Bir yaz tıp araştırmacısı bir arkadaşımla kahve içiyordum. Yakın zamanda manşetlere çıkan yeni bir kanser tedavisi hakkında derin bir tartışma içindeydik. Hasta sonuçlarını büyük ölçüde iyileştirdiğini gösteren çalışmalarla birlikte oyunun kurallarını değiştirmesi bekleniyordu. Herkes çok heyecanlanmıştı; doktorlar, hastalar ve hatta arkadaşımın meslektaşları. Ama arkadaşım tam olarak ikna olmadı. "Elbette istatistiksel olarak anlamlı" diye ekledi, "ancak bunda düşük bir p değerinden daha fazlası var."
Yorumları dikkatimi çekti. Daha önce "istatistiksel olarak anlamlı" terimini duymuştum ama onun şüphesi, bunu doğru anlamamış olabileceğimi fark etmemi sağladı. O konuşurken istatistiksel anlamlılığın büyük resmin yalnızca bir yönü olduğunu fark ettim. Bir şeyin muhtemelen doğru olup olmadığı konusunda sizi bilgilendirebilir, ancak bunun mutlaka önemli olduğu anlamına gelmez.
Bu konuşma bana istatistiksel anlamlılık, önemi ve araştırmalarda nasıl uygulandığı hakkında daha fazla bilgi edinme konusunda ilham verdi. Yol boyunca, bir sonucun muhtemelen şansa atfedilip atfedilemeyeceğini belirlemek için istatistiksel anlamlılığın önemli olduğunu, ancak bunun her derde deva olmadığını fark ettim. Belirli nüanslar ve problemler bir çalışmanın güvenilirliğini artırabilir veya bozabilir.
Bu yazıda istatistiksel anlamlılık hakkında öğrendiklerimi, tanımı, neden önemli olduğu, nasıl hesaplandığı ve doğruluğu sağlamaya yönelik stratejiler dahil paylaşacağım. Ayrıca bazı yaygın yanlış anlamalardan da bahsedeceğim. Bu makalenin sonunda, istatistiksel anlamlılık ve bunun gerçek dünyadaki araştırma ve karar verme süreçlerinde nasıl uygulanacağı konusunda daha iyi bilgi sahibi olacağınıza inanıyorum. Hadi dalalım.
Anahtar Noktalar
- İstatistiksel önem, anlamlı eğilimleri verilerinizdeki rastgele bozulmalardan ayırmak için güçlü bir araçtır. Önemsiz dalgalanmalara bağlı boşa giden çabalardan kaçınarak, veriye dayalı kararları güvenle almanıza yardımcı olur.
- İstatistiksel analiz tekniklerini anlamak hayati öneme sahiptir: T testleri ve ANOVA gibi yöntemlere aşina olmak, işletmelerin veri analizi ihtiyaçlarına doğru araçları uygulamasını sağlar.
- İstatistiksel anlamlılıktan yararlanmaya yönelik en iyi uygulamalar şunları içerir:
- Karıştırıcı değişkenleri kontrol etmek için sağlam deney tasarımının sağlanması.
- Stratejilerinizi yeni verilere göre uyarlamak için sürekli analiz ve yinelemeyi birleştirme.
- Herkesin verileri anlamasını ve bunlardan yararlanmasını sağlamak amacıyla ekibiniz için veri okuryazarlığına ve eğitime yatırım yapın.
- Yeni fikirleri test etmek ve neyin en iyi işe yaradığını belirlemek için veri deneyi kültürünü benimsemek.
- Teknik uzmanlığı iş bağlamıyla birleştirmek için veri analistleri ve iş paydaşları arasındaki işbirliğini teşvik etmek.
- Bulguları açık ve anlaşılır bir şekilde sunmak için veri görselleştirme araçlarını kullanmak.
- Sonuçları düzenli olarak izleyerek ve stratejilerinizi geliştirerek sürekli iyileştirmeye odaklanın.
İstatistiksel Önem Nedir?
İstatistiksel anlamlılık, istatistikte bir çalışma veya deneyin sonuçlarının yalnızca şans sonucu değil, doğru olup olmadığını belirleyen bir kavramdır. Meslekten olmayanların ifadesiyle, belirli bir bulgunun önemli mi yoksa şans eseri mi meydana geldiğini belirlemede araştırmacılara yardımcı olur.
