Коли справа доходить до справи, науковці працюють разом, об’єднують ресурси та аналізують дані за допомогою методів статистичного аналізу, щоб виявити закономірності та тенденції. За останнє десятиліття все в тому, як працюють підприємства, різко змінилося. Незалежно від того, чи то інструменти в офісі, чи засоби зв’язку, не є незвичайним, що через деякий час усе виглядає так само. Якщо компанія має великий обсяг даних, статистичний метод може допомогти їй розшифрувати інформацію. Використання статистичних методів дозволяє організаціям краще опитувати клієнтів, планувати експерименти, оцінювати інвестиційні перспективи та стежити за журналом записів. Вивчення цих статистичних методів надасть вам більше можливостей під час аналізу даних, дозволяючи вам приймати більш обґрунтовані бізнес-рішення. Отже, у цій статті ми обговоримо статистичні методи вибірки та кількісного дослідження.
Що таке статистичні методи?
Статистичні моделі — це методи, які можна використовувати для допомоги в аналізі наборів даних. У процесі статистичних методів, також відомих як збір та інтерпретація кількісних досліджень, спеціалісти використовують статистичні підходи. Однак ваша здатність оцінювати характеристики розміру вибірки всередині конкретної сукупності та застосовувати наші результати до ширшої групи може бути полегшена за допомогою використання статистичних методів. Хоча статистики та аналітики даних можуть використовувати статистичні моделі частіше, ніж інші люди, багатьом іншим, зокрема представникам маркетингу, керівникам компаній і державним службовцям, може бути корисно краще розуміти статистичні методи.
Крім того, коли справа доходить до штучного інтелекту та машинного навчання, статистичні методи є цінними науковими методами для збору та аналізу величезних наборів даних, щоб виявити повторювані закономірності та тенденції, які потім можуть бути використані для отримання корисної інформації. Простіше кажучи, статистичний аналіз — це метод визначення сенсу великої кількості неорганізованих даних.
За допомогою статистичних методів ми отримуємо інформацію, яка допомагає приймати рішення та забезпечує основу, на якій компанії можуть будувати прогнози на майбутнє. Наука про дані – це дисципліна збору та аналізу даних для пошуку закономірностей і передачі результатів. Підприємства та інші організації використовують статистичний аналіз, щоб зрозуміти дані за допомогою цифрових маніпуляцій.
Що таке статистичні методи?
Ось статистичні методи:
#1. Середній
Підсумуйте свої числа, потім розділіть на загальну кількість чисел у наборі, щоб отримати середнє значення. Для прикладу припустімо, що набір даних містить цифри 2, 5, 9 і 3. Щоб визначити середнє значення, складіть усі числа, доки не досягнете 19, а потім розділіть це число на 4.
Середнє значення, яке часто називають середнім, є статистичним показником, який шукає закономірність у вашому наборі даних. Якщо викидів небагато, середнє значення найкраще підходить для аналізу даних. Середнє – це швидкий і легкий підхід до узагальнення ваших фактів.
#2. Стандартне відхилення
Стандартне відхилення – це статистичний показник, який використовується для оцінки дисперсії даних відносно середнього значення.
Значна дисперсія даних від середнього вказується високим стандартним відхиленням. З низьким стандартним відхиленням або очікуваним значенням більшість точок даних відповідають середньому значенню.
Стандартне відхилення допомагає визначити, наскільки віддалені один від одного ваші точки даних і чи вони згруповані.
Давайте уявимо, що ви маркетолог, який щойно завершив опитування клієнтів. Коли ви отримуєте результати опитування, ви повинні перевірити їх достовірність, щоб визначити, чи згодні з вами інші споживачі. Невелике стандартне відхилення вказує на те, що результати можна екстраполювати на більшу споживчу базу.
