Op een zomer dronk ik koffie met een vriend die medisch onderzoeker is. We waren diep in discussie over een nieuwe kankerbehandeling die onlangs de krantenkoppen had gehaald. Er werd verwacht dat het een gamechanger zou zijn, waarbij uit onderzoeken bleek dat het de patiëntresultaten aanzienlijk verbeterde. Iedereen was opgetogen: artsen, patiënten en zelfs de collega's van mijn vriend. Maar mijn vriend was niet helemaal overtuigd. “Natuurlijk, het is statistisch significant,” voegde hij eraan toe, “maar er komt meer bij kijken dan alleen een lage p-waarde.”
Zijn opmerkingen trokken mijn aandacht. Ik had de term ‘statistisch significant’ al eerder gehoord, maar zijn twijfel deed me beseffen dat ik het misschien niet goed had begrepen. Terwijl hij sprak, besefte ik dat statistische significantie slechts één aspect van het grotere geheel is. Het kan u informeren of iets waarschijnlijk waar is, maar het betekent niet noodzakelijkerwijs dat het significant is.
Dit gesprek inspireerde mij om meer te leren over statistische significantie, het belang ervan en hoe deze wordt toegepast in onderzoek. Gaandeweg besefte ik dat statistische significantie belangrijk is om te bepalen of een resultaat waarschijnlijk aan toeval kan worden toegeschreven, maar dat het geen wondermiddel is. Bepaalde nuances en problemen kunnen de geloofwaardigheid van een onderzoek maken of breken.
In dit artikel deel ik wat ik heb geleerd over statistische significantie, inclusief de definitie ervan, waarom het belangrijk is, hoe het wordt berekend en strategieën om nauwkeurigheid te garanderen. Ook zal ik enkele veelvoorkomende misvattingen bespreken. Ik denk dat u aan het einde van dit artikel een betere kennis zult hebben van statistische significantie en hoe u deze kunt toepassen in onderzoek en besluitvorming in de praktijk. Laten we erin duiken.
Sleutelpunten
- Statistische significantie is een krachtig hulpmiddel om betekenisvolle trends te scheiden van willekeurige verstoringen in uw gegevens. Het helpt u met vertrouwen datagestuurde beslissingen te nemen, waardoor verspilde inspanningen op basis van onbeduidende schommelingen worden vermeden.
- Het begrijpen van statistische analysetechnieken is van cruciaal belang: bekendheid met methoden zoals t-tests en ANOVA stelt bedrijven in staat de juiste tools toe te passen op hun behoeften op het gebied van data-analyse.
- Best practices voor het benutten van statistische significantie zijn onder meer:
- Zorgen voor een robuust experimenteel ontwerp om te controleren op verstorende variabelen.
- Integreer voortdurende analyse en iteratie om uw strategieën aan te passen op basis van nieuwe gegevens.
- Investeren in datageletterdheid en training voor uw team, zodat iedereen data kan begrijpen en benutten.
- Het omarmen van een cultuur van data-experimenten om nieuwe ideeën te testen en te identificeren wat het beste werkt.
- Het bevorderen van de samenwerking tussen data-analisten en zakelijke belanghebbenden om technische expertise te combineren met zakelijke context.
- Gebruikmaken van datavisualisatietools om bevindingen duidelijk en begrijpelijk te presenteren.
- Focus op continue verbetering door de resultaten regelmatig te monitoren en uw strategieën te verfijnen.
Wat is statistische significantie?
Statistische significantie is een concept in de statistiek dat bepaalt of de resultaten van een onderzoek of experiment waarschijnlijk waar zijn en niet simpelweg het resultaat van toeval. In termen van de leek helpt het onderzoekers bij het bepalen of een bepaalde bevinding significant is of dat deze toevallig is ontstaan.
De p-waarde, die de waarschijnlijkheid weergeeft dat het waargenomen resultaat zou optreden als er geen daadwerkelijk effect of verschil zou zijn (de “nulhypothese”), is de meest gebruikte statistische significantiemaatstaf. Een p-waarde van 0.05 is een universeel geaccepteerd niveau van statistische significantie. Als de p-waarde lager is dan dit niveau, wordt het resultaat als statistisch significant beschouwd, wat impliceert dat de kans klein is dat het resultaat toevallig is.
