Khi nói đến nó, các học giả làm việc cùng nhau, tập hợp các nguồn lực và phân tích dữ liệu bằng các phương pháp phân tích thống kê để phát hiện các mẫu và xu hướng. Mọi thứ về cách thức hoạt động của các doanh nghiệp đã thay đổi đáng kể trong thập kỷ qua. Cho dù đó là các công cụ trong văn phòng hay phương tiện liên lạc, không có gì lạ khi mọi thứ trông giống nhau sau một thời gian. Nếu một công ty có một lượng lớn dữ liệu, một phương pháp thống kê có thể hỗ trợ công ty đó giải mã thông tin. Việc sử dụng các phương pháp thống kê cho phép các tổ chức khảo sát khách hàng tốt hơn, lập kế hoạch thử nghiệm, đánh giá triển vọng đầu tư và theo dõi sổ sách. Học các phương pháp thống kê này sẽ cung cấp cho bạn nhiều tùy chọn hơn khi tiến hành phân tích dữ liệu, cho phép bạn đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn. Vì vậy, trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về phương pháp lấy mẫu thống kê và nghiên cứu định lượng.
Phương pháp thống kê là gì?
Các mô hình thống kê là các phương pháp có thể được sử dụng để hỗ trợ phân tích các tập dữ liệu. Trong quy trình của các phương pháp thống kê, còn được gọi là thu thập và giải thích nghiên cứu định lượng, các chuyên gia sử dụng các phương pháp thống kê. Tuy nhiên, khả năng của bạn để đánh giá các đặc điểm của cỡ mẫu bên trong một quần thể cụ thể và áp dụng kết quả của chúng tôi cho nhóm rộng hơn có thể được hỗ trợ bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê. Mặc dù các nhà thống kê và nhà phân tích dữ liệu có thể sử dụng các mô hình thống kê thường xuyên hơn những người khác, nhưng nhiều người khác, bao gồm đại diện tiếp thị, giám đốc điều hành công ty và quan chức chính phủ, có thể được hưởng lợi từ việc hiểu rõ hơn về các phương pháp thống kê.
Hơn nữa, khi nói đến trí tuệ nhân tạo và học máy, các phương pháp thống kê là những kỹ thuật khoa học có giá trị để thu thập và phân tích các tập dữ liệu khổng lồ nhằm tiết lộ các mẫu và xu hướng định kỳ mà sau đó có thể được sử dụng để rút ra những hiểu biết có thể hành động. Nói một cách đơn giản, phân tích thống kê là một phương pháp để hiểu một lượng lớn dữ liệu không có tổ chức.
Thông qua các phương pháp thống kê, chúng tôi thiết lập những hiểu biết sâu sắc giúp đưa ra quyết định và cung cấp nền tảng để các công ty có thể xây dựng các dự báo cho tương lai. Khoa học dữ liệu là kỷ luật thu thập và phân tích dữ liệu để tìm ra các mẫu và truyền đạt kết quả. Các doanh nghiệp và các tổ chức khác sử dụng phân tích thống kê để hiểu dữ liệu thông qua thao tác số.
Các phương pháp thống kê là gì?
Dưới đây là các phương pháp thống kê:
#1. Nghĩa là
Tính tổng các số của bạn, sau đó chia cho tổng số các số trong tập hợp để thu được giá trị trung bình. Để minh họa, giả sử tập dữ liệu chứa các hình 2, 5, 9 và 3. Để xác định giá trị trung bình, hãy cộng tất cả các số cho đến khi bạn đạt 19, sau đó chia số đó cho 4.
Giá trị trung bình, thường được gọi là giá trị trung bình, là thước đo thống kê tìm kiếm một mẫu trong tập dữ liệu của bạn. Khi có ít ngoại lệ, giá trị trung bình là tốt nhất để phân tích dữ liệu. Giá trị trung bình là một cách tiếp cận nhanh chóng và dễ dàng để tóm tắt các dữ kiện của bạn.
