Söz konusu olduğunda, akademisyenler birlikte çalışır, kaynakları bir araya toplar ve kalıpları ve eğilimleri tespit etmek için istatistiksel analiz yöntemlerini kullanarak verileri analiz eder. İşletmelerin nasıl çalıştığıyla ilgili her şey son on yılda önemli ölçüde değişti. İster ofisteki aletler, ister iletişim araçları olsun, bir süre geçtikten sonra her şeyin eskisi gibi görünmesi alışılmadık bir durum değil. Bir şirketin büyük miktarda verisi varsa, bilgileri deşifre etmesine istatistiksel bir yöntem yardımcı olabilir. İstatistiksel yöntemlerin kullanılması, kuruluşların müşterileri daha iyi araştırmasına, deneyler planlamasına, yatırım beklentilerini değerlendirmesine ve kayıt defterini takip etmesine olanak tanır. Bu istatistiksel yöntemleri öğrenmek, veri analizi yaparken size daha fazla seçenek sunarak daha bilinçli iş kararları vermenizi sağlar. Bu nedenle, bu makalede, istatistiksel örnekleme ve nicel araştırma yöntemlerini tartışacağız.
İstatistiksel Yöntemler Nelerdir?
İstatistiksel modeller, veri setlerinin analizine yardımcı olmak için kullanılabilecek yöntemlerdir. Nicel araştırmaların toplanması ve yorumlanması olarak da bilinen istatistiksel yöntemler sürecinde, uzmanlar istatistiksel yaklaşımlardan yararlanır. Bununla birlikte, belirli bir popülasyon içindeki örneklem büyüklüğünün özelliklerini değerlendirme ve sonuçlarımızı daha geniş bir gruba uygulama beceriniz, istatistiksel yöntemlerin kullanılmasıyla kolaylaştırılabilir. İstatistikçiler ve veri analistleri istatistiksel modelleri diğer insanlardan daha sık kullansalar da, pazarlama temsilcileri, şirket yöneticileri ve hükümet yetkilileri dahil olmak üzere birçok kişi istatistiksel yöntemleri daha iyi anlamaktan fayda görebilir.
Ayrıca, yapay zeka ve makine öğrenimi söz konusu olduğunda, istatistiksel yöntemler, daha sonra eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmek için kullanılabilecek yinelenen kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmak için devasa veri kümelerini toplamak ve analiz etmek için değerli bilimsel tekniklerdir. Basitçe söylemek gerekirse, istatistiksel analiz, büyük miktarda örgütlenmemiş veriyi anlamlandırmak için bir yöntemdir.
İstatistiksel yöntemlerle, karar vermeye yardımcı olan içgörüler oluşturuyoruz ve firmaların gelecek için projeksiyonlar oluşturabilecekleri bir temel sağlıyoruz. Veri bilimi, kalıpları bulmak ve sonuçları iletmek için veri toplama ve analiz etme disiplinidir. İşletmeler ve diğer kuruluşlar, sayısal manipülasyon yoluyla verileri anlamlandırmak için istatistiksel analiz kullanır.
İstatistiksel Yöntemler Nelerdir?
İşte istatistiksel yöntemler:
1 numara. Kötü
Sayılarınızı toplayın, ardından ortalama bir değer elde etmek için kümedeki toplam sayı sayısına bölün. Örnek olarak, bir veri setinin 2, 5, 9 ve 3 rakamlarını içerdiğini varsayalım. Ortalamayı bulmak için tüm sayıları 19'a ulaşana kadar toplayın, ardından bu sayıyı 4'e bölün.
Genellikle ortalama olarak bilinen ortalama, veri kümenizde bir model arayan istatistiksel bir ölçüdür. Birkaç aykırı değer olduğunda, ortalama veri analizi için en iyisidir. Ortalama, gerçeklerinizi özetlemek için hızlı ve kolay bir yaklaşımdır.
2 numara. Standart sapma
Standart sapma, verilerin ortalamaya göre dağılımını değerlendirmek için kullanılan istatistiksel bir ölçüdür.
Verilerin ortalamadan büyük bir dağılımı, yüksek bir standart sapma ile gösterilir. Düşük bir standart sapma veya beklenen değerle, veri noktalarının çoğu ortalama ile aynı çizgidedir.
Standart sapma, veri noktalarınızın birbirinden ne kadar uzakta olduğunu ve bunların kümelenip kümelenmediğini belirlemenize yardımcı olur.