De twee belangrijkste componenten hiervan zijn de steekproefomvang en de effectgrootte. Dit betekent dat, als u een bepaald niveau van vertrouwen bereikt in de uitkomst van het testen van statistische hypothesen, de conclusie van een dataset als statistisch significant kan worden beschouwd.
Statistische significantie begrijpen
Afbeelding door DC Studio op Freepik
Simpel gezegd: het is een mooie manier om te zeggen dat we kunnen bepalen of de patronen die we in onze gegevens zien echte patronen zijn of alleen maar het resultaat van toeval.
waan je in een speelhuis. Het roulettewiel draait terwijl je kijkt. Zwart, zwart, zwart, rood... Lijkt bijna zinloos, nietwaar? Denk even aan het volgende voorbeeld: de bal landt tien keer achter elkaar op rood. Die onvoorspelbaarheid lijkt nu een beetje vreemd. Misschien is het wiel verzwaard, of misschien heeft de dealer een speciale truc om de bal precies goed te tikken.
Die illustratie is waar het bij statistische significantie allemaal om draait. Het stelt ons in staat onderscheid te maken tussen echte patronen die verborgen zijn in onze gegevens en willekeurige variaties. Het functioneert op dezelfde manier als een magisch filter, waarbij de willekeurige fluctuaties worden gescheiden van de belangrijke trends.
Zo werkt het: u bent plotseling getuige van een kleine toename van het websiteverkeer na het lanceren van een geweldige marketingcampagne. Is dit een indicatie van het succes van uw campagne, of was dit een uitzondering? Het beantwoorden van die vraag wordt gemakkelijker gemaakt door statistische significantie.
Daarom maken wij gebruik van een hypothesetesten theorie. Dat wil zeggen dat we beginnen met een nulhypothese, die zegt: “Deze twee dingen (bijvoorbeeld websiteverkeer voor en na de campagne) verschillen waarschijnlijk niet van elkaar.” Vervolgens wordt een statistische test uitgevoerd en wordt een p-waarde vastgesteld. Daarmee wordt de waarschijnlijkheid dat het waargenomen verschil het product zou kunnen zijn van willekeurige variatie aangegeven door de p-waarde.
Waarom is statistische significantie belangrijk in het bedrijfsleven?
Afbeelding door persfoto op Freepik
Statistische significantie is belangrijk omdat het academici, beleidsmakers en gewone mensen in staat stelt weloverwogen oordelen te vellen. Het is van cruciaal belang om te beoordelen of een nieuwe behandeling effectief is, of een onderwijsaanpak werkt, of dat beleid meetbare gevolgen heeft. Het helpt bij het onderscheiden van echte impacts van willekeurige veranderingen in gegevens, waardoor een duidelijker beeld ontstaat van wat er werkelijk gebeurt.
In de geneeskunde kan statistische significantie het verschil maken tussen het goedkeuren of afwijzen van een nieuwe behandeling. In de sociale wetenschappen helpt het bij het bepalen of een nieuwe interventie daadwerkelijk invloed heeft op het leven van mensen. In wezen is het een cruciaal instrument voor op bewijs gebaseerde besluitvorming.
Stel je voor dat je een kleine daling in de verkoop van een bepaald product waarneemt en besluit ermee te stoppen. desondanks, wat als die daling eenvoudigweg een willekeurige verstoring was? Het is mogelijk dat u een prima product heeft weggegooid! Op dezelfde manier geeft statistische significantie je het vertrouwen dat je nodig hebt om op data gebaseerde beslissingen te nemen, waarbij je je niet afvraagt: “Wat als?” Daarnaast vermijdt u het maken van impulsieve selecties en richt u zich op trends die daadwerkelijk impact hebben.
Dit is slechts één voorbeeld van hoe bedrijven gebruik kunnen maken van statistische significantie. Naast het bovenstaande is statistische significantie van belang omdat u hierdoor weet dat de wijzigingen die u heeft doorgevoerd positief kunnen worden toegeschreven aan verschillende statistieken.
Het proces van het benutten van statistische significantie
Je denkt nu waarschijnlijk dat de statistische significantie behoorlijk groot is. Maar hoe kan ik het gebruiken om die fantastische zakelijke successen te behalen (en mogelijk indruk te maken op iedereen tijdens de volgende marketingbijeenkomst)?” Bereid u voor, want het gebruik van statistische significantie om uw gegevens om te zetten in bruikbare inzichten vereist een paar belangrijke stappen. Sta mij nu toe u door mijn beproefde wegen te loodsen.
