Когда дело доходит до этого, ученые работают вместе, объединяют ресурсы и анализируют данные, используя методы статистического анализа, чтобы выявить закономерности и тенденции. За последнее десятилетие все в том, как работает бизнес, резко изменилось. Будь то инструменты в офисе или средства связи, нередко вещи выглядят одинаково по прошествии некоторого времени. Если у компании есть большой объем данных, статистический метод может помочь ей расшифровать информацию. Использование статистических методов позволяет организациям лучше проводить опросы клиентов, планировать эксперименты, оценивать инвестиционные перспективы и вести журнал учета. Изучение этих статистических методов предоставит вам больше возможностей при проведении анализа данных, что позволит вам принимать более обоснованные бизнес-решения. Итак, в этой статье мы обсудим статистические методы выборки и количественные исследования.
Что такое статистические методы?
Статистические модели — это методы, которые можно использовать для помощи в анализе наборов данных. В процессе статистических методов, также известных как сбор и интерпретация количественных исследований, специалисты используют статистические подходы. Однако ваша способность оценивать характеристики размера выборки внутри конкретной совокупности и применять наши результаты к более широкой группе может быть облегчена за счет использования статистических методов. Хотя статистики и аналитики данных могут использовать статистические модели чаще, чем другие люди, многим другим, в том числе представителям отдела маркетинга, руководителям компаний и государственным служащим, может быть полезно лучше разбираться в статистических методах.
Кроме того, когда речь идет об искусственном интеллекте и машинном обучении, статистические методы являются ценными научными методами сбора и анализа огромных наборов данных для выявления повторяющихся закономерностей и тенденций, которые затем можно использовать для получения практических выводов. Проще говоря, статистический анализ — это метод осмысления больших объемов неорганизованных данных.
С помощью статистических методов мы получаем информацию, которая помогает принимать решения и обеспечивает основу, на которой фирмы могут строить прогнозы на будущее. Наука о данных — это дисциплина сбора и анализа данных для поиска закономерностей и передачи результатов. Предприятия и другие организации используют статистический анализ для осмысления данных посредством числовых манипуляций.
Что такое статистические методы?
Вот статистические методы:
№1. Иметь в виду
Подсчитайте свои числа, затем разделите на общее количество чисел в наборе, чтобы получить среднее значение. В качестве иллюстрации предположим, что набор данных содержит числа 2, 5, 9 и 3. Чтобы определить среднее значение, сложите все числа, пока не получите 19, а затем разделите это число на 4.
Среднее значение, часто называемое средним, представляет собой статистическую меру, которая ищет закономерность в вашем наборе данных. Когда выбросов немного, среднее значение лучше всего подходит для анализа данных. Среднее значение — это быстрый и простой подход к обобщению фактов.
№ 2. Среднеквадратичное отклонение
Стандартное отклонение — это статистическая мера, используемая для оценки разброса данных по отношению к среднему значению.
На большой разброс данных от среднего указывает высокое стандартное отклонение. При низком стандартном отклонении или ожидаемом значении большинство точек данных соответствуют среднему значению.
Стандартное отклонение помогает определить, насколько далеко друг от друга находятся точки данных и группируются ли они.
Давайте представим, что вы маркетолог, который только что завершил опрос клиентов. Когда вы получите результаты опроса, вы должны проверить их достоверность, чтобы определить, согласны ли с вами другие потребители. Небольшое стандартное отклонение указывает на то, что результаты можно экстраполировать на более широкую потребительскую базу.
№3. Проверка гипотезы
Цель проверки гипотезы состоит в том, чтобы увидеть, соответствует ли определенное предположение или качество имеющимся фактам. Гипотезы сравнивают нулевую гипотезу о том, что ваш набор данных появился случайно, с альтернативой о том, что он отражает демографические закономерности. Тесты гипотез, также известные как t-тесты, исследуют корреляцию между двумя наборами случайных величин в вашей коллекции данных. Проверка гипотез, в отличие от среднего или стандартного отклонения, позволяет вам проверить ваши предположения о взаимосвязях переменных.
Бизнес нередко предполагает, что разработка более качественного продукта потребует больше времени и, в конце концов, принесет больше денег. Проверка гипотезы может быть использована для проверки этого предположения путем изучения предыдущего качества продукта, скорости и прибыльности компании.
№ 4. Регрессия
Термин «регрессия» используется в области статистики для описания связи между набором независимых переменных и набором зависимых переменных.
