Quando se trata disso, os acadêmicos trabalham juntos, reúnem recursos e analisam dados usando métodos de análise estatística para identificar padrões e tendências. Tudo sobre como as empresas operam mudou drasticamente durante a última década. Sejam as ferramentas do escritório ou os meios de comunicação, não é incomum que as coisas pareçam as mesmas depois de algum tempo. Se uma empresa possui uma grande quantidade de dados, um método estatístico pode ajudá-la a decifrar as informações. O uso de métodos estatísticos permite que as organizações pesquisem melhor os clientes, planejem experimentos, avaliem as perspectivas de investimento e acompanhem o livro de registros. Aprender esses métodos estatísticos fornecerá mais opções ao conduzir a análise de dados, permitindo que você tome decisões de negócios mais informadas. Assim, neste artigo, discutiremos métodos estatísticos de amostragem e pesquisa quantitativa.
O que são Métodos Estatísticos?
Modelos estatísticos são métodos que podem ser utilizados para auxiliar na análise de conjuntos de dados. No processo de métodos estatísticos, também conhecidos como coleta e interpretação de pesquisas quantitativas, os especialistas fazem uso de abordagens estatísticas. No entanto, sua capacidade de avaliar as características de um tamanho de amostra dentro de uma população específica e aplicar nossos resultados a um grupo mais amplo pode ser facilitada pela utilização de métodos estatísticos. Embora estatísticos e analistas de dados possam utilizar modelos estatísticos com mais frequência do que outras pessoas, muitos outros, incluindo representantes de marketing, executivos de empresas e funcionários do governo, podem se beneficiar de uma melhor compreensão dos métodos estatísticos.
Além disso, quando se trata de inteligência artificial e aprendizado de máquina, os métodos estatísticos são técnicas científicas valiosas para coletar e analisar grandes conjuntos de dados para revelar padrões e tendências recorrentes que podem ser usados para obter insights acionáveis. Simplificando, a análise estatística é um método para dar sentido a grandes quantidades de dados desorganizados.
Por meio de métodos estatísticos, estabelecemos insights que auxiliam na tomada de decisões e fornecem uma base sobre a qual as empresas podem construir projeções para o futuro. A ciência de dados é a disciplina de coleta e análise de dados para encontrar padrões e transmitir os resultados. Empresas e outras organizações empregam análise estatística para dar sentido aos dados por meio da manipulação numérica.
Quais são os métodos estatísticos?
Aqui estão os métodos estatísticos:
#1. Significar
Some seus números e divida pelo número total de números no conjunto para obter um valor médio. Como ilustração, digamos que um conjunto de dados contenha os números 2, 5, 9 e 3. Para determinar a média, some todos os números até chegar a 19 e divida esse número por 4.
A média, geralmente conhecida como média, é uma medida estatística que procura um padrão em seu conjunto de dados. Quando há poucos outliers, a média é melhor para análise de dados. A média é uma abordagem rápida e fácil para resumir seus fatos.
#2. Desvio padrão
O desvio padrão é uma medida estatística utilizada para avaliar a dispersão dos dados em relação à média.
Uma grande dispersão dos dados da média é indicada por um alto desvio padrão. Com um baixo desvio padrão ou valor esperado, a maioria dos pontos de dados se alinha com a média.
O desvio padrão ajuda a determinar a distância entre seus pontos de dados e se eles se agrupam.
Vamos fingir que você é um profissional de marketing que acabou de concluir uma pesquisa com clientes. Ao receber os resultados da pesquisa, você deve verificar sua validade para determinar se outros consumidores concordam com você. Um pequeno desvio padrão indica que os resultados podem ser extrapolados para uma base maior de consumidores.
#3. Testando hipóteses
O objetivo de testar uma hipótese é ver se uma certa suposição ou qualidade se ajusta aos fatos em questão. As hipóteses comparam a hipótese nula — que seu conjunto de dados ocorreu por acaso — com a alternativa — que representa padrões demográficos. Testes de hipóteses, também conhecidos como testes t, examinam a correlação entre dois conjuntos de variáveis aleatórias em sua coleta de dados. O teste de hipóteses, ao contrário da média ou do desvio padrão, permite que você teste suas suposições de relacionamento variável.
Não é incomum que as empresas suponham que o desenvolvimento de um produto de qualidade superior exigirá mais tempo e, no final, trará mais dinheiro. Um teste de hipótese pode ser usado para examinar essa suposição examinando a qualidade, a velocidade e a lucratividade dos produtos anteriores da empresa.
#4. Regressão
O termo “regressão” é usado no campo da estatística para descrever a conexão entre um conjunto de variáveis independentes e um conjunto de variáveis dependentes.