Lees ook: Statistische tests: wat ze betekenen, voorbeelden en typen
#1. Formuleer een duidelijke hypothese
Dit is waar onderzoekers definiëren wat ze testen. De nulhypothese stelt doorgaans dat er geen effect of verschil is, terwijl de alternatieve hypothese suggereert dat er wel een effect of verschil is. Zie dit als het verzamelen van de ingrediënten die nodig zijn om uw gerecht te bereiden. Het vinden van de informatie die u nodig heeft om uw vraag te beantwoorden is de eerste stap.
Misschien bent u benieuwd of een specifieke social media-advertentie resoneert met uw doelgroep, of dat de introductie van een nieuw product tot een hogere omzet zal leiden. Nadat u heeft bepaald wat u wilt, moet u ervoor zorgen dat de gegevens klaar zijn voor analyse en opgeschoond zijn. Dat kan onder meer het elimineren van eventuele fouten of verschillen inhouden, zoals dubbele invoer of ontbrekende waarden.
#2. Begin met het verzamelen van uw gegevens
Onderzoekers verzamelen gegevens door middel van experimenten of onderzoeken. je hebt geselecteerd wat je wilt testen, het is tijd om te beginnen met het verzamelen van gegevens. U moet een steekproefomvang kiezen, omdat het doel van deze test waarschijnlijk is om het beste stuk inhoud te ontdekken dat u in de toekomst kunt gebruiken. Als het om landingspagina's gaat, kan dit betekenen dat u een bepaalde tijdslimiet voor uw test instelt (bijvoorbeeld door uw pagina drie dagen open te laten).
#3. Statistische analysetechnieken
Het kiezen van de juiste aanpak voor uw data wordt steeds belangrijker. Dit komt omdat er talloze statistische tests beschikbaar zijn, elk met voordelen en beperkingen. Veelgebruikte tests zijn onder meer ANOVA's, die gemiddelden van veel groepen kunnen vergelijken, en t-tests, die gemiddelden tussen twee groepen kunnen vergelijken.
Het type gegevens dat u heeft en de vraag die u wilt beantwoorden, bepalen echter welke test voor u geschikt is. U hoeft niet van de ene op de andere dag een ervaren statisticus te worden, dus maak u geen zorgen. Bovendien wordt het kiezen van de juiste test voor uw behoeften eenvoudiger gemaakt door een verscheidenheid aan gebruiksvriendelijke tools voor gegevensanalyse en online bronnen. Hoewel er internetcalculators beschikbaar zijn om berekeningen voor u uit te voeren, is het altijd belangrijk om de onderliggende concepten te begrijpen.
#4. Bereken de standaarddeviatie
De video zal ook helpen voor een beter begrip, wiskunde kan soms moeilijk zijn, toch? rechts
Hier moet u de standaardafwijking berekenen. Hiervoor gebruikt u de volgende formule:
standaardafwijking = √((∑|x−μ|^ 2) / (N-1))
waar:
∑ = de som van de gegevens
x = individuele gegevens
μ = het gemiddelde van de gegevens voor elke groep
N = het totale monster
Als u deze berekening uitvoert, weet u hoe u uw metingen over de gemiddelde of verwachte waarde kunt spreiden. Als u meer dan één steekproefgroep heeft, moet u ook de variantie tussen de steekproefgroepen kennen.
Vervolgens moet u de standaardfoutformule gebruiken. Laten we voor onze doeleinden zeggen dat u twee standaarddeviaties heeft voor uw twee groepen. De standaardfoutformule is als volgt:
standaardfout = √((s1/N1) + (s2/N2))
waar:
s1 = de standaardafwijking van uw eerste groep
N1 = de steekproefomvang van de groep
s2 = de standaarddeviatie van uw tweede groep
N2 = steekproefomvang van groep twee
#5. Resultaten interpreteren
Vervolgens moet u een poweranalyse uitvoeren om uw steekproefomvang te bepalen. Een poweranalyse omvat de effectgrootte, steekproefomvang, significantieniveau en statistische power.