#3. Перевірка гіпотез
Мета перевірки гіпотези полягає в тому, щоб побачити, чи відповідає певне припущення або якість наявним фактам. Гіпотези порівнюють нульову гіпотезу — що ваш набір даних виник випадково — з альтернативою — що вона відображає демографічні моделі. Перевірки гіпотез, також відомі як t-тести, перевіряють кореляцію між двома наборами випадкових змінних у вашій колекції даних. Перевірка гіпотез, на відміну від середнього або стандартного відхилення, дає вам змогу перевірити ваші припущення щодо зв’язку змінних.
Підприємці нерідко вважають, що розробка якіснішого продукту потребуватиме більше часу і, зрештою, принесе більше грошей. Перевірка гіпотези може бути використана для перевірки цього припущення шляхом вивчення попередньої якості продукції компанії, швидкості та прибутковості.
№4. Регресія
Термін «регресія» використовується в галузі статистики для опису зв’язку між набором незалежних змінних і набором залежних змінних.
Той факт, що зміни в одній змінній призводять до змін в інших, дає інше можливе пояснення. Якщо одна або кілька змінних впливають на результат, то результат залежить від цих факторів.
Однак графіки та діаграми регресійного аналізу показують тенденції з часом і демонструють різноманітні зв’язки з лініями.
Незважаючи на те, що викиди на точковій діаграмі (або графіку регресійного аналізу) є важливими, важливі також причини, чому вони є викидами, а регресія не є дуже помітною, що може бути недоліком під час проведення статистичного аналізу. Причиною цього може бути низка факторів, зокрема неправильний аналіз або неправильне масштабування даних.
Викиди в даних можуть вказувати на різноманітні речі, включно з вашим найпопулярнішим товаром. Лінія регресії згладжує дані, полегшуючи не помічати викидів і зосереджуватися на шаблонах.
#5. Визначення розміру вибірки
Через зростаючу поширеність великих даних у корпоративному світі деякі організації вирішують значно скоротити обсяг даних, які вони збирають. Вибір відповідного розміру вибірки — так дослідники називають цей крок. Виберіть оптимальний розмір вибірки, щоб переконатися, що ваші результати є репрезентативними для всієї сукупності. Хоча не існує надійного методу визначення розміру вибірки, пропорції та стандартне відхилення є двома корисними показниками, які слід враховувати.
Оскільки в усьому світі занадто багато споживачів, глобальна корпорація може бути не в змозі провести широке дослідження ринку. Натомість ви можете використовувати визначення розміру вибірки, щоб отримати надійні результати з меншою кількістю учасників у вашому дослідженні.
Вам потрібно буде зробити певні припущення, якщо ви використовуєте цей метод для аналізу нової та неперевіреної змінної даних. Якщо ви робите таке припущення, ви можете абсолютно помилятися. Неточності на цьому етапі статистичних методів можуть мати далекосяжні наслідки для якості кінцевого продукту.
Помилки вибірки є одним із типів помилок, які можна кількісно визначити за допомогою довірчого інтервалу. Якщо ви повторите дослідження та будете впевнені у своїх висновках на 90%, вони витримають 90% часу.
Статистичні методи аналізу
Простіше кажучи, статистика — це дослідження збору, сортування, аналізу та представлення інформації в числовій формі, щоб зробити висновки про генеральну сукупність на основі репрезентативної вибірки, яка потім може бути використана бізнес-професіоналами для вирішення проблем.
Тому багато компаній широко покладаються на методи статистичного аналізу у своїх зусиллях, щоб упорядкувати дані та передбачити майбутні тенденції залежно від інформації.
Точніше кажучи, статистичний аналіз даних стосується збору, інтерпретації та представлення даних. Проблеми складного характеру можна вирішити разом із маніпулюванням даними. Точніше кажучи, методи статистичного аналізу надають значення числам, які інакше були б безглуздими або марними.
Визначення Статистичні методи аналізу
Методи статистичного аналізу виконуються на колекціях даних, і процедура аналізу може створити багато форм виходу на основі вхідних даних. Метод може давати характеристики вхідних даних, доказ нульової гіпотези, підсумки даних, виведення ключ-значення тощо. Техніка аналізу визначає формат і тип виходу. Аналітики та інші професіонали, які працюють з величезними наборами даних і складними сценаріями, можуть отримати вигоду від використання такої програми.