O fato de mudanças em uma variável levarem a mudanças em outras fornece outra explicação possível. Se uma ou mais variáveis afetam o resultado, então o resultado depende desses fatores.
No entanto, gráficos e gráficos de análise de regressão mostram tendências ao longo do tempo e demonstram relações variadas com linhas.
Embora os valores discrepantes em um gráfico de dispersão (ou gráfico de análise de regressão) sejam importantes, também o são os motivos pelos quais eles são valores discrepantes, e a regressão não é altamente distinta, o que pode ser uma desvantagem ao conduzir análises estatísticas. Isso pode ser devido a vários fatores, incluindo análise incorreta ou dimensionamento inadequado dos dados.
Outliers nos dados podem significar uma ampla variedade de coisas, incluindo seu item mais vendido. A linha de regressão suaviza os dados, tornando mais fácil ignorar valores discrepantes e focar em padrões.
#5. Determinação do Tamanho da Amostra
Devido à crescente prevalência de big data no mundo corporativo, algumas organizações estão optando por reduzir significativamente o volume de dados que coletam. Escolher um tamanho de amostra adequado é o que os pesquisadores chamam de etapa. Escolha o tamanho ideal de sua amostra para garantir que seus resultados sejam representativos de toda a população. Embora não exista um método infalível para determinar o tamanho da amostra, as proporções e o desvio padrão são duas métricas úteis a serem consideradas.
Como há muitos consumidores em todo o mundo, uma corporação global pode não ser capaz de conduzir uma extensa pesquisa de mercado. Em vez disso, você pode usar a determinação do tamanho da amostra para obter resultados confiáveis com menos participantes em seu estudo.
Você precisará fazer certas suposições se usar esse método para analisar uma variável de dados nova e não testada. Se você fizer essa suposição, pode estar absolutamente errado. As imprecisões nesta fase dos métodos estatísticos podem ter efeitos de longo alcance na qualidade do produto final.
Os erros de amostragem são um tipo de erro que pode ser quantificado com um intervalo de confiança. Se você repetir a investigação e tiver 90% de confiança em suas descobertas, elas se manterão 90% das vezes.
Análise de Métodos Estatísticos
Simplificando, a estatística é o estudo da coleta, classificação, análise e representação de informações em forma numérica para tirar conclusões sobre uma população a partir de uma amostra representativa, que pode ser usada por profissionais de negócios para resolver problemas.
Muitas empresas, portanto, dependem extensivamente de métodos de análise estatística em seus esforços para organizar dados e antecipar tendências futuras dependendo das informações.
Para ser mais específico, a análise estatística de dados preocupa-se com a coleta, interpretação e apresentação de dados. Problemas de natureza complicada podem ser resolvidos em conjunto com a manipulação de dados. Para ser mais específico, os métodos de análise estatística dão importância a números que de outra forma seriam sem sentido ou inúteis.
Definição de Análise de Métodos Estatísticos
Os métodos de análise estatística são executados em coleções de dados e o procedimento de análise pode produzir muitas formas de saída com base nos dados de entrada. O método pode produzir recursos de dados de entrada, prova da hipótese nula, resumos de dados, derivações de valor-chave, etc. A técnica de análise determina o formato e o tipo de saída. Analistas e outros profissionais que trabalham com enormes conjuntos de dados e cenários complexos podem se beneficiar do uso desse programa.
Há uma confiança generalizada nele entre agências governamentais e equipes de gerenciamento corporativo. Na política, a análise estatística de dados oferece a matéria-prima para novas teorias, campanhas e políticas.
Para facilitar a análise, existem vários softwares de análise estatística que se enquadram nas ferramentas de inteligência de negócios. Microsoft Excel, SPSS (Programa Estatístico para as Ciências Sociais), MATLAB e SAS são exemplos de software analítico (Software de Análise Estatística).
Quais são os tipos de análise de métodos estatísticos?
Para ser mais específico, os métodos de análise estatística estão compilando e analisando dados de várias fontes para revelar padrões ou tendências e prever eventos/situações futuras com o objetivo de fazer julgamentos informados.
Há uma variedade de métodos de análise estatística e sua aplicabilidade varia muito, dependendo da natureza dos dados.
#1. Análise Estatística Descritiva
O foco central está no uso de métodos numéricos e gráficos para fins de organização e resumo de dados. Isso facilita a compreensão de conjuntos de dados massivos, mesmo quando nenhuma conclusão ou suposição adicional é derivada dos dados.
A análise estatística descritiva usa cálculos numéricos, gráficos e tabelas para representar e interpretar melhor os dados do que o processamento de dados brutos.