Bir müşteri anketini yeni bitirmiş bir pazarlamacı olduğunuzu farz edelim. Anket bulgularını aldığınızda, diğer tüketicilerin sizinle aynı fikirde olup olmadığını belirlemek için geçerliliğini kontrol etmelisiniz. Küçük bir standart sapma, sonuçların daha geniş bir tüketici tabanına tahmin edilebileceğini gösterir.
#3. Hipotez testi
Bir hipotezi test etmenin amacı, belirli bir varsayımın veya niteliğin eldeki gerçeklere uyup uymadığını görmektir. Hipotezler, veri kümenizin tesadüfen meydana geldiği boş hipotezini, demografik kalıpları temsil ettiği şeklindeki alternatifle karşılaştırır. T-testleri olarak da bilinen hipotez testleri, veri koleksiyonunuzdaki iki rasgele değişken grubu arasındaki ilişkiyi inceler. Hipotez testi, ortalama veya standart sapmanın aksine, değişken ilişki varsayımlarınızı test etmenizi sağlar.
İşletmelerin daha kaliteli bir ürün geliştirmenin daha fazla zaman gerektireceğini ve sonunda daha fazla para getireceğini varsayması alışılmadık bir durum değildir. Şirketin önceki ürün kalitesini, hızını ve karlılığını inceleyerek bu varsayımı incelemek için bir hipotez testi kullanılabilir.
#4. regresyon
"Regresyon" terimi, istatistik alanında bir dizi bağımsız değişken ile bir dizi bağımlı değişken arasındaki bağlantıyı tanımlamak için kullanılır.
Bir değişkendeki değişikliklerin diğerlerinde değişikliklere yol açması, başka bir olası açıklama sağlar. Bir veya daha fazla değişken sonucu etkiliyorsa, sonuç bu faktörlere bağlıdır.
Bununla birlikte, regresyon analizi grafikleri ve tabloları zaman içindeki eğilimleri gösterir ve çizgilerle çeşitli ilişkiler gösterir.
Dağılım grafiğindeki (veya regresyon analizi grafiğindeki) aykırı değerler önemli olsa da, bunların aykırı değerler olmasının nedenleri de önemlidir ve regresyon çok belirgin değildir, bu da istatistiksel analiz yapılırken bir dezavantaj olabilir. Bunun nedeni, yanlış analiz veya verilerin yanlış ölçeklenmesi dahil olmak üzere bir dizi faktör olabilir.
Verilerdeki aykırı değerler, en çok satan ürününüz de dahil olmak üzere çok çeşitli şeyleri ifade edebilir. Regresyon çizgisi, verileri yumuşatarak aykırı değerleri gözden kaçırmayı ve kalıplara odaklanmayı kolaylaştırır.
# 5. Numune Büyüklüğü Tayini
Kurumsal dünyada büyük verilerin artan yaygınlığı nedeniyle, bazı kuruluşlar topladıkları verilerin büyük kısmını önemli ölçüde küçültmeyi seçiyor. Uygun bir örneklem büyüklüğü seçmek, araştırmacıların bu adımı adlandırdığı şeydir. Sonuçlarınızın tüm popülasyonu temsil etmesini sağlamak için numunenizin en uygun boyutunu seçin. Örnek büyüklüğünü belirlemek için kusursuz bir yöntem olmasa da, oranlar ve standart sapma dikkate alınması gereken iki yardımcı ölçümdür.
Dünya çapında çok fazla tüketici olduğu için, küresel bir şirket kapsamlı bir pazar araştırması yapamayabilir. Bunun yerine, çalışmanızda daha az katılımcıyla güvenilir sonuçlar elde etmek için örneklem büyüklüğü belirlemeyi kullanabilirsiniz.
Yeni ve denenmemiş bir veri değişkenini analiz etmek için bu yöntemi kullanırsanız, belirli varsayımlarda bulunmanız gerekecektir. Bu varsayımı yaparsanız, kesinlikle yanılıyorsunuz. İstatistiksel yöntemlerin bu aşamasındaki yanlışlıklar, nihai ürünün kalitesi üzerinde geniş kapsamlı etkilere sahip olabilir.
Örnekleme hataları, bir güven aralığı ile ölçülebilen bir hata türüdür. Araştırmayı tekrarlarsanız ve bulgularınıza %90 güvenirseniz, zamanın %90'ını tutarlar.