На нього широко покладаються урядові установи та команди корпоративного менеджменту. У політиці аналіз статистичних даних є сировиною для нових теорій, кампаній і політики.
Щоб полегшити аналіз, існує безліч програм статистичного аналізу, які підпадають під егіду інструментів бізнес-аналітики. Microsoft Excel, SPSS (Статистична програма для соціальних наук), MATLAB і SAS є прикладами аналітичного програмного забезпечення (Програмне забезпечення статистичного аналізу).
Які є типи статистичних методів аналізу?
Точніше кажучи, методи статистичного аналізу полягають у збиранні та аналізі даних із багатьох джерел для виявлення закономірностей або тенденцій і прогнозування майбутніх подій/ситуацій з метою прийняття обґрунтованих суджень.
Існує безліч методів статистичного аналізу, і їх застосування значно відрізняється залежно від характеру даних.
#1. Описовий статистичний аналіз
Основна увага зосереджена на використанні чисельних і графічних методів для організації даних і зведення. Це полегшує розуміння масивних наборів даних, навіть якщо з даних не зроблено жодних додаткових висновків чи припущень.
Описовий статистичний аналіз використовує числові розрахунки, графіки та таблиці для кращого представлення та інтерпретації даних, ніж обробка необроблених даних.
Крім того, описовий статистичний аналіз передбачає низку процедур, від початкового збору даних до остаточної інтерпретації, включаючи таблицю, вимірювання центральної тенденції (середнє значення, медіана, мода), міру дисперсії або дисперсії (діапазон, варіація, стандартне відхилення), вимірювання асиметрії та аналіз часових рядів.
Описовий аналіз охоплює табличне підсумовування, графічне керування та представлення даних для всієї сукупності.
Це також допомагає з узагальненням та інтерпретацією даних, а також з вилученням унікальних характеристик. Крім того, також немає висновків щодо популяцій, які не були включені в спостереження або вибірки.
#2. Інференційний статистичний аналіз
Якщо немає можливості дослідити кожного члена популяції безпосередньо, тоді використовується інференційна статистика для екстраполяції зібраних даних на всю популяцію.
Іншими словами, інференційний статистичний аналіз дозволяє нам робити висновки щодо майбутніх результатів, окрім наданих даних, і перевіряти гіпотези на основі вибірки даних, з яких ми можемо робити висновки, використовуючи ймовірності, і узагальнювати загальні дані.
Це найкращий метод для узагальнення обмежених даних для всього населення та вибору політики. Таким чином, ця стратегія використовує теорію вибірки, низку тестів значущості, статистичний контроль тощо.
#3. Наказовий аналіз
Наказовий аналіз - це погляд на цифри. Він зазвичай використовується в галузі бізнес-аналізу для вибору найбільш прийнятного курсу дій.
На відміну від інших форм статистичного аналізу, які можна використовувати для виключення, ця форма дає правильну відповідь. Основна мета — визначити найкращу рекомендацію для процедури відбору.
Приписний аналіз використовує моделювання, аналіз графіків, алгоритми, складну обробку подій, машинне навчання, систему рекомендацій, бізнес-правила тощо.
З іншого боку, прескриптивний аналіз тісно пов’язаний з описовим і прогностичним аналізом, перший з яких пояснює дані в термінах того, що сталося, а другий дивиться наперед на те, що може статися, а останній тут зосереджується на прийнятті відповідних пропозиції серед доступних уподобань.
#4. Дослідницький аналіз даних (EDA)
Науковці даних часто використовують EDA або пошуковий аналіз даних, техніку, яка доповнює інференціальну статистику. У світі статистики це нульова точка, оскільки це перший етап збору й упорядкування даних.
EDA не передбачає і не узагальнює; він попередньо переглядає дані та допомагає отримати з них ключову інформацію.