#2. Độ lệch chuẩn
Độ lệch chuẩn là một thước đo thống kê được sử dụng để đánh giá mức độ phân tán của dữ liệu so với giá trị trung bình.
Độ phân tán lớn của dữ liệu so với giá trị trung bình được biểu thị bằng độ lệch chuẩn cao. Với độ lệch chuẩn hoặc giá trị kỳ vọng thấp, hầu hết các điểm dữ liệu đều phù hợp với giá trị trung bình.
Độ lệch chuẩn giúp bạn xác định khoảng cách giữa các điểm dữ liệu và liệu chúng có nhóm lại với nhau hay không.
Giả sử bạn là một nhà tiếp thị vừa hoàn thành một cuộc khảo sát về khách hàng. Khi bạn nhận được kết quả khảo sát, bạn nên kiểm tra tính hợp lệ của chúng để xác định xem những người tiêu dùng khác có đồng ý với bạn hay không. Độ lệch chuẩn nhỏ cho thấy kết quả có thể được ngoại suy cho cơ sở người tiêu dùng lớn hơn.
#3. Thử nghiệm giả thuyết
Mục tiêu của việc kiểm tra một giả thuyết là để xem liệu một giả định hoặc chất lượng nhất định có phù hợp với thực tế hay không. Các giả thuyết so sánh giả thuyết không—rằng tập dữ liệu của bạn xuất hiện một cách tình cờ—với giả thuyết thay thế—rằng nó đại diện cho các mẫu nhân khẩu học. Thử nghiệm giả thuyết, còn được gọi là thử nghiệm t, kiểm tra mối tương quan giữa hai bộ biến ngẫu nhiên trong bộ sưu tập dữ liệu của bạn. Kiểm tra giả thuyết, không giống như giá trị trung bình hoặc độ lệch chuẩn, cho phép bạn kiểm tra các giả định về mối quan hệ khả biến của mình.
Không có gì lạ khi các doanh nghiệp cho rằng việc phát triển một sản phẩm chất lượng cao hơn sẽ cần nhiều thời gian hơn và cuối cùng sẽ mang lại nhiều tiền hơn. Một bài kiểm tra giả thuyết có thể được sử dụng để kiểm tra giả định này bằng cách kiểm tra chất lượng sản phẩm, tốc độ và lợi nhuận trước đây của công ty.
# 4. hồi quy
Thuật ngữ “hồi quy” được sử dụng trong lĩnh vực thống kê để mô tả mối liên hệ giữa một tập hợp các biến độc lập và một tập hợp các biến phụ thuộc.
Thực tế là những thay đổi trong một biến dẫn đến những thay đổi trong những biến khác cung cấp một lời giải thích khả dĩ khác. Nếu một hoặc nhiều biến số ảnh hưởng đến kết quả, thì kết quả phụ thuộc vào các yếu tố đó.
Tuy nhiên, đồ thị và biểu đồ phân tích hồi quy cho thấy xu hướng theo thời gian và thể hiện các mối quan hệ đa dạng với các đường.
Mặc dù các giá trị ngoại lệ trên biểu đồ phân tán (hoặc biểu đồ phân tích hồi quy) là quan trọng, nhưng lý do tại sao chúng lại là giá trị ngoại lệ và hồi quy không có tính đặc biệt cao, đây có thể là nhược điểm khi tiến hành phân tích thống kê. Điều này có thể là do một số yếu tố, bao gồm phân tích không chính xác hoặc chia tỷ lệ dữ liệu không đúng cách.
Các ngoại lệ trong dữ liệu có thể biểu thị nhiều thứ, bao gồm cả mặt hàng bán chạy nhất của bạn. Đường hồi quy làm mịn dữ liệu, giúp dễ dàng bỏ qua các giá trị ngoại lệ và tập trung vào các mẫu.