Тот факт, что изменения в одной переменной приводят к изменениям в других, дает еще одно возможное объяснение. Если одна или несколько переменных влияют на результат, то результат зависит от этих факторов.
Однако графики и диаграммы регрессионного анализа показывают тенденции с течением времени и демонстрируют различные отношения с линиями.
Хотя выбросы на точечной диаграмме (или графике регрессионного анализа) важны, не менее важны и причины, по которым они являются выбросами, а регрессия не очень различима, что может быть недостатком при проведении статистического анализа. Это может быть связано с рядом факторов, включая неправильный анализ или неправильное масштабирование данных.
Выбросы в данных могут означать самые разные вещи, в том числе ваш самый продаваемый товар. Линия регрессии сглаживает данные, позволяя игнорировать выбросы и сосредотачиваться на закономерностях.
№ 5. Определение размера выборки
Из-за растущего распространения больших данных в корпоративном мире некоторые организации предпочитают значительно сокращать объем собираемых данных. Этот шаг исследователи называют выбором подходящего размера выборки. Выберите оптимальный размер выборки, чтобы ваши результаты были репрезентативными для всего населения. Хотя не существует надежного метода определения размера выборки, пропорции и стандартное отклонение являются двумя полезными показателями, которые следует учитывать.
Поскольку во всем мире слишком много потребителей, глобальная корпорация может быть не в состоянии проводить обширные исследования рынка. Вместо этого вы можете использовать определение размера выборки, чтобы получить надежные результаты с меньшим количеством участников исследования.
Вам нужно будет сделать определенные предположения, если вы используете этот метод для анализа новой и непроверенной переменной данных. Если вы сделаете такое предположение, вы можете быть абсолютно неправы. Неточности на этом этапе статистических методов могут иметь далеко идущие последствия для качества конечного продукта.
Ошибки выборки — это один из типов ошибок, который можно количественно определить с помощью доверительного интервала. Если вы повторите исследование и будете уверены в своих выводах на 90%, они будут верны в 90% случаев.
Анализ статистических методов
Проще говоря, статистика — это наука о сборе, сортировке, анализе и представлении информации в числовой форме для того, чтобы делать выводы о населении из репрезентативной выборки, которую затем могут использовать профессионалы бизнеса для решения проблем.
Поэтому многие предприятия широко полагаются на методы статистического анализа в своих усилиях по организации данных и прогнозированию будущих тенденций в зависимости от информации.
Чтобы быть более конкретным, статистический анализ данных связан со сбором, интерпретацией и представлением данных. Проблемы сложной природы можно решать в тандеме с манипулированием данными. Чтобы быть более конкретным, методы статистического анализа придают значение числам, которые в противном случае были бы бессмысленными или бесполезными.
Значение Анализ статистических методов
Методы статистического анализа применяются к наборам данных, и процедура анализа может производить множество форм выходных данных на основе входных данных. Этот метод может давать характеристики входных данных, доказательство нулевой гипотезы, сводки данных, производные ключ-значение и т. д. Метод анализа определяет формат и тип выходных данных. Аналитики и другие специалисты, работающие с огромными наборами данных и сложными сценариями, могут извлечь выгоду из использования такой программы.
На него широко полагаются правительственные учреждения и корпоративные управленческие команды. В политике анализ статистических данных предлагает сырье для новых теорий, кампаний и политики.
Для облегчения анализа существует множество программ для статистического анализа, которые относятся к инструментам бизнес-аналитики. Microsoft Excel, SPSS (Статистическая программа для социальных наук), MATLAB и SAS являются примерами аналитического программного обеспечения (ПО для статистического анализа).
Каковы типы анализа статистических методов?
Чтобы быть более конкретным, методы статистического анализа собирают и анализируют данные из нескольких источников для выявления закономерностей или тенденций и прогнозирования будущих событий/ситуаций с целью вынесения обоснованных суждений.
Существует множество методов статистического анализа, и их применимость сильно различается в зависимости от характера данных.
№1. Описательный статистический анализ
Основное внимание уделяется использованию численных и графических методов для организации и обобщения данных. Это облегчает понимание массивных наборов данных, даже если из данных не делается никаких дополнительных выводов или предположений.
Описательный статистический анализ использует числовые расчеты, графики и таблицы для лучшего представления и интерпретации данных, чем обработка необработанных данных.