Стратегія значною мірою покладається на виявлення тенденцій і закономірностей у даних, щоб зробити висновок про значення. Виявлення раніше невидимих зв’язків у даних, перевірка отриманих даних на наявність прогалин, отримання максимально корисної інформації та перевірка теорій і припущень – все це життєздатні підходи до EDA.
#5. Механістичний аналіз
Хоча механістичний аналіз є найрідкіснішим із перерахованих вище, він цінний у контексті аналітики великих даних і наук про життя. Його мета — не передбачити майбутнє, а радше пролити світло на глибинні причини події.
Незважаючи на ігнорування зовнішніх ефектів і припущення, що вся система перебуває під впливом взаємодії її власних внутрішніх елементів, вона використовує чітку ідею розпізнавання окремих змін у змінних, які викликають відповідні зміни в інших змінних.
Здебільшого механістичний аналіз спрямований на наступне;
- Коротка історія з підтверджуючими фактами та зосередженням на деталях для невеликого кола обов’язків.
- Розпізнавання безпомилкових змін, які можуть призвести до змін інших факторів.
У галузі біології, наприклад, це передбачало б вивчення впливу модифікацій лікування на окремі компоненти вірусу.
#6. Прогнозний аналіз
За допомогою історичних даних і сучасної інформації прогнозний аналіз може передбачити, що станеться далі.
Прогностична аналітика у своїй найпростішій формі використовує статистичні методи та алгоритми машинного навчання, щоб надати опис потенційних майбутніх результатів, поведінки та тенденцій на основі поточних і історичних даних. Інтелектуальний аналіз даних, моделювання даних, штучний інтелект, машинне навчання тощо є прикладами популярних методів, які використовуються в прогнозному аналізі.
У сучасному бізнес-середовищі маркетологи, страховики, постачальники онлайн-послуг, маркетологи, що керуються даними, і фінансові установи, найімовірніше, будуть проводити такий аналіз. Однак будь-яка компанія може отримати від цього користь, підготувавшись до майбутнього, щоб досягти конкурентної переваги та зменшити ризик, пов’язаний із невизначеною подією.
Майбутні випадки можна передбачити за допомогою даних і визначити ймовірність певних тенденцій у поведінці даних. Таким чином, компанії використовують цей метод, щоб відповісти на запитання «що може статися?», де ймовірнісний показник служить основою для створення прогнозів.
#7. Причинно-наслідковий аналіз
У широкому розумінні причинно-наслідковий аналіз допомагає зрозуміти та з’ясувати причини того, «чому» речі стаються або чому вони виглядають такими, якими вони є.
Розглянемо поточний бізнес-клімат: багато ідей і бізнесів зазнали краху через зовнішні фактори. У такому сценарії причинно-наслідковий аналіз допоміг би точно визначити основні причини цих невдач.
Це використовується в ІТ-секторі для перевірки якості програмного забезпечення, включаючи збій продукту, помилки, порушення безпеки тощо, що рятує підприємства від потенційно руйнівних сценаріїв.
Випадки, коли причинно-наслідковий аналіз може бути корисним, включають:
- Виявлення основних проблем у даних,
- Докопавшись до основи проблеми чи невдачі,
- Знання того, що станеться з даною змінною у відповідь на зміну іншої змінної.
Важливо також зазначити, що спосіб використання даних має великий вплив на статистичну обробку або підходи до статистичного аналізу даних, перелічені вище. Дані та методи статистичного аналізу можна використовувати для широкого кола цілей, кожна з яких залежить від природи та цілей досліджуваного дослідження. Наприклад, медичні дослідники можуть застосувати низку статистичних методів для оцінки ефективності потенційних нових ліків.
Професіонали з обробки даних мають широкий спектр інтересів, які можна ґрунтувати на великій кількості доступних даних; в результаті методи статистичного аналізу можуть дати корисні результати та зробити корисні висновки. Інформацію про вподобання та звичаї людей також можна зібрати за допомогою статистичного аналізу.