#5. Xác định cỡ mẫu
Do sự phổ biến ngày càng tăng của dữ liệu lớn trong thế giới doanh nghiệp, một số tổ chức đang chọn thu nhỏ đáng kể phần lớn dữ liệu mà họ thu thập. Chọn một cỡ mẫu phù hợp là những gì các nhà nghiên cứu gọi là bước này. Chọn cỡ mẫu tối ưu để đảm bảo rằng kết quả của bạn đại diện cho toàn bộ dân số. Mặc dù không có phương pháp hoàn hảo nào để xác định kích thước mẫu, tỷ lệ và độ lệch chuẩn là hai chỉ số hữu ích cần xem xét.
Vì có quá nhiều người tiêu dùng trên toàn thế giới, một tập đoàn toàn cầu có thể không tiến hành nghiên cứu thị trường rộng rãi. Thay vào đó, bạn có thể sử dụng phương pháp xác định cỡ mẫu để thu được kết quả đáng tin cậy với ít người tham gia nghiên cứu hơn.
Bạn sẽ cần đưa ra một số giả định nhất định nếu sử dụng phương pháp này để phân tích một biến dữ liệu mới và chưa được kiểm tra. Nếu bạn đưa ra giả định đó, bạn có thể hoàn toàn sai. Sự không chính xác trong giai đoạn này của phương pháp thống kê có thể ảnh hưởng sâu rộng đến chất lượng của sản phẩm cuối cùng.
Lỗi lấy mẫu là một loại lỗi có thể được định lượng bằng khoảng tin cậy. Nếu bạn lặp lại cuộc điều tra và tin tưởng 90% vào những phát hiện của mình, thì chúng sẽ nắm giữ 90% thời gian.
Phương pháp thống kê Phân tích
Nói một cách đơn giản, thống kê là nghiên cứu thu thập, sắp xếp, phân tích và biểu diễn thông tin ở dạng số để rút ra kết luận về dân số từ một mẫu đại diện, sau đó các chuyên gia kinh doanh có thể sử dụng để giải quyết vấn đề.
Do đó, nhiều doanh nghiệp phụ thuộc nhiều vào các phương pháp phân tích thống kê trong nỗ lực sắp xếp dữ liệu và dự đoán các xu hướng trong tương lai tùy thuộc vào thông tin.
Cụ thể hơn, phân tích dữ liệu thống kê liên quan đến việc thu thập, giải thích và trình bày dữ liệu. Các vấn đề có tính chất phức tạp có thể được giải quyết song song với thao tác dữ liệu. Cụ thể hơn, các phương pháp phân tích thống kê cho thấy tầm quan trọng của những con số mà nếu không thì sẽ vô nghĩa hoặc vô dụng.
Định nghĩa của Phương pháp thống kê Phân tích
Các phương pháp phân tích thống kê được thực hiện trên các tập hợp dữ liệu và quy trình phân tích có thể tạo ra nhiều dạng đầu ra dựa trên dữ liệu đầu vào. Phương pháp này có thể mang lại các tính năng dữ liệu đầu vào, bằng chứng về giả thuyết không, tóm tắt dữ liệu, dẫn xuất khóa-giá trị, v.v. Kỹ thuật phân tích xác định định dạng và loại đầu ra. Các nhà phân tích và các chuyên gia khác làm việc với các tập dữ liệu khổng lồ và các kịch bản phức tạp có thể hưởng lợi từ việc sử dụng một chương trình như vậy.
Có sự phụ thuộc rộng rãi vào nó giữa các cơ quan chính phủ và các nhóm quản lý doanh nghiệp. Trong chính trị, phân tích dữ liệu thống kê cung cấp nguyên liệu thô cho các lý thuyết, chiến dịch và chính sách mới.
Để tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích, có rất nhiều phần mềm phân tích thống kê nằm dưới sự bảo trợ của các công cụ kinh doanh thông minh. Microsoft Excel, SPSS (Chương trình Thống kê cho Khoa học Xã hội), MATLAB và SAS là những ví dụ về phần mềm phân tích (Phần mềm Phân tích Thống kê).
Các loại phân tích phương pháp thống kê là gì?