Кроме того, описательный статистический анализ влечет за собой ряд процедур, от первоначального сбора данных до окончательной интерпретации, включая табулирование, меру центральной тенденции (среднее, медиана, мода), меру дисперсии или дисперсии (диапазон, вариация, стандартное отклонение), измерения асимметрии и анализ временных рядов.
Описательный анализ включает табличное обобщение, графическое управление и представление данных по всему населению.
Это также помогает суммировать и интерпретировать данные, а также извлекать уникальные характеристики. Кроме того, также не делается никаких выводов в отношении популяций, не включенных в наблюдения или выборки.
№ 2. Логический статистический анализ
Если невозможно обследовать каждого члена населения напрямую, то для экстраполяции собранных данных на все население используется статистика логического вывода.
Другими словами, логический статистический анализ позволяет нам делать выводы о будущих результатах помимо предоставленных данных и проверять гипотезы на основе выборки данных, из которых мы можем извлечь выводы, используя вероятности, и обобщить все данные.
Это лучший метод для обобщения ограниченных данных на все население и принятия политических решений. Таким образом, эта стратегия использует теорию выборки, ряд тестов значимости, статистический контроль и т. д.
№3. Предписывающий анализ
Предписывающий анализ — это взгляд на цифры. Он обычно используется в области бизнес-анализа для выбора наиболее подходящего образа действий.
В отличие от других форм статистического анализа, которые могут использоваться для управления исключениями, этот дает вам правильный ответ. Основная цель состоит в том, чтобы определить наилучшую рекомендацию для процедуры отбора.
Предписывающий анализ использует моделирование, анализ графиков, алгоритмы, сложную обработку событий, машинное обучение, механизм рекомендаций, бизнес-правила и многое другое.
С другой стороны, предписывающий анализ тесно связан с описательным и предсказательным анализом, первый из которых объясняет данные с точки зрения того, что произошло, а второй — предвидит то, что могло бы предложения среди доступных предпочтений.
№ 4. Исследовательский анализ данных (EDA)
Исследователи данных часто используют EDA или исследовательский анализ данных, метод, который дополняет логическую статистику. В мире статистики это эпицентр, так как это первый этап сбора и организации данных.
EDA не предвосхищает и не обобщает; он предварительно просматривает данные и помогает извлечь из них ключевую информацию.
Стратегия в значительной степени опирается на выявление тенденций и закономерностей в данных для вывода значения. Обнаружение ранее невидимых связей в данных, проверка полученных данных на наличие пробелов, сбор наиболее полезных сведений и проверка теорий и предположений — все это жизнеспособные подходы к EDA.
№ 5. Механистический анализ
Хотя механистический анализ является самым редким из вышеперечисленных, он ценен в контексте аналитики больших данных и наук о жизни. Его цель не в том, чтобы предсказать будущее, а в том, чтобы пролить свет на глубинные причины события.
Игнорируя внешние эффекты и предполагая, что вся система находится под влиянием взаимодействия ее собственных внутренних элементов, она использует ясную идею распознавания индивидуальных изменений в переменных, которые вызывают изменения в других переменных.
По большей части механистический анализ направлен на следующее;
- Краткая история с подтверждающими фактами и концентрация на деталях для небольшого набора обязанностей.
- Признание безошибочных сдвигов, которые могут привести к изменению других факторов.
Например, в области биологии это повлечет за собой изучение влияния модификаций лечения на отдельные компоненты вируса.
№ 6. Предиктивный анализ
С помощью исторических данных и современной информации прогнозный анализ может предсказать, что произойдет дальше.
Прогностическая аналитика в своей простейшей форме использует статистические методы и алгоритмы машинного обучения для описания потенциальных будущих результатов, поведения и тенденций на основе текущих и исторических данных. Интеллектуальный анализ данных, моделирование данных, искусственный интеллект, машинное обучение и т. д. — все это примеры популярных методов, используемых в прогнозном анализе.
Маркетологи, страховщики, поставщики онлайн-услуг, маркетологи, работающие с данными, и финансовые учреждения чаще всего проводят такой анализ в современной бизнес-среде. Однако любая компания может извлечь из этого пользу, подготовившись к будущему, чтобы добиться таких вещей, как получение конкурентного преимущества и снижение риска, связанного с неопределенным событием.
С помощью данных можно предсказать будущие события и определить вероятность определенных тенденций в поведении данных. Таким образом, компании используют этот метод, чтобы ответить на вопрос «что может произойти?», где мера вероятности служит основой для создания прогнозов.