Аналітики можуть дізнатися про поведінку та мотивацію користувачів, аналізуючи дані Facebook та Instagram. Маючи ці дані, рекламодавці можуть краще охопити цільову аудиторію за допомогою націлених рекламних роликів. Це також корисно для виробників додатків, оскільки вони можуть оцінювати реакцію та поведінку користувачів і відповідно коригувати свої продукти.
Статистичні методи вибірки
У більшості досліджень людських популяцій збір даних про кожного члена популяції просто неможливий. Натомість виберіть зразок. Учасники дослідження, або «вибірка», — це реальні люди, яким буде запропоновано взяти участь у дослідженні.
Вибір зразка, який є репрезентативним для всієї групи, має вирішальне значення для надійності ваших результатів. Ця процедура має назву: Статистичні методи вибірки.
При проведенні кількісного дослідження у вас є вибір між двома основними статистичними методами вибірки:
- Імовірнісна вибірка: ґрунтується на методі випадкової вибірки, за допомогою якого можна отримати надійні статистичні висновки щодо повного набору.
- Неімовірнісна вибірка: використовує метод відбору, відмінний від випадковості, такий як близькість або інші критерії, щоб оптимізувати збір даних.
Імовірнісні статистичні методи вибірки
Використовуючи статистичні методи ймовірнісної вибірки, дослідники можуть бути впевнені, що результати їхнього опитування є репрезентативними для сукупності в цілому. Типи методів ймовірнісної вибірки
#1. Стратифікована вибірка
У цій формі підходу до вибірки сукупність сегментується на групи, які називаються стратами, залежно від певних факторів, які є спільними для факторів, наприклад місця розташування. Після цього вибірки відбираються з кожної групи за допомогою простої процедури випадкового відбору, а після цього проводиться опитування осіб, включених до цих вибірок.
#2. Кластерна вибірка
У цій формі процедури вибірки кожному члену сукупності надається місце в окремій групі, яка називається кластером. Після використання методу простої випадкової вибірки для вибору вибіркового кластера проводиться опитування осіб, які складають цей вибірковий кластер.
#3. Багатоступенева вибірка
У такій ситуації використовується поєднання кількох підходів до відбору проб у різних точках процесу. Наприклад, на першому етапі процесу можна використовувати кластерну вибірку для вибору кластерів із генеральної сукупності, а потім, на другому етапі, можна використовувати випадкову вибірку для вибору елементів із кожного кластера для остаточної вибірки.
Неімовірнісні статистичні методи вибірки
Методи вибірки, які не покладаються на ймовірність, не тільки практичні, але й економічні. Проте вони не дають змоги визначити ступінь ймовірної відмінності вибіркової статистики від параметрів генеральної сукупності. тоді як статистичні методи вибірки, такі як ймовірнісна вибірка, роблять такий аналіз можливим. Нижче наведено список різних типів методів неімовірнісної вибірки:
#1. Зразок зручності
За допомогою цих типів процедур статистичної вибірки дослідник обирає респондентів на основі того, наскільки вони готові надати свої відповіді. Для ілюстрації, скажімо, геодезист вирішив провести дослідження в кінотеатрі. Якщо кінотеатр було обрано тому, що туди було зручніше ходити, то метод вибірки, про який йде мова, називається зручною вибіркою.
#2. Добровільна вибірка
У цих типах методів статистичної вибірки учасникам опитування пропонується добровільно надати свою інформацію у вільний час. Чудовою ілюстрацією добровільної вибірки є онлайн-опитування, проведене програмою новин, у якому глядачів просять взяти участь. У добровільній вибірці респонденти опитування є тими, хто вибирає вибірку, яка буде взята з них.
#3. Цілеспрямована вибірка
Також відомий як «вибірка суджень», цей метод покладається на знання та досвід дослідника, щоб вибрати вибірку, яка дасть найбільш релевантні результати.