Nadat u uw statistische test heeft uitgevoerd, is het tijd om de resultaten te ontcijferen. Hier zijn twee belangrijke dingen waar u op moet letten:
- P-waarden: Weet je nog dat magische getal waar we het eerder over hadden? De p-waarde vertelt je de waarschijnlijkheid dat je een verschil waarneemt dat zo extreem is als het verschil dat je zag, ervan uitgaande dat er werkelijk geen onderliggend effect is (herinner je je de nulhypothese nog?). Een p-waarde van 0.05 of lager geeft aan dat het onwaarschijnlijk is dat uw resultaten alleen op toeval berusten.
- Betrouwbaarheidsintervallen: deze bieden een bereik waarbinnen de werkelijke effectgrootte waarschijnlijk valt. Zie het als een doelwit: de roos is de meest waarschijnlijke waarde, maar het hele doelwit vertegenwoordigt het bereik van mogelijke uitkomsten op basis van uw gegevens.
#6. Communiceer resultaten effectief
Zorg ervoor dat u uw collega's niet simpelweg spreadsheets stuurt die lijken te zijn gemaakt door een overdreven opgewonden confettimachine, maar compleet met grafieken en cijfers. Geef een duidelijke, praktische uitleg van je bevindingen, zodat zelfs collega’s die niet datageletterd zijn ze kunnen begrijpen. U kunt ook het verhaal van uw gegevens vertellen met visuele hulpmiddelen zoals dashboards en grafieken. Denk aan infographics in plaats van verwarrende spreidingsdiagrammen. Het doel is om uw inzichten duidelijk, beknopt en zelfs boeiend te maken!
#7. Het tekenen van bruikbare inzichten
Onderzoekers kunnen inzichten implementeren omdat de statistische significantie ervan in ons voordeel werkt. De mogelijkheden zijn oneindig, variërend van het aanpassen van prijsmethoden als reactie op vraagtrends tot het optimaliseren van voorraadniveaus om voorraadtekorten te verminderen. Ik kan u verzekeren dat niets meer voldoening geeft dan getuige te zijn van de vruchten van uw datagestuurde oordelen in de echte wereld. Hier leest u hoe u dergelijke statistische resultaten kunt gebruiken om praktische zakelijke beslissingen te onderbouwen:
- Concentreer u op statistisch significante resultaten: Laat u niet meeslepen door trends die slechts willekeurige afleidingen kunnen zijn. Concentreer u op de bevindingen met sterke statistische ondersteuning om uw strategieën te onderbouwen.
- Houd rekening met de effectgrootte: een statistisch significant verschil kan klein zijn en vanuit zakelijk perspectief niet erg veel impact hebben. Kijk naar de betrouwbaarheidsintervallen om de omvang van het effect te meten.
- Denk na over de context: statistische significantie vertelt je dat er iets gebeurt, maar vertelt je niet altijd waarom. Overweeg andere factoren die uw resultaten kunnen beïnvloeden om zinvolle conclusies te trekken.
Met andere woorden: door met al deze factoren rekening te houden, kunt u uw statistische bevindingen omzetten in een duidelijke call-to-action voor uw website-optimalisatieaanpak.
Statistische significantie: uitdagingen en overwegingen
Natuurlijk gaan de zaken niet altijd van een leien dakje. Tijdens onze reis zullen we te maken krijgen met een verscheidenheid aan problemen, variërend van discrepanties in gegevens tot algoritmische vooroordelen. Maar dat maakt het juist fascinerend, toch? Dit komt omdat we elke moeilijkheid die zich voordoet kunnen overwinnen als we waakzaam blijven en onze aanpak voortdurend verfijnen. Met andere woorden: statistische significantie is een effectief instrument, maar geen wondermiddel. Hier zijn een paar dingen waarmee u rekening moet houden:
#1. Steekproefgrootte is belangrijk
Denk erover na om de munt tien keer op te gooien. Je krijgt vijf koppen en vijf staarten. Is het niet mooi gelijk? Stel je voor dat je hem 1,000 keer omdraait. De verhouding kan aanzienlijk dichter bij 50-50 liggen. Op dezelfde manier kan de omvang van uw gegevenssteekproef de betrouwbaarheid van uw statistische tests beïnvloeden. Over het algemeen geldt dat hoe groter de steekproefomvang is, hoe zekerder u kunt zijn van de resultaten.