Gerçek bir etki veya fark olmadığında gözlemlenen sonucun ortaya çıkma olasılığını yansıtan p değeri ("sıfır hipotezi") en yaygın kullanılan istatistiksel anlamlılık ölçüsüdür. 0.05'lik bir p değeri evrensel olarak kabul edilen bir istatistiksel anlamlılık düzeyidir. P değeri bu seviyeden düşükse sonuç istatistiksel olarak anlamlı kabul edilir ve tesadüfen oluşma ihtimalinin düşük olduğu anlamına gelir.
Bunun iki temel bileşeni örneklem büyüklüğü ve etki büyüklüğüdür. Bu, istatistiksel hipotez testinin sonucuna belirli bir güven düzeyine ulaştığınızda, bir veri kümesinin sonucunun istatistiksel olarak anlamlı kabul edilebileceği anlamına gelir.
İstatistiksel Önemin Anlaşılması
Freepik'te DC Studio tarafından çekilen resim
Basitçe söylemek gerekirse, verilerimizde gördüğümüz kalıpların gerçek kalıplar mı yoksa sadece şansın sonucu mu olduğunu belirleyebileceğimizi söylemenin süslü bir yolu.
Kendinizi bir oyun evinde hayal edin. Siz izlerken rulet çarkı dönüyor. Siyah, siyah, siyah, kırmızı… Neredeyse anlamsız görünüyor değil mi? Bir an için şu örneği düşünün: Top arka arkaya on kez kırmızıya düşüyor. Bu öngörülemezlik artık biraz tuhaf görünüyor. Belki çarkın ağırlığı vardır ya da krupiyerin topu tam doğru şekilde fırlatmak için özel bir numarası vardır.
Şimdi, bu illüstrasyon istatistiksel anlamlılığın neyle ilgili olduğunu gösteriyor. Verilerimizde gizli olan gerçek kalıplar ile rastgele varyasyonlar arasında ayrım yapmamızı sağlar. Rastgele dalgalanmaları önemli trendlerden ayıran sihirli bir filtreye benzer şekilde çalışır.
Şu şekilde çalışır: Harika bir pazarlama kampanyası başlattıktan sonra aniden web sitesi trafiğinde küçük bir artışa tanık olursunuz. Bu kampanyanızın başarısının bir göstergesi mi, yoksa bir istisna mıydı? Bu sorguyu yanıtlamak istatistiksel anlamlılık sayesinde daha kolay hale gelir.
Sonuç olarak, birinden faydalanıyoruz. hipotez testi teori. Yani, "Bu iki şey (örneğin, kampanya öncesi ve sonrası web sitesi trafiği) muhtemelen birbirinden farklı değildir" diyen boş bir hipotezle başlıyoruz. Daha sonra istatistiksel bir test gerçekleştirilir ve bir p değeri belirlenir. Bununla birlikte, gözlemlenen farkın rastgele değişimin ürünü olma olasılığı p değeriyle gösterilir.
İş Hayatında İstatistiğin Önemi Neden Önemlidir?
Freepik'te pressfoto tarafından çekilen resim
İstatistiksel önem önemlidir çünkü akademisyenlerin, politika yapıcıların ve sıradan insanların bilinçli kararlar almasına olanak tanır. Yeni bir tedavinin etkili olup olmadığını, bir öğretim yaklaşımının işe yarayıp yaramadığını veya bir politikanın ölçülebilir sonuçları olup olmadığını değerlendirmek kritik öneme sahiptir. Gerçek etkileri verilerdeki rastgele değişikliklerden ayırmaya yardımcı olarak gerçekte ne olduğuna dair daha net bir resim sağlar.
Tıpta istatistiksel anlamlılık, yeni bir tedaviyi onaylamak veya reddetmek arasındaki farkı yaratabilir. Sosyal bilimlerde yeni bir müdahalenin insanların yaşamları üzerinde gerçek bir etkisi olup olmadığının belirlenmesine yardımcı olur. Temel olarak kanıta dayalı karar verme için kritik bir araçtır.