İstatistiksel Yöntemler Analizi
Basitçe söylemek gerekirse, istatistik, temsili bir örneklemden bir popülasyon hakkında sonuçlar çıkarmak için bilgileri sayısal biçimde toplama, sıralama, analiz etme ve sunma çalışmasıdır ve bu daha sonra iş profesyonelleri tarafından sorunları çözmek için kullanılabilir.
Bu nedenle birçok işletme, verileri düzenleme ve bilgilere bağlı olarak gelecekteki eğilimleri tahmin etme çabalarında istatistiksel analiz yöntemlerine büyük ölçüde güvenmektedir.
Daha spesifik olmak gerekirse, istatistiksel veri analizi, veri toplama, yorumlama ve sunma ile ilgilidir. Karmaşık nitelikteki sorunlar, veri manipülasyonu ile birlikte ele alınabilir. Daha spesifik olmak gerekirse, istatistiksel analiz yöntemleri, aksi takdirde anlamsız veya yararsız olacak sayılara önem verir.
Tanımı İstatistiksel Yöntemler Analizi
İstatistiksel analiz yöntemleri, veri koleksiyonları üzerinde gerçekleştirilir ve analiz prosedürü, girdi verilerine dayalı olarak birçok çıktı biçimi üretebilir. Yöntem, girdi veri özelliklerini, sıfır hipotezinin kanıtını, veri özetlerini, anahtar-değer türevlerini vb. sağlayabilir. Analiz tekniği, çıktının biçimini ve türünü belirler. Muazzam veri kümeleri ve karmaşık senaryolarla çalışan analistler ve diğer profesyoneller, böyle bir programı kullanmaktan yararlanabilir.
Devlet kurumları ve kurumsal yönetim ekipleri arasında buna yaygın bir güven vardır. Politikada, istatistiksel veri analizi yeni teoriler, kampanyalar ve politikalar için hammadde sunar.
Analizi kolaylaştırmak için, iş zekası araçları çatısı altına giren çok sayıda istatistiksel analiz yazılımı vardır. Microsoft Excel, SPSS (Sosyal Bilimler için İstatistik Programı), MATLAB ve SAS, analitik yazılımlara (İstatistiksel Analiz Yazılımı) örnektir.
İstatistiksel Yöntem Analiz Türleri Nelerdir?
Daha spesifik olmak gerekirse, istatistiksel analiz yöntemleri, bilinçli kararlar vermek amacıyla kalıpları veya eğilimleri ortaya çıkarmak ve gelecekteki olayları/durumları tahmin etmek için birden fazla kaynaktan veri derlemek ve analiz etmektir.
Çeşitli istatistiksel analiz yöntemleri vardır ve bunların uygulanabilirliği, verilerin doğasına bağlı olarak büyük ölçüde değişir.
1 numara. Tanımlayıcı İstatistiksel Analiz
Temel odak noktası, veri organizasyonu ve özet amacıyla sayısal ve grafiksel yöntemlerin kullanılmasıdır. Verilerden hiçbir ek sonuç veya varsayım türetilmediğinde bile, büyük veri kümelerini anlamayı kolaylaştırır.
Tanımlayıcı istatistiksel analiz, verileri ham veri işlemeden daha iyi temsil etmek ve yorumlamak için sayısal hesaplamalar, grafikler ve tablolar kullanır.
Ayrıca, tanımlayıcı istatistiksel analiz, tablolama, bir merkezi eğilim ölçüsü (ortalama, ortanca, mod), bir dağılım veya varyans ölçüsü (aralık, varyasyon, standart sapma), çarpıklık ölçümleri ve zaman serisi analizi.
Tanımlayıcı analiz, tablo halinde özetleme, grafiksel yönetim ve popülasyon çapında veri sunumunu kapsar.
Ayrıca, verilerin özetlenmesi ve yorumlanmasının yanı sıra benzersiz özelliklerin çıkarılmasına da yardımcı olur. Ayrıca, gözlemlere veya örneklere dahil edilmeyen popülasyonlara ilişkin herhangi bir sonuca varılmamıştır.
2 numara. Çıkarımsal İstatistiksel Analiz
Popülasyonun her üyesini doğrudan incelemek mümkün değilse, toplanan verileri popülasyonun tamamına tahmin etmek için çıkarımsal istatistikler kullanılır.
