wat zijn de soorten statistieken?

Beschrijvende statistiek, die de kenmerken van steekproef- en populatiegegevens karakteriseert. Inferentiële statistiek gebruikt die eigenschappen om hypothesen te testen en conclusies te trekken.

Waarom zijn statistische methoden belangrijk?

Hoe u efficiëntere enquêtes kunt maken voor klanten en werknemers
Het produceren van experimenteel onderzoek, zoals een test van een nieuw product in ontwikkeling
Gezien de verdiensten van een mogelijke investering
Hypothesen onderzoeken en testen.