Cụ thể hơn, các phương pháp phân tích thống kê đang tổng hợp và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn để tiết lộ các mẫu hoặc xu hướng và dự báo các sự kiện/tình huống trong tương lai nhằm mục đích đưa ra các phán đoán sáng suốt.
Có nhiều phương pháp phân tích thống kê và khả năng ứng dụng của chúng rất khác nhau tùy thuộc vào bản chất của dữ liệu.
#1. Phân tích thống kê mô tả
Trọng tâm cốt lõi là sử dụng các phương pháp số và đồ họa cho mục đích tổ chức và tóm tắt dữ liệu. Nó làm cho việc hiểu các tập dữ liệu lớn trở nên dễ dàng hơn, ngay cả khi không có kết luận hoặc giả định bổ sung nào được rút ra từ dữ liệu.
Phân tích thống kê mô tả sử dụng các tính toán số, đồ thị và bảng biểu để trình bày và giải thích dữ liệu tốt hơn so với xử lý dữ liệu thô.
Ngoài ra, phân tích thống kê mô tả đòi hỏi một số thủ tục, từ thu thập dữ liệu ban đầu đến giải thích cuối cùng, bao gồm lập bảng, thước đo xu hướng trung tâm (trung bình, trung bình, chế độ), thước đo độ phân tán hoặc phương sai (phạm vi, biến thể, độ lệch chuẩn), phép đo độ lệch và phân tích chuỗi thời gian.
Phân tích mô tả bao gồm tóm tắt dạng bảng, quản lý đồ họa và trình bày dữ liệu trên toàn bộ dân số.
Nó cũng giúp tóm tắt và giải thích dữ liệu, cũng như trích xuất các đặc điểm độc đáo. Ngoài ra, cũng không có kết luận nào được đưa ra đối với các quần thể không được đưa vào quan sát hoặc lấy mẫu.
#2. Phân tích thống kê suy luận
Nếu không thể kiểm tra trực tiếp mọi thành viên của tổng thể, thì thống kê suy luận được sử dụng để ngoại suy dữ liệu được thu thập cho toàn bộ tổng thể.
Nói cách khác, phân tích thống kê suy luận cho phép chúng tôi đưa ra kết luận về kết quả trong tương lai ngoài dữ liệu được cung cấp và kiểm tra các giả thuyết dựa trên một mẫu dữ liệu mà từ đó chúng tôi có thể rút ra các kết luận bằng cách sử dụng xác suất và khái quát hóa về tổng dữ liệu.
Đây là phương pháp tốt nhất để khái quát hóa từ dữ liệu hạn chế cho toàn bộ dân số và đưa ra các lựa chọn chính sách. Vì vậy, chiến lược này sử dụng lý thuyết lấy mẫu, một số kiểm tra ý nghĩa, kiểm soát thống kê, v.v.
#3. Phân tích theo quy định
Phân tích theo quy định là nhìn vào các con số. Nó thường được sử dụng trong lĩnh vực phân tích kinh doanh để chọn hướng hành động phù hợp nhất.
Trái ngược với các hình thức phân tích thống kê khác có thể được sử dụng để thúc đẩy loại trừ, hình thức này cung cấp cho bạn câu trả lời chính xác. Mục tiêu chính là xác định đề xuất tốt nhất cho quy trình lựa chọn.
Phân tích đề xuất sử dụng mô phỏng, phân tích biểu đồ, thuật toán, xử lý sự kiện phức tạp, học máy, công cụ đề xuất, quy tắc kinh doanh, v.v.
Mặt khác, phân tích quy định có liên quan chặt chẽ với phân tích mô tả và dự đoán, phân tích đầu tiên giải thích dữ liệu về những gì đã xảy ra và phân tích thứ hai hướng tới những gì có thể xảy ra, và phân tích thứ hai ở đây tập trung vào việc làm cho phù hợp. đề xuất trong số các tùy chọn có sẵn.