#2. Pas op voor verstorende variabelen
Stel dat u een omzetstijging ziet na het lanceren van een nieuwe socialemediacampagne. Proost! Maar wacht even. Speelde er nog een andere factor mee of zorgde de campagne zelf voor de omzetstijging? Misschien ging een concurrent gewoon failliet, of misschien verhoogde een nationale feestdag de omzet in het algemeen. Factoren die dit veroorzaken zijn deze externe elementen die uw resultaten kunnen vertekenen. Houd dus bij het analyseren van uw gegevens rekening met mogelijke confounders.
#3. Context
Statistische significantie kan aangeven of iets wel of niet gebeurt, maar het kan niet noodzakelijkerwijs verklaren waarom. Maar als de ene regio toevallig meer inwoners heeft dan de andere, dan zou een statistisch significant verschil in websiteverkeer tussen de twee regio's niet zoveel kunnen zeggen. Houd bij het afsluiten altijd de context van uw gegevens en bedrijfsomgeving in gedachten.
#4. Laat de experts nooit in de steek
Hoewel dit artikel een sterke basis biedt, kan statistische analyse ingewikkeld worden, vooral als het gaat om complexe situaties of enorme datasets. Aarzel dus niet om advies in te winnen bij een statisticus of data-analist als u met deze omstandigheden wordt geconfronteerd. Dit komt omdat zij u kunnen helpen bij het selecteren van de juiste procedures, het interpreteren van uw bevindingen en het voorkomen van veelvoorkomende statistische fouten.
Best practices voor het benutten van statistische significantie
Dus wat is de geheime saus voor succes in de statistische significantiesector? Om veelvoorkomende valkuilen te vermijden en de nauwkeurigheid van de resultaten te garanderen, moeten onderzoekers de volgende strategieën overwegen:
#1. Zorgen voor robuust experimenteel ontwerp
Om het meeste uit statistische significantie te halen, moeten we beginnen met een solide basis. Dat betekent dat u vanaf het begin moet zorgen voor een robuust experimenteel ontwerp en een robuuste methodologie. Dit kan het gebruik van technieken inhouden zoals willekeurige toewijzing aan groepen of het zorgvuldig definiëren van testparameters. Het is net als het bouwen van een huis: je hebt een sterke fundering nodig om de structuur erboven te ondersteunen.
#2. Investeren in datageletterdheid en training
U moet investeren in datageletterdheid en training voor alle belanghebbenden in de hele organisatie. Van leiders tot eerstelijnspersoneel: iedereen is betrokken bij datagestuurde besluitvorming. Het is vergelijkbaar met iedereen aan tafel laten zitten: hoe meer mensen de gegevens begrijpen, hoe beter je voorbereid bent om weloverwogen beslissingen te nemen.
#3. Omarm een cultuur van data-experimenten
Wees niet bang om nieuwe ideeën en technieken uit te proberen. Met A/B-testen kunt u, samen met andere experimentele methoden, gegevens verzamelen en bepalen wat het beste presteert in een gecontroleerde omgeving. Op basis van de statistische significantie kunt u beslissen of de waargenomen effecten werkelijk relevant zijn of louter toeval zijn. Dit komt omdat het ontwikkelen van een experimenteercultuur u in staat stelt uw strategie voortdurend te optimaliseren en voorop te blijven lopen.
#4. Bevorder de samenwerking tussen data-analisten en zakelijke belanghebbenden
De meest efficiënte data-analyse vindt plaats wanneer data-analisten en zakelijke belanghebbenden openlijk communiceren en samenwerken. Dit komt omdat analisten technische competentie en statistische informatie kunnen bijdragen, terwijl zakelijke belanghebbenden domeinkennis en context ter tafel brengen. Deze samenwerkingsstrategie zorgt er op zijn beurt voor dat statistische bevindingen worden omgezet in praktische inzichten die relevant zijn voor de specifieke doelstellingen en problemen van het bedrijf.
#5. Investeer in tools voor datavisualisatie
Complexe gegevens kunnen ontmoedigend en moeilijk te begrijpen zijn. Toch kunnen datavisualisatietools u helpen uw bevindingen op een duidelijke, eenvoudige en visueel aantrekkelijke manier over te brengen. Bovendien kunnen diagrammen, grafieken en andere visuele kenmerken belanghebbenden helpen het verhaal dat uw gegevens vertellen te begrijpen, zelfs als ze geen sterke statistische achtergrond hebben.