№ 7. Причинный анализ
В широком смысле причинно-следственный анализ помогает понять и установить причины, лежащие в основе того, «почему» вещи происходят или почему они кажутся такими, какими они есть.
Рассмотрим нынешний деловой климат: многие идеи и предприятия потерпели крах из-за внешних факторов. В таком сценарии причинно-следственный анализ поможет точно определить основные причины этих неудач.
Это используется в ИТ-секторе для проверки качества программного обеспечения, включая сбои продукта, ошибки, нарушения безопасности и многое другое, спасая предприятия от потенциально разрушительных сценариев.
Случаи, когда причинно-следственный анализ может быть полезен, включают:
- Выявление основных проблем в данных,
- Копаясь в причинах проблемы или неудачи,
- Знание того, что произойдет с данной переменной в ответ на изменение другой переменной.
Также важно отметить, что способ использования данных оказывает большое влияние на статистическую обработку или подходы к статистическому анализу данных, перечисленные выше. Данные и методы статистического анализа могут использоваться для решения широкого круга задач, каждая из которых зависит от характера и целей рассматриваемого исследования. Например, медицинские исследователи могут использовать ряд статистических методов при оценке эффективности потенциальных новых лекарств.
Специалисты по данным имеют широкий круг интересов, которые могут быть основаны на обилии доступных данных; в результате методы статистического анализа могут давать полезные результаты и делать полезные выводы. Информация о предпочтениях и привычках людей также может быть собрана с помощью статистического анализа.
Аналитики могут узнать о поведении и мотивах пользователей, анализируя данные Facebook и Instagram. С помощью этих данных рекламодатели могут лучше охватить свою целевую аудиторию с помощью целевых рекламных роликов. Это также полезно для разработчиков приложений, поскольку они могут оценивать реакцию и поведение пользователей и соответствующим образом корректировать свои продукты.
Статистические методы выборки
В большинстве исследований человеческих популяций сбор данных от каждого члена популяции просто невозможен. Вместо этого выберите образец. Участники исследования, или «выборка», — это реальные люди, которых попросят принять участие в исследовании.
Выбор выборки, репрезентативной для всей группы, имеет решающее значение для надежности ваших результатов. У этой процедуры есть название: статистические методы выборки.
При проведении количественных исследований у вас есть выбор между двумя основными методами статистической выборки:
- Вероятностная выборка: основана на методе случайной выборки, с помощью которого можно получить надежные статистические данные о полном наборе.
- Невероятностная выборка: использует метод выбора, отличный от случайного, такой как близость или другие критерии, для упрощения сбора данных.
Вероятностно-статистические методы выборки
Используя статистические методы вероятностной выборки, исследователи могут быть уверены, что результаты их опроса репрезентативны для населения в целом. Типы методов вероятностной выборки
№1. Стратифицированная выборка
В этой форме выборочного подхода население сегментируется на группы, называемые слоями, в зависимости от определенных факторов, которые являются общими для этих факторов, таких как местоположение. После этого из каждой группы отбираются выборки с использованием простой процедуры случайной выборки, после чего проводится опрос лиц, включенных в эти выборки.
№ 2. Выборочное обследование
В этой форме процедуры выборки каждому члену совокупности отводится место в отдельной группе, которая называется кластером. После применения метода простой случайной выборки для выбора кластера выборки проводится опрос лиц, составляющих этот кластер выборки.
№3. Многоступенчатая выборка
В такой ситуации на разных этапах процесса используется сочетание нескольких методов выборки. Например, на первом этапе процесса кластерная выборка может использоваться для выбора кластеров из генеральной совокупности, а затем, на втором этапе, выборочная случайная выборка может использоваться для отбора элементов из каждого кластера для окончательной выборки.
Невероятностные статистические методы выборки
Методы выборки, не основанные на вероятности, не только практичны, но и экономичны. Однако они не позволяют определить степень вероятного отличия выборочной статистики от параметров генеральной совокупности. тогда как методы статистической выборки, такие как вероятностная выборка, делают возможным такой анализ. Ниже приводится список различных типов методов невероятностной выборки:
№1. Образец удобства
При использовании этих типов процедур статистической выборки инспектор выбирает респондентов на основе того, насколько они готовы предоставить свои ответы. Для иллюстрации предположим, что геодезист решает провести исследование в кинотеатре. Если кинотеатр был выбран потому, что в него было удобнее ходить, то рассматриваемый метод выборки известен как выборка удобства.