#4. Phân tích dữ liệu khám phá (EDA)
Các nhà khoa học dữ liệu thường xuyên sử dụng EDA, hoặc phân tích dữ liệu khám phá, một kỹ thuật bổ sung cho thống kê suy luận. Trong thế giới thống kê, đây là con số không, vì đây là giai đoạn đầu tiên trong việc thu thập và sắp xếp dữ liệu.
EDA không dự đoán hoặc khái quát hóa; nó xem trước dữ liệu và giúp trích xuất những hiểu biết quan trọng từ nó.
Chiến lược chủ yếu dựa vào việc xác định các xu hướng và quy luật trong dữ liệu để suy ra ý nghĩa. Khám phá các kết nối chưa từng thấy trước đây trong dữ liệu, kiểm tra dữ liệu thu được để tìm khoảng trống, thu thập thông tin chi tiết hữu ích nhất có thể, đồng thời thử nghiệm các lý thuyết và giả định đều là những cách tiếp cận khả thi đối với EDA.
#5. Phân tích cơ học
Mặc dù phân tích cơ học là hiếm nhất trong số các phân tích trên, nhưng nó có giá trị trong bối cảnh phân tích dữ liệu lớn và khoa học đời sống. Mục đích của nó không phải là nói trước tương lai mà là làm sáng tỏ những nguyên nhân cơ bản của một sự kiện.
Mặc dù bỏ qua các tác động bên ngoài và giả định rằng toàn bộ hệ thống bị ảnh hưởng bởi sự tương tác của các yếu tố bên trong của chính nó, nhưng nó sử dụng ý tưởng rõ ràng về việc nhận ra những thay đổi riêng lẻ trong các biến gây ra thay đổi trong các biến khác một cách thích hợp.
Phần lớn, phân tích cơ chế nhằm mục đích làm như sau;
- Một lịch sử ngắn gọn với các sự kiện hỗ trợ và tập trung vào các chi tiết cho một nhóm nhiệm vụ nhỏ.
- Nhận ra những thay đổi không thể nhầm lẫn có thể dẫn đến thay đổi các yếu tố khác.
Ví dụ, trong lĩnh vực sinh học, điều này sẽ đòi hỏi phải kiểm tra tác động của các thay đổi điều trị đối với các thành phần vi rút riêng biệt.
#6. Phân tích tiên đoán
Với sự trợ giúp của dữ liệu lịch sử và thông tin hiện tại, phân tích dự đoán có thể báo trước điều gì sẽ xảy ra tiếp theo.
Phân tích dự đoán, ở dạng đơn giản nhất, sử dụng các phương pháp thống kê và thuật toán học máy để cung cấp mô tả về các kết quả, hành vi và xu hướng tiềm năng trong tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại và lịch sử. Khai thác dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu, AI, học máy, v.v., là tất cả các ví dụ về các phương pháp phổ biến được sử dụng trong phân tích dự đoán.
Các nhà tiếp thị, công ty bảo hiểm, nhà cung cấp dịch vụ trực tuyến, nhà tiếp thị dựa trên dữ liệu và tổ chức tài chính có nhiều khả năng thực hiện loại phân tích này trong môi trường kinh doanh ngày nay. Tuy nhiên, bất kỳ công ty nào cũng có thể hưởng lợi từ nó bằng cách chuẩn bị cho tương lai, nhằm đạt được lợi thế cạnh tranh và giảm rủi ro liên quan đến một sự kiện không chắc chắn.
Các sự kiện xảy ra trong tương lai có thể được dự đoán bằng dữ liệu và khả năng xảy ra các xu hướng nhất định trong hành vi của dữ liệu có thể được xác định. Do đó, các công ty sử dụng phương pháp này để trả lời câu hỏi, “điều gì có thể xảy ra?”, trong đó thước đo xác suất đóng vai trò là nền tảng để tạo dự báo.
#7. Phân tích nguyên nhân
Theo nghĩa rộng, phân tích nguyên nhân giúp hiểu và xác định lý do đằng sau “tại sao” mọi thứ lại xảy ra hoặc tại sao chúng có vẻ như vậy.