Başka bir deyişle, çıkarımsal istatistiksel analiz, sağlanan verilerin ötesinde gelecekteki sonuçlar hakkında sonuçlar çıkarmamıza ve olasılıkları kullanarak çıkarımlar yapabileceğimiz ve toplam veriler hakkında genellemeler yapabileceğimiz bir veri örneğine dayalı hipotezleri test etmemize olanak tanır.
Bu, sınırlı verilerden tüm popülasyona genelleme yapmak ve politika seçimleri yapmak için en iyi yöntemdir. Bu nedenle, bu strateji örnekleme teorisini, bir dizi anlamlılık testini, istatistiksel kontrolü vb. kullanır.
#3. Kuralcı Analiz
Kuralcı analiz, sayılara bir bakıştır. En uygun hareket tarzını seçmek için iş analizi alanında yaygın olarak kullanılır.
İstisnaları yönlendirmek için kullanılabilecek diğer istatistiksel analiz biçimlerinin aksine, bu size doğru yanıtı verir. Birincil amaç, bir seçim prosedürü için en iyi tavsiyeyi belirlemektir.
Normatif analiz, simülasyon, grafik analizi, algoritmalar, karmaşık olay işleme, makine öğrenimi, öneri motoru, iş kuralları ve daha fazlasını kullanır.
Öte yandan, kuralcı analiz, betimleyici ve tahmine dayalı analizle yakından ilgilidir; birincisi verileri ne olduğu açısından açıklar, ikincisi ne olabileceğine bakar ve ikincisi burada uygun hale getirmeye odaklanır. mevcut tercihler arasında öneriler.
#4. Keşifsel Veri Analizi (EDA)
Veri bilimcileri sıklıkla çıkarımsal istatistikleri tamamlayan bir teknik olan EDA'yı veya keşifsel veri analizini kullanır. İstatistik dünyasında bu, veri toplama ve düzenlemenin ilk aşaması olduğu için sıfır noktasıdır.
EDA öngörmez veya genelleme yapmaz; verileri önizler ve ondan önemli içgörüler çıkarmaya yardımcı olur.
Strateji, anlam çıkarmak için büyük ölçüde verilerdeki eğilimleri ve düzenlilikleri belirlemeye dayanır. Veriler içinde daha önce görülmemiş bağlantıları keşfetmek, elde edilen verileri boşluklar için incelemek, mümkün olan en yararlı içgörüleri toplamak ve teorileri ve varsayımları test etmek, EDA'ya uygulanabilir yaklaşımlardır.
# 5. Mekanistik Analiz
Mekanistik analiz, yukarıdakiler arasında en nadir olanı olsa da, büyük veri analitiği ve yaşam bilimleri bağlamında değerlidir. Amacı geleceği önceden haber vermek değil, bir olayın altında yatan nedenlere ışık tutmaktır.
Dış etkileri görmezden gelmesine ve tüm sistemin kendi iç öğelerinin etkileşiminden etkilendiğini varsaymasına rağmen, diğer değişkenlerde değişikliklere neden olan değişkenlerdeki bireysel değişiklikleri uygun şekilde tanıma açık fikrini kullanır.
Çoğunlukla, mekanik analiz aşağıdakileri yapmayı amaçlar;
- Destekleyici gerçekleri içeren özlü bir tarih ve küçük bir dizi görev için ayrıntılara yoğunlaşma.
- Diğer faktörlerde değişikliklere yol açabilecek hatasız kaymaları tanımak.
Örneğin biyoloji alanında bu, tedavi modifikasyonlarının farklı virüs bileşenleri üzerindeki etkilerini incelemeyi gerektirir.
#6. Tahmine Dayalı Analiz
Tarihsel verilerin ve günümüz bilgilerinin yardımıyla, tahmine dayalı analiz bundan sonra ne olacağını tahmin edebilir.
Tahmine dayalı analitik, en basit haliyle, mevcut ve geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki potansiyel sonuçların, davranışların ve eğilimlerin bir tanımını sağlamak için istatistiksel yöntemlerden ve makine öğrenimi algoritmalarından yararlanır. Veri madenciliği, veri modelleme, yapay zeka, makine öğrenimi vb., tahmine dayalı analizde kullanılan popüler yöntemlere örnektir.