Além disso, a análise estatística descritiva envolve uma série de procedimentos, desde a coleta inicial de dados até a interpretação final, incluindo tabulação, uma medida de tendência central (média, mediana, moda), uma medida de dispersão ou variância (intervalo, variação, desvio padrão), medições de assimetria e análise de séries temporais.
A análise descritiva abrange resumo tabular, gerenciamento gráfico e apresentação de dados de toda a população.
Também ajuda a resumir e interpretar dados, além de extrair características únicas. Além disso, também não há conclusões feitas com relação às populações que não foram incluídas nas observações ou amostras.
#2. Análise Estatística Inferencial
Se não for possível examinar cada membro da população diretamente, então a estatística inferencial é empregada para extrapolar os dados coletados para toda a população.
Em outras palavras, a análise estatística inferencial nos permite tirar conclusões sobre resultados futuros além dos dados fornecidos e testar hipóteses com base em uma amostra de dados da qual podemos extrair inferências usando probabilidades e generalizar sobre os dados totais.
Este é o melhor método para generalizar a partir de dados limitados para toda a população e fazer escolhas políticas. Assim, esta estratégia faz uso da teoria da amostragem, uma série de testes de significância, controle estatístico, etc.
#3. Análise Prescritiva
A análise prescritiva é um olhar para os números. É comumente usado no campo da análise de negócios para escolher o curso de ação mais adequado.
Em contraste com outras formas de análise estatística que podem ser usadas para conduzir exclusões, esta fornece a resposta correta. O objetivo principal é identificar a melhor recomendação para um processo de seleção.
A análise prescritiva usa simulação, análise de gráficos, algoritmos, processamento de eventos complexos, aprendizado de máquina, mecanismo de recomendação, regras de negócios e muito mais.
Por outro lado, a análise prescritiva está intimamente relacionada com a análise descritiva e preditiva, a primeira explica os dados em termos do que aconteceu e a última olha para o que pode acontecer, e a última aqui se concentra em fazer sugestões entre as preferências disponíveis.
#4. Análise Exploratória de Dados (EDA)
Os cientistas de dados freqüentemente empregam EDA, ou análise exploratória de dados, uma técnica que complementa a estatística inferencial. No mundo das estatísticas, este é o marco zero, pois é o primeiro estágio na coleta e organização de dados.
A EDA não antecipa ou generaliza; ele visualiza os dados e ajuda a extrair informações importantes deles.
A estratégia depende muito da identificação de tendências e regularidades nos dados para inferir significado. Descobrir conexões inéditas nos dados, verificar se há lacunas nos dados adquiridos, obter os insights mais úteis possíveis e testar teorias e suposições são abordagens viáveis para a EDA.
#5. Análise mecanística
Embora a análise mecanística seja a mais rara das opções acima, ela é valiosa no contexto da análise de big data e das ciências da vida. Seu objetivo não é prever o futuro, mas sim esclarecer as causas subjacentes de um evento.
Apesar de ignorar efeitos externos e presumir que todo o sistema é influenciado pela interação de seus próprios elementos internos, faz uso da ideia clara de reconhecer mudanças individuais em variáveis que causam mudanças em outras variáveis apropriadamente.
Na maior parte, a análise mecanística visa fazer o seguinte;
- Uma história concisa com fatos de apoio e concentração em detalhes para um pequeno conjunto de deveres.
- Reconhecendo as mudanças inequívocas que podem resultar em alterações de outros fatores.
No campo da biologia, por exemplo, isso implicaria examinar os efeitos das modificações do tratamento em componentes distintos do vírus.
#6. Análise preditiva
Com a ajuda de dados históricos e informações atuais, a análise preditiva pode prever o que acontecerá a seguir.
A análise preditiva, em sua forma mais simples, faz uso de métodos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina para fornecer uma descrição de possíveis resultados futuros, comportamentos e tendências com base em dados atuais e históricos. Mineração de dados, modelagem de dados, IA, aprendizado de máquina, etc., são exemplos de métodos populares usados na análise preditiva.
Profissionais de marketing, seguradoras, provedores de serviços on-line, profissionais de marketing orientados a dados e instituições financeiras são os mais propensos a realizar esse tipo de análise no ambiente de negócios atual. No entanto, qualquer empresa pode se beneficiar disso se preparando para o futuro, a fim de fazer coisas como ganhar vantagem competitiva e reduzir o risco associado a um evento incerto.
Ocorrências futuras podem ser previstas com dados, e a probabilidade de certas tendências no comportamento dos dados pode ser determinada. Assim, as empresas empregam esse método para responder à pergunta “o que pode acontecer?”, onde uma medida de probabilidade serve como base para a criação de previsões.