Популяція є крихітною та специфічною, або дослідник просто хоче дізнатися більше про проблему, яка розглядається, і в цьому випадку добре підходить якісне дослідження. Щоб цільовий зразок був корисним, він повинен мати чітко визначені параметри та очевидне обґрунтування свого відбору. Обов’язково окресліть критерії включення та виключення та зверніть увагу на вплив упередженості спостерігача на ваші аргументи. Крім того, читайте СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛІЗ: види, методика, призначення.
Статистичні методи в кількісних дослідженнях
Багато студентів відчувають незручність, коли їх вражає перспектива навчитися аналізувати кількісні дані. Це зрозуміло; кількісний аналіз рясніє незнайомими поняттями та термінами, такими як медіани, моди, кореляція та регресія. Усі раптом побажали, щоб вони приділяли більше уваги на уроці математики.
Хороша новина полягає в тому, що навіть ті з нас, хто ухиляється від чисел і математики, можуть з відносною легкістю отримати елементарне розуміння статистичних методів кількісного дослідження.
Крім того, кількісний аналіз виконує дослідник із передовими статистичними та математичними навичками, щоб зробити висновки про всю сукупність на основі невеликої підмножини даних. Цей метод аналізу використовується, наприклад, коли робляться висновки про громаду на основі даних, зібраних із вибірки, обраної як статистично репрезентативної для населення в цілому. Статистичний висновок значною мірою покладається на результати досліджень методів кількісного аналізу, а статистичний висновок можливий лише після аналізу даних.
Як це працює?
Оскільки кількісний аналіз даних стосується числових даних, цілком зрозуміло, що статистичні методи відіграватимуть роль у таких дослідженнях. Кількісний аналіз базується на методах статистичного аналізу, які варіюються від відносно простих обчислень (таких як середні значення та медіани) до більш складних аналізів (наприклад, кореляції та регресії).
Крім того, оцінка є звичайним інструментом кількісного аналізу, і вона зазвичай базується на теоретично оптимальних характеристиках оцінювача. У кількісному аналізі потрібні неупереджені, високоефективні, послідовні й адекватні оцінювачі.
Результати неупередженого оцінювача жодним чином не спотворені. Як наслідок, у кількісному аналізі оцінювач вважається незміщеним тоді і тільки тоді, коли медіана вибіркового розподілу статистичних даних, про яку йде мова, збігається з параметром, про який йде мова. Якщо оцінювач в аналізі надає оцінку для параметра плюс константа, то він не є незміщеним. Подібним чином у кількісному аналізі найкращим оцінювачем є той, який володіє як вищезазначеними якостями, так і низкою інших.
Висновок
У бізнесі дуже важливо вміти критично мислити. Враховуючи важливість даних у сучасному світі, їх розумне застосування може покращити як результати, так і процес прийняття рішень.
Зверніть особливу увагу на кожну потенційну пастку та її відповідну формулу незалежно від підходів статистичного аналізу, які ви виберете. Немає жодного найкращого способу зробити щось і немає абсолютного стандарту. Це визначатиметься даними, які ви зібрали, і висновками, які ви з них зробите.
Поширені запитання щодо статистичних методів
Які існують види статистики?
Описова статистика, яка характеризує характеристики даних вибірки та сукупності. Інференційна статистика використовує ці властивості, щоб перевірити гіпотези та зробити висновки.
Чому статистичні методи важливі?
- Як створити ефективніші опитування для клієнтів і працівників
- Проведення експериментальних досліджень, як тестування нового продукту в розробці
- Розгляд достоїнств можливої інвестиції
- Дослідження та перевірка гіпотез.
Подібні статті
- СПРИЯННЯ ПРОДАЖАМ: Посібник від А до Я.
- Планування попиту: огляд, порівняння, зарплати та вакансії
- ТЕХНІКИ ДЛЯ ВИБІГАННЯ ДАНИХ для масштабування будь-якого бізнесу в 2023 році
- DATA ANALYST: огляд, зарплата, вакансія, резюме та все, що вам потрібно
Посилання