Belirli bir ürünün satışlarında küçük bir düşüş gözlemlediğinizi ve onu durdurmaya karar verdiğinizi hayal edin. buna rağmen, ya bu düşüş sadece rastgele bir rahatsızlıksa? Mükemmel derecede iyi bir ürünü çöpe atmış olmanız düşünülebilir! Aynı şekilde istatistiksel anlamlılık, "Ya şöyle olursa?" diye merak etmenize izin vermeyen, veriye dayalı kararlar vermeniz için ihtiyaç duyduğunuz güveni verir. Buna ek olarak, dürtüsel seçimler yapmaktan kaçınacak ve gerçek etkisi olan trendlere odaklanacaksınız.
Bu, işletmelerin istatistiksel anlamlılıktan nasıl yararlanabileceğinin yalnızca bir örneğidir. Yukarıdakilere ek olarak istatistiksel önem de önemlidir çünkü uyguladığınız değişikliklerin çeşitli ölçümlerle olumlu şekilde ilişkilendirilebileceğini bilmenize yardımcı olur.
İstatistiksel Anlamdan Yararlanma Süreci
Şu ana kadar muhtemelen istatistiksel anlamlılığın oldukça büyük olduğunu düşünüyorsunuz. Ancak bunu, bu fantastik ticari başarılara ulaşmak (ve potansiyel olarak bir sonraki pazarlama toplantısında herkesi etkilemek) için nasıl kullanabilirim? Kendinizi hazırlayın çünkü verilerinizi kullanılabilir içgörülere dönüştürmek için istatistiksel anlamlılığın kullanılması birkaç önemli adım gerektirir. Şimdi size denenmiş ve doğru yöntemlerimi göstermeme izin verin.
Ayrıca Oku: İstatistiksel Testler: Anlamları, Örnekleri ve Türleri
#1. Açık Bir Hipotez Formüle Edin
Araştırmacıların neyi test ettiklerini tanımladıkları yer burasıdır. Boş hipotez tipik olarak hiçbir etki veya fark olmadığını belirtirken alternatif hipotez bir tane olduğunu öne sürer. Bunu yemeğinizi hazırlamak için gerekli malzemeleri toplamak olarak düşünün. Sorunuza cevap vermek için ihtiyaç duyduğunuz bilgiyi bulmak ilk adımdır.
Belki de belirli bir sosyal medya reklamının hedef kitlenizde yankı uyandırıp uyandırmadığını veya yeni bir ürünün piyasaya sürülmesinin satışların artmasına neden olup olmayacağını merak ediyorsunuz. Ne istediğinizi belirledikten sonra verilerin analize hazır ve temiz olduğundan emin olmalısınız. Bu, yinelenen girişler veya eksik değerler gibi hataların veya farklılıkların ortadan kaldırılmasını içerebilir.
#2. Verilerinizi Toplamaya Başlayın
Araştırmacılar deneyler veya çalışmalar yoluyla veri toplarlar. Neyi test etmek istediğinizi seçtiniz, artık veri toplamaya başlama zamanı geldi. Bir örneklem boyutu seçmelisiniz çünkü bu testin amacı muhtemelen ileriye doğru kullanılacak en iyi içeriği keşfetmektir. Açılış sayfaları söz konusu olduğunda bu, testiniz için belirli bir süre sınırı belirlemek anlamına gelebilir (örneğin, sayfanızı üç gün açık bırakmak).
#3. İstatistiksel Analiz Teknikleri
Verileriniz için doğru yaklaşımı seçmek giderek daha önemli hale geliyor. Bunun nedeni, her birinin avantajları ve sınırlamaları olan çok sayıda istatistiksel testin mevcut olmasıdır. Yaygın testler, birçok gruptaki ortalamaları karşılaştırabilen ANOVA'ları ve iki grup arasındaki ortalamaları karşılaştırabilen t testlerini içerir.
Ancak sahip olduğunuz veri türü ve cevaplamak istediğiniz soru, hangi testin sizin için uygun olduğunu belirleyecektir. Bir gecede deneyimli bir istatistikçi olmanıza gerek yok, bu yüzden endişelenmeyin. Ayrıca, ihtiyaçlarınıza uygun doğru testi seçmeniz, çeşitli kullanıcı dostu veri analizi araçları ve çevrimiçi kaynaklar sayesinde daha da kolaylaştırılmıştır. İnternet hesap makineleri sizin için hesaplamalar yapmak üzere erişilebilir olsa da, temel kavramları anlamak her zaman önemlidir.