Pazarlamacılar, sigortacılar, çevrimiçi hizmet sağlayıcılar, veriye dayalı pazarlamacılar ve finansal kurumlar, günümüzün iş ortamında bu tür analizleri gerçekleştirme olasılığı en yüksek olanlardır. Bununla birlikte, herhangi bir şirket, rekabet avantajı elde etmek ve belirsiz bir olayla ilişkili riski azaltmak gibi şeyler yapmak için geleceğe hazırlanarak bundan yararlanabilir.
Gelecekteki oluşumlar verilerle tahmin edilebilir ve veri davranışındaki belirli eğilimlerin olasılığı belirlenebilir. Bu nedenle şirketler, bir olasılık ölçüsünün tahminler oluşturmak için temel oluşturduğu "ne olabilir?" Sorusunu yanıtlamak için bu yöntemi kullanır.
#7. Nedensel Analiz
Geniş anlamda, nedensel analiz, olayların “neden” gerçekleştiğinin veya neden oldukları gibi göründüklerinin arkasındaki mantığın anlaşılmasına ve tespit edilmesine yardımcı olur.
Mevcut iş ortamını düşünün: birçok fikir ve iş, dış etkenlerin bir sonucu olarak başarısız oldu. Böyle bir senaryoda, nedensel bir analiz, bu aksiliklerin altında yatan sebeplerin tam olarak belirlenmesine yardımcı olacaktır.
Bu, BT sektöründe ürün arızası, hatalar, güvenlik ihlalleri ve daha fazlası dahil olmak üzere yazılım kalite güvencesini incelemek ve işletmeleri potansiyel olarak yıkıcı senaryolardan kurtarmak için kullanılır.
Nedensel bir analizin faydalı olabileceği durumlar arasında;
- Verilerdeki önemli sorunları bulmak,
- Sorunun veya başarısızlığın temellerini araştırarak,
- Başka bir değişkendeki bir değişikliğe tepki olarak belirli bir değişkene ne olacağını bilmek.
Verilerin kullanılma şeklinin, yukarıda listelenen istatistiksel işlemler veya istatistiksel veri analizi yaklaşımları üzerinde büyük bir etkisi olduğuna dikkat etmek de önemlidir. Veri ve istatistiksel analiz yöntemleri, her biri söz konusu çalışmanın doğasına ve amaçlarına bağlı olarak çok çeşitli amaçlar için kullanılabilir. Örneğin, tıp araştırmacıları, potansiyel yeni ilaçların etkinliğini değerlendirirken kullanmak üzere bir dizi istatistiksel yöntem koyabilir.
Veri profesyonelleri, mevcut verilerin bolluğu ile bilgilendirilebilecek geniş bir ilgi alanına sahiptir; sonuç olarak, istatistiksel analiz yöntemleri yararlı sonuçlar verebilir ve yararlı sonuçlar çıkarabilir. İnsanların tercihleri ve rutinleri hakkında bilgi de istatistiksel analiz yoluyla toplanabilir.
Analistler, Facebook ve Instagram verilerini analiz ederek kullanıcı davranışı ve motivasyonları hakkında bilgi edinebilir. Bu verilerle, reklamverenler hedef kitlelerine hedefli reklamlarla daha iyi ulaşabilirler. Kullanıcı tepkilerini ve davranışlarını ölçebildikleri ve ürünlerini buna göre ayarlayabildikleri için uygulama oluşturucular için de yararlıdır.
İstatistiksel Örnekleme Yöntemleri
İnsan popülasyonları üzerine yapılan çoğu çalışmada, popülasyonun her bir üyesinden veri toplamak mümkün değildir. Bunun yerine bir örnek seçin. Araştırma katılımcıları veya "örnek", araştırmaya katılmaları istenecek gerçek kişilerdir.
Toplam grubu temsil eden bir örneğin seçilmesi, sonuçlarınızın güvenilirliği açısından çok önemlidir. Bu prosedürün bir adı vardır: İstatistiksel örnekleme yöntemleri.
Nicel araştırma yürütürken, iki ana istatistiksel örnekleme yöntemi arasında seçim yapabilirsiniz:
- Olasılık Örneklemesi: tüm küme hakkında güvenilir istatistiksel bulguların mümkün olduğu rastgele bir örnekleme yöntemine dayanır.
- Olasılık dışı örnekleme: veri toplamayı kolaylaştırmak için yakınlık veya diğer kriterler gibi şans dışında bir seçim yöntemi kullanır.