#7. Análise causal
Em um sentido amplo, a análise causal ajuda a compreender e apurar o raciocínio por trás do “por que” as coisas acontecem ou por que parecem ser como são.
Considere o atual clima de negócios: muitas ideias e negócios falharam como resultado de fatores externos. Nesse cenário, uma análise causal ajudaria a identificar as razões subjacentes a esses contratempos.
Isso é usado no setor de TI para examinar a garantia de qualidade de software, incluindo falha de produto, bugs, brechas de segurança e muito mais, resgatando empresas de cenários potencialmente devastadores.
Instâncias em que uma análise causal pode ser útil incluem;
- Localizando os principais problemas nos dados,
- Ao investigar os fundamentos do problema ou falha,
- Saber o que acontecerá com uma determinada variável em resposta a uma mudança em outra variável.
Também é importante observar que a maneira como os dados estão sendo usados tem um grande impacto nos tratamentos estatísticos ou nas abordagens de análise de dados estatísticos listados acima. Dados e métodos de análise estatística podem ser usados para uma ampla gama de objetivos, cada um dos quais depende da natureza e dos objetivos do estudo em questão. Por exemplo, os pesquisadores médicos podem usar vários métodos estatísticos ao avaliar a eficácia de novos medicamentos em potencial.
Os profissionais de dados têm uma ampla gama de interesses que podem ser informados pela abundância de dados disponíveis; como resultado, os métodos de análise estatística podem produzir resultados úteis e tirar conclusões úteis. Informações sobre as preferências e rotinas das pessoas também podem ser coletadas por meio de análises estatísticas.
Os analistas podem aprender sobre o comportamento e as motivações do usuário analisando os dados do Facebook e do Instagram. Com esses dados, os anunciantes podem alcançar melhor seu público-alvo com comerciais direcionados. Também é útil para criadores de aplicativos porque eles podem avaliar as reações e o comportamento do usuário e ajustar seus produtos de acordo.
Métodos Estatísticos de Amostragem
Na maioria dos estudos de populações humanas, coletar dados de todos os membros da população simplesmente não é viável. Escolha uma amostra em vez disso. Os participantes da pesquisa, ou “amostra”, são as pessoas reais que serão convidadas a participar do estudo.
A seleção de uma amostra representativa do grupo total é crucial para a confiabilidade de seus resultados. Existe um nome para este procedimento: Métodos estatísticos de amostragem.
Ao conduzir uma pesquisa quantitativa, você pode escolher entre dois métodos principais de amostragem estatística:
- Amostragem probabilística: baseia-se em um método de amostragem aleatória, a partir do qual são possíveis descobertas estatísticas confiáveis sobre o conjunto completo.
- Amostragem não probabilística: usa um método de seleção diferente do acaso, como proximidade ou outros critérios, para agilizar a coleta de dados.
Métodos estatísticos de probabilidade de amostragem
Ao usar métodos estatísticos de amostragem probabilística, os pesquisadores podem ter certeza de que os resultados de suas pesquisas são representativos da população como um todo. Tipos de técnicas de amostragem probabilística
#1. Amostragem Estratificada
Nesta forma de abordagem de amostragem, a população é segmentada em grupos referidos como estratos dependendo de certos fatores que são compartilhados pelos fatores, como localização. Em seguida, são escolhidas amostras de cada grupo por meio de um procedimento simples de amostragem aleatória e, a seguir, é feito um levantamento dos indivíduos incluídos nessas amostras.
#2. Amostras agrupadas
Nesta forma de procedimento de amostragem, cada membro da população recebe um lugar em um grupo distinto que é referido como um cluster. Após empregar um método de amostragem aleatória simples para escolher um conglomerado amostral, é realizado um levantamento dos indivíduos que compõem esse conglomerado amostral.
#3. Amostragem de vários estágios
Nesse tipo de situação, uma mistura de várias abordagens de amostragem em vários pontos do processo. Por exemplo, no primeiro estágio do processo, a amostragem por conglomerados pode ser utilizada para selecionar conglomerados da população e, no segundo estágio, a amostragem aleatória por amostragem pode ser utilizada para selecionar elementos de cada conglomerado para a amostra final.