#4. Standart Sapmayı Hesaplayın
Daha iyi anlamanız için video da yardımcı olacaktır, matematik bazen zor olabiliyor değil mi? Sağ
Burada standart sapmayı hesaplamanız gerekecek. Bunun için aşağıdaki formülü kullanacaksınız:
standart sapma = √((∑|x−μ|^ 2) / (N-1))
nerede:
∑ = verilerin toplamı
x = bireysel veriler
μ = her grup için verilerin ortalaması
N = toplam örnek
Bu hesaplamayı yapmanız, ölçümlerinizi ortalama veya beklenen değere nasıl yayacağınızı bilmenizi sağlayacaktır. Birden fazla örnek grubunuz varsa örnek gruplar arasındaki farkı da bilmeniz gerekir.
Daha sonra standart hata formülünü kullanmanız gerekecek. Bizim amaçlarımız açısından, diyelim ki iki grubunuz için iki standart sapmanız var. Standart hata formülü aşağıdaki gibidir:
standart hata = √((s1/N1) + (s2/N2))
nerede:
s1 = ilk grubunuzun standart sapması
N1 = birinci grubun örneklem büyüklüğü
s2 = ikinci grubunuzun standart sapması
N2 = ikinci grubun örneklem büyüklüğü
#5. Sonuçların Yorumlanması
Daha sonra örneklem büyüklüğünü belirlemek için bir güç analizi yapmanız gerekecektir. Güç analizi etki büyüklüğünü, örneklem büyüklüğünü, anlamlılık düzeyini ve istatistiksel gücü içerir.
İstatistiksel testinizi çalıştırdıktan sonra sıra, sonuçları deşifre etmeye gelir. Burada dikkat etmeniz gereken iki önemli nokta var:
- P değerleri: Daha önce bahsettiğimiz sihirli sayıyı hatırlıyor musunuz? P değeri, gerçekten altta yatan bir etkinin olmadığını varsayarak, gördüğünüz kadar aşırı bir fark gözlemleme olasılığını söyler (sıfır hipotezini hatırladınız mı?). 0.05 veya daha düşük bir p değeri, sonuçlarınızın yalnızca şansa bağlı olma ihtimalinin düşük olduğunu gösterir.
- Güven Aralıkları: Bunlar, gerçek etki büyüklüğünün muhtemelen düştüğü bir aralık sağlar. Bunu bir hedef gibi düşünün; hedef noktası en olası değerdir ancak hedefin tamamı, verilerinize dayalı olarak olası sonuçların aralığını temsil eder.
#6. Sonuçları Etkili Bir Şekilde İletin
İş arkadaşlarınıza aşırı heyecanlı bir konfeti makinesi tarafından oluşturulmuş gibi görünen elektronik tabloları göndermemeye dikkat edin; bunun yerine grafikler ve sayılarla tamamlayın. Veri okuryazarı olmayan meslektaşlarınızın bile anlayabileceği şekilde bulgularınıza ilişkin net ve pratik bir açıklama sağlayın. Ayrıca gösterge tabloları ve grafikler gibi görsel yardımlarla verilerinizin öyküsünü anlatabilirsiniz. Kafa karıştırıcı dağılım grafikleri yerine infografikleri düşünün. Amaç, içgörülerinizi net, özlü ve hatta ilgi çekici hale getirmektir!
#7. Eyleme dönüştürülebilir içgörüler çizmek
Araştırmacılar, bizim lehimize çalışan istatistiksel öneme sahip oldukları için içgörüleri uygulayabilirler. Olasılıklar sonsuzdur; talep eğilimlerine yanıt olarak fiyatlandırma yöntemlerini değiştirmekten, stokları azaltmak için envanter seviyelerini optimize etmeye kadar uzanır. Veriye dayalı kararlarınızın meyvelerinin gerçek dünyada hayata geçmesine tanık olmaktan daha tatmin edici bir şey olamaz, sizi temin ederim. Pratik iş kararlarına bilgi sağlamak için bu tür istatistiksel sonuçların nasıl kullanılacağı aşağıda açıklanmıştır:
- İstatistiksel olarak anlamlı sonuçlara odaklanın: Rastgele dikkat dağıtıcı olabilecek trendlere kendinizi kaptırmayın. Stratejilerinizi bilgilendirmek için güçlü istatistiksel desteğe sahip bulgulara odaklanın.