Olasılık İstatistiksel Örnekleme Yöntemleri
Araştırmacılar, istatistiksel olasılık örnekleme yöntemlerini kullanarak, anket sonuçlarının bir bütün olarak popülasyonu temsil ettiğinden emin olabilirler. Olasılık Örnekleme Tekniklerinin Türleri
1 numara. Tabakalı örnekleme
Bu örnekleme yaklaşımı biçiminde, nüfus, konum gibi faktörler tarafından paylaşılan belirli faktörlere bağlı olarak tabaka adı verilen gruplara ayrılır. Bundan sonra, basit bir rasgele örnekleme prosedürü kullanılarak her gruptan örnekler seçilir ve ardından bu örneklerde yer alan bireyler üzerinde bir anket yapılır.
2 numara. Küme örneklemesi
Bu örnekleme prosedürü biçiminde, popülasyonun her bir üyesine, küme olarak adlandırılan ayrı bir grupta bir yer verilir. Örnek bir küme seçmek için basit rastgele örnekleme yöntemini kullandıktan sonra, bu örnek kümeyi oluşturan bireyler üzerinde bir anket yapılır.
#3. Çok Aşamalı Örnekleme
Bu tür bir durumda, sürecin çeşitli noktalarında çoklu örnekleme yaklaşımlarının bir karışımı. Örneğin, sürecin ilk aşamasında, popülasyondan kümeler seçmek için küme örneklemesi kullanılabilir ve ardından, ikinci aşamada, son örnek için her bir kümeden öğeler seçmek için örnek rastgele örnekleme kullanılabilir.
Olasılık Dışı İstatistiksel Örnekleme Yöntemleri
Olasılığa dayanmayan örnekleme yöntemleri pratik olduğu kadar ekonomiktir. Yine de, örneklem istatistiklerinin popülasyonun parametrelerinden muhtemelen ne derece farklı olacağını belirlemeyi mümkün kılmazlar. oysa olasılık örneklemesi gibi istatistiksel örnekleme yöntemleri bu tür bir analizi mümkün kılar. Olasılık dışı örnekleme yöntemlerinin farklı türlerinin bir listesi aşağıdadır:
1 numara. Kolaylık Örneği
Bu tür istatistiksel örnekleme prosedürleriyle anketör, yanıtları vermeye ne kadar hazır olduklarına bağlı olarak yanıtlayanları seçer. Örnek olması açısından, bir araştırmacının araştırmasını bir sinema salonunda yapmaya karar verdiğini varsayalım. Sinema salonu, gidilmesi daha kolay olduğu için seçilmişse, söz konusu örnekleme yöntemi kolayda örnekleme olarak bilinir.
2 numara. Gönüllü Örnek
Bu tür istatistiksel örnekleme yöntemlerinde, ankete katılanlardan kendi zamanlarında gönüllü olarak bilgilerini vermeleri istenir. Gönüllü örneklemin mükemmel bir örneği, izleyicilerden katılmalarının istendiği bir haber programı tarafından yürütülen çevrimiçi bir ankettir. Gönüllü bir örneklemde, anketi yanıtlayanlar, kendilerinden alınacak örneği seçen kişilerdir.
#3. Amaçlı Örnekleme
"Yargı örneklemesi" olarak da bilinen bu yöntem, araştırmacının en alakalı sonuçları verecek bir örneği seçme konusundaki bilgi ve deneyimine dayanır.
Popülasyon küçük ve spesifiktir veya araştırmacı sadece eldeki konu hakkında daha fazla bilgi edinmek ister, bu durumda nitel araştırma iyi bir uyum sağlar. Amaçlı bir örneklemin yararlı olabilmesi için, iyi tanımlanmış parametrelere ve seçilmek için açık bir gerekçeye sahip olması gerekir. Dahil etme ve hariç tutma kriterlerinizi ana hatlarıyla belirttiğinizden emin olun ve gözlemci önyargısının argümanlarınız üzerindeki etkilerine dikkat edin. ayrıca oku İSTATİSTİKSEL ANALİZ: Tipler, Teknikler ve Amaç.