Hãy xem xét môi trường kinh doanh hiện tại: nhiều ý tưởng và doanh nghiệp đã thất bại do các yếu tố bên ngoài. Trong trường hợp như vậy, phân tích nguyên nhân sẽ giúp xác định nguyên nhân cơ bản dẫn đến những thất bại này.
Điều này được sử dụng trong lĩnh vực CNTT để kiểm tra việc đảm bảo chất lượng phần mềm, bao gồm lỗi sản phẩm, lỗi, vi phạm bảo mật, v.v., giải cứu doanh nghiệp khỏi các tình huống có khả năng tàn phá.
Các trường hợp mà phân tích nguyên nhân có thể hữu ích bao gồm;
- Định vị các vấn đề chính trong dữ liệu,
- Bằng cách đào sâu vào nền tảng của vấn đề hoặc thất bại,
- Biết điều gì sẽ xảy ra với một biến nhất định khi một biến khác thay đổi.
Cũng cần lưu ý rằng cách sử dụng dữ liệu có tác động lớn đến các phương pháp xử lý thống kê hoặc phương pháp phân tích dữ liệu thống kê được liệt kê ở trên. Dữ liệu và phương pháp phân tích thống kê có thể được sử dụng cho nhiều mục tiêu khác nhau, mỗi mục tiêu phụ thuộc vào bản chất và mục tiêu của nghiên cứu được đề cập. Ví dụ, các nhà nghiên cứu y học có thể sử dụng một số phương pháp thống kê khi đánh giá hiệu quả của các loại thuốc mới tiềm năng.
Các chuyên gia dữ liệu có nhiều mối quan tâm có thể được thông báo bởi sự phong phú của dữ liệu có sẵn; kết quả là, các phương pháp phân tích thống kê có thể mang lại kết quả hữu ích và rút ra kết luận hữu ích. Thông tin về sở thích và thói quen của mọi người cũng có thể được thu thập thông qua phân tích thống kê.
Các nhà phân tích có thể tìm hiểu về hành vi và động cơ của người dùng bằng cách phân tích dữ liệu Facebook và Instagram. Với dữ liệu này, các nhà quảng cáo có thể tiếp cận đối tượng mục tiêu của họ tốt hơn bằng các quảng cáo được nhắm mục tiêu. Nó cũng hữu ích cho các nhà sản xuất ứng dụng vì họ có thể đánh giá phản ứng và hành vi của người dùng và điều chỉnh sản phẩm của họ cho phù hợp.
Phương pháp lấy mẫu thống kê
Trong hầu hết các nghiên cứu về quần thể người, việc thu thập dữ liệu từ từng thành viên của quần thể là không khả thi. Chọn một mẫu để thay thế. Những người tham gia nghiên cứu, hay “mẫu”, là những người thực sự sẽ được yêu cầu tham gia vào nghiên cứu.
Việc lựa chọn một mẫu đại diện cho toàn bộ nhóm là rất quan trọng đối với độ tin cậy của kết quả của bạn. Có một tên cho thủ tục này: Phương pháp lấy mẫu thống kê.
Khi tiến hành nghiên cứu định lượng, bạn có thể lựa chọn giữa hai phương pháp lấy mẫu thống kê chính:
- Lấy mẫu xác suất: dựa vào phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên, từ đó có thể đưa ra các kết quả thống kê đáng tin cậy về tập hợp đầy đủ.
- Lấy mẫu phi xác suất: sử dụng một phương pháp lựa chọn khác với cơ hội, chẳng hạn như khoảng cách hoặc các tiêu chí khác, để hợp lý hóa việc thu thập dữ liệu.