- Etki büyüklüğünü göz önünde bulundurun: İstatistiksel olarak anlamlı bir fark küçük olabilir ve iş açısından çok etkili olmayabilir. Etkinin büyüklüğünü ölçmek için güven aralıklarına bakın.
- Bağlamı düşünün: İstatistiksel önem size bir şeyin olduğunu söyler, ancak her zaman nedenini söylemez. Anlamlı sonuçlara varmak için sonuçlarınızı etkileyebilecek diğer faktörleri göz önünde bulundurun.
Başka bir deyişle, tüm bu faktörleri dikkate alarak istatistiksel bulgularınızı web site optimizasyon yaklaşımınız için net bir harekete geçirici mesaja dönüştürebilirsiniz.
İstatistiksel Önem: Zorluklar ve Hususlar
Elbette işler her zaman sorunsuz gitmez. Yolculuğumuz boyunca veri tutarsızlıklarından algoritmik önyargılara kadar çeşitli sorunlarla karşılaşacağız. Ama işleri büyüleyici kılan da bu, değil mi? Çünkü dikkatli olursak ve yaklaşımımızı sürekli geliştirirsek ortaya çıkan her zorluğun üstesinden gelebiliriz. Başka bir deyişle, istatistiksel anlamlılık etkili bir araçtır ancak mucizevi bir tedavi değildir. Akılda tutulması gereken birkaç nokta:
#1. Örneklem Boyutu Önemlidir
Yazı tura atmayı on kez düşünün. Beş tura ve beş kuyruk alıyorsunuz. Çok güzel değil mi? 1,000 kez çevirdiğinizi hayal edin. Oran 50-50'ye oldukça yakın olabilir. Benzer şekilde, veri örneğinizin boyutu istatistiksel testlerinizin güvenilirliğini etkileyebilir. Genel olarak örneklem büyüklüğü ne kadar büyük olursa sonuçlardan o kadar emin olabilirsiniz.
#2. Değişkenleri Karıştırmaktan Sakının
Yeni bir sosyal medya kampanyası başlattıktan sonra satışlarda bir artış gördüğünüzü varsayalım. Şerefe! Ama bir dakika bekleyin. Satışlarda artışa neden olan başka bir faktör mü vardı yoksa kampanyanın kendisi mi? Belki bir rakip iflas etmiş olabilir veya ulusal bir tatil genel olarak satışları artırmıştır. Sebep olan faktörler, sonuçlarınızı bozabilecek bu yabancı unsurlardır. Bu nedenle verilerinizi analiz ederken olası kafa karıştırıcı unsurları göz önünde bulundurun.
#3. Bağlam
İstatistiksel anlamlılık bir şeyin olup olmadığını gösterebilir ancak nedenini mutlaka açıklayamaz. Ancak bir bölgenin nüfusu diğerinden daha yüksekse, o zaman iki bölge arasındaki web sitesi trafiğinde istatistiksel olarak anlamlı bir fark olması o kadar da fazla bir şeyin göstergesi olamaz. Temel olarak, sonuçlandırırken verilerinizin ve iş ortamınızın bağlamını her zaman aklınızda bulundurun.
#4. Uzmanları Asla Bırakmayın
Bu makale güçlü bir temel sağlasa da istatistiksel analiz, özellikle karmaşık durumlarla veya büyük veri kümeleriyle uğraşırken karmaşık hale gelebilir. Bu nedenle, bu durumlarla karşı karşıya kalırsanız bir istatistikçiden veya veri analistinden tavsiye almaktan çekinmeyin. Bunun nedeni, uygun prosedürleri seçmenizde, bulgularınızı yorumlamanızda ve yaygın istatistiksel hatalardan kaçınmanızda size yardımcı olabilmeleridir.