Nicel Araştırmada İstatistiksel Yöntemler
Pek çok öğrenci, nicel verilerin nasıl analiz edileceğini öğrenme beklentisiyle karşılaştığında huzursuz hisseder. Anlaşılabilir; nicel analiz, medyanlar, modlar, korelasyon ve regresyon gibi alışılmadık kavramlar ve terimlerle yoğundur. Herkes aniden matematik dersine daha fazla dikkat etmiş olmayı diliyor.
İyi haber şu ki, sayılardan ve matematikten çekinen bizler bile niceliksel araştırma istatistiksel yöntemlerine ilişkin ilkel bir anlayışı nispeten kolaylıkla kavrayabiliyoruz.
Ayrıca, nicel analiz, küçük bir veri alt kümesinden tüm popülasyon hakkında sonuçlar çıkarmak için gelişmiş istatistiksel ve matematiksel becerilere sahip bir araştırmacı tarafından gerçekleştirilir. Bu analiz yöntemi, örneğin, genel olarak nüfusu istatistiksel olarak temsil edecek şekilde seçilen bir örneklemden toplanan verilere dayalı olarak bir topluluk hakkında sonuçlar çıkarırken kullanılır. İstatistiksel çıkarım, büyük ölçüde nicel analiz yöntemlerinin araştırma sonuçlarına dayanır ve istatistiksel çıkarım ancak veriler analiz edildikten sonra mümkündür.
O nasıl çalışır?
Nicel veri analizi sayısal verilerle ilgili olduğundan, istatistiksel yöntemlerin bu tür araştırmalarda rol oynaması mantıklıdır. Nicel analiz, nispeten basit hesaplamalardan (ortalamalar ve medyanlar gibi) daha karmaşık analizlere (örneğin, korelasyonlar ve regresyonlar) kadar değişen istatistiksel analiz yöntemlerinin arkasında çalışır.
Ayrıca tahmin, nicel analizde yaygın bir araçtır ve tipik olarak bir tahmin edicinin teorik olarak optimal özelliklerine dayanır. Kantitatif analizde yansız, yüksek performanslı, tutarlı ve yeterli tahminciler aranır.
Tarafsız tahmin ediciden elde edilen sonuçlar hiçbir şekilde çarpık değildir. Sonuç olarak, nicel analizde, bir tahmin edicinin, ancak ve ancak söz konusu istatistiğin örnekleme dağılımının medyanının söz konusu parametre ile aynı olması durumunda yansız olduğu kabul edilir. Bir analizdeki bir tahmin edici, bir parametre artı bir sabit için bir tahmin sağlıyorsa, tarafsız değildir. Benzer şekilde, kantitatif analizde, en iyi tahmin edici, hem yukarıdaki niteliklere hem de diğer bazı niteliklere sahip olandır.
Sonuç
İş hayatında, eleştirel düşünebilmek çok önemlidir. Modern dünyada verilerin önemi göz önüne alındığında, akıllıca uygulanması hem sonuçları hem de karar vermeyi iyileştirebilir.
Seçtiğiniz istatistiksel analiz yaklaşımlarından bağımsız olarak, her olası tuzağa ve buna karşılık gelen formüle dikkat edin. Bir şeyi yapmanın tek bir en iyi yolu ve mutlak bir standardı yoktur. Bu, topladığınız veriler ve bunlardan çıkardığınız çıkarımlar tarafından belirlenir.
İstatistiksel Yöntemler SSS
İstatistik türleri nelerdir?
Örnek ve popülasyon verilerinin özelliklerini karakterize eden tanımlayıcı istatistikler. Çıkarımsal istatistikler, hipotezleri test etmek ve sonuçlar çıkarmak için bu özellikleri kullanır.
İstatistiksel yöntemler neden önemlidir?
- Müşteriler ve çalışanlar için nasıl daha verimli anketler oluşturulur?
- Geliştirilmekte olan yeni bir ürünün testi gibi deneysel araştırmalar üretmek
- Olası bir yatırımın yararlarını göz önünde bulundurarak
- Hipotezleri araştırmak ve test etmek.
Benzer makaleler
- SATIŞ PROMOSYONU: A'dan Z'ye Kılavuz.
- Talep Planlama: Genel Bakış, Karşılaştırmalar, Maaşlar ve İşler
- 2023'de Herhangi Bir İşletmeyi Ölçeklendirmek için VERİ MADENCİLİĞİ TEKNİKLERİ
- VERİ ANALİSTİ: Genel Bakış, Maaş, İş, Özgeçmiş ve İhtiyacınız Olan Her Şey
Referans