№ 2. Добровольная выборка
В этих типах методов статистической выборки участников опроса просят предоставить информацию добровольно в свободное время. Отличным примером добровольной выборки является онлайн-опрос, проводимый новостной программой, в котором зрителей просят принять участие. В добровольной выборке респонденты опроса - это те, кто выбирает выборку, которая будет взята из них.
№3. Целевая выборка
Этот метод, также известный как «выборка суждения», основан на знаниях и опыте исследователя для выбора выборки, которая даст наиболее релевантные результаты.
Население небольшое и специфичное, или исследователь просто хочет узнать больше о рассматриваемой проблеме, и в этом случае качественное исследование подходит. Чтобы целенаправленная выборка была полезной, она должна иметь четко определенные параметры и очевидное обоснование выбора. Не забудьте указать критерии включения и исключения и следите за влиянием предвзятости наблюдателя на ваши аргументы. Также читайте СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: виды, методы и цель.
Статистические методы в количественных исследованиях
Многих студентов беспокоит перспектива научиться анализировать количественные данные. Это понятно; количественный анализ изобилует незнакомыми понятиями и терминами, такими как медианы, моды, корреляция и регрессия. Все вдруг пожалели, что уделяли больше внимания математике.
Хорошая новость заключается в том, что даже те из нас, кто уклоняется от чисел и математики, могут относительно легко получить элементарное представление о статистических методах количественных исследований.
Кроме того, количественный анализ выполняется исследователем с развитыми статистическими и математическими навыками, чтобы сделать выводы обо всей популяции на основе небольшого подмножества данных. Этот метод анализа используется, например, при формировании выводов о сообществе на основе данных, собранных из выборки, выбранной для статистической репрезентативности населения в целом. Статистический вывод в значительной степени зависит от результатов исследования методов количественного анализа, а статистический вывод возможен только после того, как данные были проанализированы.
Как это работает?
Поскольку количественный анализ данных связан с числовыми данными, само собой разумеется, что статистические методы будут играть роль в таких исследованиях. Количественный анализ основан на методах статистического анализа, которые варьируются от относительно простых вычислений (таких как средние значения и медианы) до более сложных анализов (например, корреляции и регрессии).
Кроме того, оценка является распространенным инструментом количественного анализа и обычно основана на теоретически оптимальных характеристиках оценщика. В количественном анализе востребованы беспристрастные, высокопроизводительные, последовательные и адекватные оценщики.
Результаты несмещенной оценки никоим образом не искажены. Как следствие, в количественном анализе оценка считается несмещенной тогда и только тогда, когда медиана выборочного распределения рассматриваемой статистики совпадает с рассматриваемым параметром. Если оценщик в анализе дает оценку параметра плюс константа, то он не является беспристрастным. Точно так же и в количественном анализе наилучший оценщик тот, кто обладает как перечисленными выше качествами, так и рядом других.
Заключение
В бизнесе критически важно уметь мыслить. Учитывая важность данных в современном мире, их разумное применение может улучшить как результаты, так и процесс принятия решений.
Обратите особое внимание на каждую потенциальную ловушку и соответствующую формулу, независимо от выбранного вами подхода к статистическому анализу. Не существует одного лучшего способа сделать что-то и нет абсолютного стандарта. Это будет определяться собранными вами данными и выводами, которые вы из них сделаете.
Часто задаваемые вопросы о статистических методах
Какие бывают виды статистики?
Описательная статистика, характеризующая характеристики данных выборки и генеральной совокупности. Логическая статистика использует эти свойства для проверки гипотез и выводов.
Почему важны статистические методы?
- Как создавать более эффективные опросы для клиентов и сотрудников
- Проведение экспериментальных исследований, таких как тестирование нового продукта в разработке.
- Рассмотрение достоинств возможных инвестиций
- Исследование и проверка гипотез.
похожие статьи
- ПРОДВИЖЕНИЕ ПРОДАЖ: Руководство AZ.
- Планирование спроса: обзор, сравнения, зарплаты и вакансии
- МЕТОДЫ ДАННОГО МАЙНИНГА для масштабирования любого бизнеса в 2023 году
- АНАЛИТИК ДАННЫХ: обзор, зарплата, работа, резюме и все, что вам нужно
Справка