İstatistiksel Önemden Yararlanmak İçin En İyi Uygulamalar
Peki istatistiksel önem sektöründe başarının gizli sosu nedir? Yaygın tuzaklardan kaçınmak ve sonuçların doğruluğunu sağlamak için araştırmacılar aşağıdaki stratejileri dikkate almalıdır:
#1. Sağlam Deneysel Tasarımın Sağlanması
İstatistiksel anlamlılıktan en iyi şekilde yararlanmak için sağlam bir temelle başlamamız gerekir. Bu, başlangıçtan itibaren sağlam deneysel tasarım ve metodoloji sağlamak anlamına gelir. Bu, gruplara rastgele atama gibi tekniklerin kullanılmasını veya test parametrelerinin dikkatlice tanımlanmasını içerebilir. Bu bir ev inşa etmeye benzer; yukarıdaki yapıyı desteklemek için güçlü bir temele ihtiyacınız vardır.
#2. Veri Okuryazarlığı ve Eğitimine Yatırım Yapmak
Kuruluş genelindeki tüm paydaşlar için veri okuryazarlığına ve eğitime yatırım yapmanız gerekir. Liderlerden ön saflardaki personele kadar herkes veriye dayalı karar alma sürecine katılıyor. Bu, herkese masada bir yer vermeye benzer: Verileri ne kadar çok kişi anlarsa, bilinçli kararlar vermeye o kadar hazırlıklı olursunuz.
#3. Veri Deneyi Kültürünü Benimseyin
Yeni fikir ve teknikleri denemekten korkmayın. A/B testi, diğer deneysel yöntemlerle birlikte veri toplamanıza ve kontrollü bir ortamda neyin en iyi performansı gösterdiğini belirlemenize olanak tanır. İstatistiksel anlamlılık, gözlemlenen etkilerin gerçekten alakalı mı yoksa sadece rastgele şans mı olduğuna karar vermenizi sağlar. Bunun nedeni, deneysel bir kültür geliştirmenin, stratejinizi sürekli olarak optimize etmenize ve oyunda önde kalmanıza olanak sağlamasıdır.
#4. Veri Analistleri ve Ticari Paydaşlar Arasındaki İşbirliğini Teşvik Edin
En verimli veri analizi, veri analistleri ve iş paydaşlarının açık bir şekilde iletişim kurması ve işbirliği yapmasıyla gerçekleşir. Bunun nedeni, analistlerin teknik yeterliliğe ve istatistiksel bilgilere katkıda bulunabilmesi, iş paydaşlarının ise alan bilgisini ve bağlamı masaya getirmesidir. Buna karşılık, bu işbirlikçi strateji, istatistiksel bulguların işletmenin belirli hedefleri ve sorunlarıyla ilgili pratik içgörülere dönüştürülmesini sağlar.
#5. Veri Görselleştirme Araçlarına Yatırım Yapın
Karmaşık veriler göz korkutucu olabilir ve anlaşılması zor olabilir. Yine de Veri görselleştirme araçları, bulgularınızı açık, basit ve görsel olarak çekici bir şekilde iletmenize yardımcı olabilir. Ayrıca çizelgeler, grafikler ve diğer görsel özellikler, güçlü bir istatistiksel altyapıya sahip olmasalar bile paydaşların verilerinizin anlattığı hikayeyi anlamalarına yardımcı olabilir.
#6. Sürekli İyileştirmeye Odaklanma
Veri analizi devam eden bir süreçtir. Sonuçlarınızı düzenli olarak takip edin ve bunları yöntemlerinizi geliştirmek için kullanın. İş dünyası değiştikçe veri analizinizin de değişmesi gerektiğini unutmayın. Bu, sürekli iyileştirme döngüsünün geliştirilmesinin, veriye dayalı kararlarınızın zaman içinde geçerli ve etkili kalmasını sağladığı anlamına gelir.
Bu en iyi uygulamaları takip etmek, gerçek ticari faydalar elde etmek için istatistiksel önemden etkili bir şekilde yararlanmanızı sağlayacaktır.