#6. Focus op continue verbetering
Data-analyse is een continu proces. Houd regelmatig uw resultaten bij en gebruik ze om uw methoden te verbeteren. Onthoud dat net zoals de zakenwereld verandert, uw data-analyse dat ook moet doen. Dit betekent dat het ontwikkelen van een cyclus van continue verbetering ervoor zorgt dat uw datagestuurde beslissingen in de loop van de tijd relevant en effectief blijven.
Door deze best practices te volgen, weet u zeker dat u de statistische significantie effectief benut om echte commerciële voordelen te behalen.
Statistische significantie in actie brengen
Laten we eens kijken naar enkele praktijkvoorbeelden van hoe bedrijven de kracht van statistische significantie hebben benut:
Casestudy 1: Geoptimaliseerde marketingcampagnes
Een kledinggroothandel maakte gebruik van A/B-tests en statistische analyses om de impact van verschillende e-mailonderwerpregels in marketingcampagnes te bepalen. Door te focussen op statistisch significante verschillen in klikfrequenties konden ze de onderwerpregels ontdekken die het meest effectief waren bij hun doelgroep, wat resulteerde in een aanzienlijke boost in websiteverkeer en verkoop.
Casestudy 2: Verbetering van de klantervaring
Een streamingdienst gebruikte statistische analyses om klantsegmenten met hoge churnpercentages (annuleringen) te identificeren. Door het gedrag en de interesses van gebruikers binnen deze segmenten te evalueren, konden ze gerichte interventies bieden, zoals suggesties op maat of speciale inhoudsaanbiedingen. Deze statistisch significante daling van het verlies stelde de streamingdienst in staat meer consumenten te behouden en de winstgevendheid op de lange termijn te vergroten.
Dit zijn slechts enkele voorbeelden, maar ze laten zien hoe statistische significantie kan worden gebruikt om datagestuurde besluitvorming in verschillende sectoren te ondersteunen. Door de stappen in dit artikel te volgen en de best practices in overweging te nemen, kunt u de verborgen inzichten in uw gegevens ontsluiten en deze omzetten in een concurrentievoordeel voor uw bedrijf.
Wat is P-waarde?
Een p-waarde is een maatstaf voor de waarschijnlijkheid dat een waargenomen verschil louter door willekeurig toeval kan zijn ontstaan.
Wat is geen statistische significantie?
De resultaten worden als ‘statistisch niet-significant’ beoordeeld als uit de analyse blijkt dat verschillen zo groot (of groter dan) het waargenomen verschil meer dan eens op de twintig keer door toeval zouden voorkomen (p > 0.05).
Wat is een statistisch significante p-waarde?
Er wordt aangenomen dat statistisch significante (P < 0.05) bevindingen het gevolg zijn van werkelijke behandelingseffecten, waarbij het feit wordt genegeerd dat 1 op de 20 vergelijkingen van effecten waarbij de nulhypothese waar is, zal resulteren in significante bevindingen (P < 0.05).
Hoe weet je of de resultaten statistisch significant zijn?
Een onderzoek is statistisch significant als de P-waarde kleiner is dan de vooraf bepaalde alfa. Simpel gezegd: een P-waarde kleiner dan een vooraf gedefinieerde alfa duidt op een statistisch significant resultaat. Een AP-waarde groter dan of gelijk aan alfa duidt niet op een statistisch significant resultaat.
Conclusie
Statistische significantie is een sleutelconcept om te bepalen of resultaten betekenisvol zijn of eenvoudigweg een product van toeval zijn. Dit betekent dat u wetenschappelijke studies beter kunt doorkruisen en weloverwogen beslissingen kunt nemen als u de definitie, het belang en de procedure ervan begrijpt, en belangrijke tactieken kunt gebruiken voor een goede analyse. Bedenk dat, hoewel statistische significantie belangrijk is, dit niet de enige manier is om het nut van een onderzoek te beoordelen. Effectgrootte, betrouwbaarheidsintervallen en replicatie zijn allemaal belangrijke overwegingen bij het bepalen van de werkelijke betekenis van een resultaat.
Daarom daag ik u uit om uw bedrijfsprocedures grondiger onder de loep te nemen. Maakt u ten volle gebruik van statistische significantie? Geeft u uw medewerkers de juiste middelen en training die ze nodig hebben om datagestuurde beslissingen te nemen? Zo niet, dan is dit het perfecte moment om aan de slag te gaan.
Referenties
- investopedia.com
- indeed.com
- blog.hubspot.com
- optimally.com