Métodos estatísticos não probabilísticos de amostragem
Os métodos de amostragem que não dependem da probabilidade não são apenas práticos, mas também econômicos. No entanto, eles não permitem determinar o grau em que as estatísticas da amostra provavelmente diferirão dos parâmetros da população. ao passo que os métodos de amostragem estatística, como a amostragem probabilística, tornam esse tipo de análise possível. A seguir está uma lista dos diferentes tipos de métodos de amostragem não probabilística:
#1. Amostra de conveniência
Com esses tipos de procedimentos de amostragem estatística, o pesquisador escolhe os respondentes com base em sua disponibilidade para fornecer suas respostas. Para fins de ilustração, digamos que um agrimensor decida fazer sua pesquisa em uma sala de cinema. Se a sala de cinema foi escolhida porque era mais conveniente ir, então o método de amostragem em questão é conhecido como amostra de conveniência.
#2. Amostra Voluntária
Nesses tipos de métodos de amostragem estatística, os participantes da pesquisa são solicitados a fornecer suas informações voluntariamente em seu próprio tempo. Uma excelente ilustração de uma amostra voluntária é uma pesquisa on-line realizada por um programa de notícias em que os telespectadores são convidados a participar. Em uma amostra voluntária, os respondentes da pesquisa são os que escolhem a amostra a ser retirada deles.
#3. Amostragem Proposital
Também conhecido como “amostragem por julgamento”, esse método depende do conhecimento e da experiência do pesquisador para selecionar uma amostra que produzirá os resultados mais relevantes.
A população é pequena e específica, ou o pesquisador apenas quer aprender mais sobre o assunto em questão, caso em que a pesquisa qualitativa é uma boa opção. Para que uma amostra intencional seja útil, ela precisa ter parâmetros bem definidos e uma justificativa óbvia para ser selecionada. Certifique-se de delinear seus critérios de inclusão e exclusão e observe os efeitos do viés do observador em seus argumentos. Além disso, leia ANÁLISE ESTATÍSTICA: Tipos, Técnicas e Propósito.
Métodos Estatísticos em Pesquisa Quantitativa
Muitos estudantes se sentem desconfortáveis quando se deparam com a perspectiva de aprender como analisar dados quantitativos. É compreensível; a análise quantitativa é densa com conceitos e termos desconhecidos como medianas, modos, correlação e regressão. Todo mundo de repente deseja ter prestado mais atenção na aula de matemática.
A boa notícia é que mesmo aqueles de nós que evitam números e matemática podem obter uma compreensão rudimentar dos métodos estatísticos de pesquisa quantitativa com relativa facilidade.
Além disso, a análise quantitativa é realizada por um pesquisador com habilidades estatísticas e matemáticas avançadas para tirar conclusões sobre toda a população a partir de um pequeno subconjunto de dados. Esse método de análise é usado, por exemplo, para tirar conclusões sobre uma comunidade com base em dados coletados de uma amostra escolhida para ser estatisticamente representativa da população em geral. A inferência estatística depende fortemente dos resultados da pesquisa de métodos de análise quantitativa, e a inferência estatística só é possível depois que os dados foram analisados.
Como isso funciona?
Como a análise de dados quantitativos está preocupada com dados numéricos, é lógico que os métodos estatísticos desempenhariam um papel em tal pesquisa. A análise quantitativa é executada com base em métodos de análise estatística, que variam de cálculos relativamente simples (como médias e medianas) a análises mais complexas (por exemplo, correlações e regressões).
Além disso, a estimativa é uma ferramenta comum na análise quantitativa e normalmente é baseada nas características teoricamente ótimas de um estimador. Estimadores imparciais, de alto desempenho, consistentes e adequados são procurados na análise quantitativa.
Os resultados do estimador imparcial não são distorcidos de forma alguma. Como corolário, na análise quantitativa, um estimador é considerado imparcial se e somente se a mediana da distribuição amostral da estatística em questão for igual ao parâmetro em questão. Se um estimador em uma análise fornecer uma estimativa para um parâmetro mais uma constante, ele não será imparcial. Da mesma forma, na análise quantitativa, o melhor estimador é aquele que possui as qualidades acima e várias outras.
Conclusão
Nos negócios, é fundamental ser capaz de pensar criticamente. Dada a importância dos dados no mundo moderno, sua aplicação inteligente pode melhorar os resultados e a tomada de decisões.
Preste muita atenção a cada armadilha potencial e sua fórmula correspondente, independentemente das abordagens de análise estatística que você escolher. Não existe uma melhor maneira de fazer algo e nenhum padrão absoluto. Isso será determinado pelos dados que você coletou e pelas inferências que você extraiu deles.
Perguntas frequentes sobre métodos estatísticos
Quais são os tipos de estatísticas?
Estatística descritiva, que caracteriza características de dados amostrais e populacionais. A estatística inferencial usa essas propriedades para testar hipóteses e tirar conclusões.
Por que os métodos estatísticos são importantes?
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- Pesquisando e testando hipóteses.
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Referência