İstatistiksel Önemin Eyleme Geçirilmesi
İşletmelerin istatistiksel anlamlılığın gücünden nasıl yararlandığına dair gerçek dünyadan bazı örnekler görelim:
Örnek Olay 1: Optimize Edilmiş Pazarlama Kampanyaları
Bir giysi toptancısı, çeşitli e-posta konu satırlarının pazarlama kampanyalarındaki etkisini belirlemek için A/B testi ve istatistiksel analizden yararlandı. Tıklama oranlarındaki istatistiksel olarak anlamlı farklılıklara odaklanarak, hedef gruplarında en etkili olan konu satırlarını keşfetmeyi başardılar ve bu da web sitesi trafiğinde ve satışlarında önemli bir artış sağladı.
Örnek Olay 2: Müşteri Deneyimini İyileştirme
Bir akış hizmeti, yüksek kayıp oranlarına (iptaller) sahip müşteri segmentlerini belirlemek için istatistiksel analizden yararlandı. Bu segmentlerdeki kullanıcı davranış ve ilgilerini değerlendirerek kişiye özel öneriler veya özel içerik sunumları gibi hedefe yönelik müdahaleler sunabildiler. Kayıptaki istatistiksel olarak anlamlı bu azalma, akış hizmetinin daha fazla tüketiciyi elinde tutmasını ve uzun vadeli karlılığını artırmasını sağladı.
Bunlar sadece birkaç örnektir, ancak çeşitli sektörlerde veriye dayalı karar alma sürecini bilgilendirmek için istatistiksel anlamlılığın nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Bu makalede özetlenen adımları takip ederek ve en iyi uygulamaları dikkate alarak, verilerinizdeki gizli öngörülerin kilidini açabilir ve bunları işletmeniz için rekabet avantajına dönüştürebilirsiniz.
P-Değeri Nedir?
P değeri, gözlemlenen bir farkın yalnızca rastgele şans eseri ortaya çıkmış olma olasılığının bir ölçüsüdür.
İstatistiksel olarak anlamlı olmayan nedir?
Analiz, gözlemlenen fark kadar (veya daha büyük) farklılıkların yirmide bir defadan fazla tesadüfen meydana geldiğini gösteriyorsa, sonuçlar "istatistiksel olarak anlamlı değil" olarak değerlendirilir (p > 0.05).
İstatistiksel olarak anlamlı p değeri nedir?
İstatistiksel olarak anlamlı (P < 0.05) bulguların, boş hipotezin doğru olduğu 1 etki karşılaştırmasından 20'inin anlamlı bulgularla sonuçlanacağı (P < 0.05) gerçeği göz ardı edilerek, gerçek tedavi etkilerinden kaynaklandığı varsayılmaktadır.
Sonuçların istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını nasıl anlarsınız?
Bir çalışmanın P değeri önceden belirlenen alfadan küçükse istatistiksel olarak anlamlıdır. Basitçe söylemek gerekirse, önceden tanımlanmış bir alfadan daha küçük bir P değeri, istatistiksel olarak anlamlı bir sonuca işaret eder. AP değerinin alfaya eşit veya büyük olması istatistiksel olarak anlamlı bir sonuca işaret etmez.
Sonuç
İstatistiksel anlamlılık, sonuçların anlamlı mı yoksa sadece tesadüf eseri mi olduğunu belirlemek için anahtar bir kavramdır. Bu, eğer tanımlarını, önemini ve prosedürlerini anlarsanız ve doğru analiz için önemli taktikleri kullanırsanız, bilimsel çalışmaları daha iyi inceleyebileceğiniz ve bilinçli kararlar alabileceğiniz anlamına gelir. İstatistiksel anlamlılığın önemli olmasına rağmen, bir çalışmanın kullanışlılığını değerlendirmenin tek yolu olmadığını unutmayın. Etki büyüklüğü, güven aralıkları ve tekrarlama, bir sonucun gerçek önemini belirlerken dikkate alınması gereken önemli hususlardır.
Sonuç olarak, sizi şirket prosedürlerinizi daha ayrıntılı bir şekilde incelemeye davet ediyorum. İstatistiksel önemi tam olarak kullanıyor musunuz? Personelinize veriye dayalı kararlar almaları için ihtiyaç duydukları doğru kaynakları ve eğitimi veriyor musunuz? Değilse, şimdi başlamanın tam zamanı.
Referanslar
- investtopedia.com
- indeed.com
- blog.hubspot.com
- optimizely.com