Phương pháp lấy mẫu thống kê xác suất
Bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê lấy mẫu xác suất, các nhà nghiên cứu có thể chắc chắn rằng kết quả khảo sát của họ là đại diện cho toàn bộ dân số. Các loại kỹ thuật lấy mẫu xác suất
#1. Lấy mẫu phân tầng
Trong hình thức tiếp cận lấy mẫu này, dân số được phân chia thành các nhóm được gọi là tầng tùy thuộc vào các yếu tố nhất định được chia sẻ bởi các yếu tố, chẳng hạn như vị trí. Sau đó, các mẫu được chọn từ mỗi nhóm bằng cách sử dụng quy trình lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản và sau đó, một cuộc khảo sát được thực hiện trên các cá nhân có trong các mẫu đó.
#2. Lấy mẫu cụm
Trong hình thức thủ tục lấy mẫu này, mỗi thành viên của tổng thể được xếp vào một nhóm riêng biệt được gọi là cụm. Sau khi sử dụng phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản để chọn một cụm mẫu, một cuộc khảo sát được thực hiện trên các cá nhân tạo nên cụm mẫu đó.
#3. Lấy mẫu nhiều tầng
Trong loại tình huống này, sự kết hợp của nhiều phương pháp lấy mẫu tại các điểm khác nhau trong quy trình. Ví dụ, trong giai đoạn đầu tiên của quy trình, lấy mẫu theo cụm có thể được sử dụng để chọn các cụm từ tổng thể, và sau đó, trong giai đoạn thứ hai, lấy mẫu ngẫu nhiên có thể được sử dụng để chọn các phần tử từ mỗi cụm cho mẫu cuối cùng.
Phương pháp lấy mẫu thống kê phi xác suất
Các phương pháp lấy mẫu không dựa vào xác suất không chỉ thực tế mà còn kinh tế. Tuy nhiên, họ không thể xác định mức độ mà số liệu thống kê mẫu có thể sẽ khác với các thông số của dân số. trong khi các phương pháp lấy mẫu thống kê như lấy mẫu xác suất có thể thực hiện được loại phân tích đó. Sau đây là danh sách các loại phương pháp lấy mẫu phi xác suất khác nhau:
#1. Mẫu thuận tiện
Với các loại quy trình lấy mẫu thống kê này, người điều tra chọn người trả lời dựa trên mức độ sẵn sàng cung cấp câu trả lời của họ. Để minh họa, giả sử một nhà khảo sát quyết định thực hiện nghiên cứu của họ trong một rạp chiếu phim. Nếu rạp chiếu phim được chọn vì nó thuận tiện hơn để đến, thì phương pháp lấy mẫu được đề cập được gọi là mẫu tiện lợi.
#2. mẫu tự nguyện
Trong các loại phương pháp lấy mẫu thống kê này, những người tham gia khảo sát được yêu cầu cung cấp thông tin của họ một cách tự nguyện vào thời gian riêng của họ. Một minh họa tuyệt vời về mẫu tự nguyện là cuộc thăm dò trực tuyến do một chương trình tin tức thực hiện trong đó người xem được yêu cầu tham gia. Trong một mẫu tự nguyện, những người trả lời khảo sát là những người chọn mẫu để lấy từ họ.
#3. Lấy mẫu có mục đích
Còn được gọi là “lấy mẫu phán đoán”, phương pháp này dựa vào kiến thức và kinh nghiệm của nhà nghiên cứu để chọn một mẫu sẽ mang lại kết quả phù hợp nhất.
Dân số rất nhỏ và cụ thể, hoặc nhà nghiên cứu chỉ muốn tìm hiểu thêm về vấn đề hiện tại, trong trường hợp đó, nghiên cứu định tính là phù hợp. Để một mẫu có chủ đích trở nên hữu ích, nó cần phải có các tham số được xác định rõ ràng và lý do rõ ràng để được chọn. Đảm bảo phác thảo các tiêu chí bao gồm và loại trừ của bạn, đồng thời lưu ý những tác động của sự thiên vị của người quan sát đối với các lập luận của bạn. Ngoài ra, đọc PHÂN TÍCH THỐNG KÊ: Các loại, Kỹ thuật và Mục đích.
Phương pháp thống kê trong nghiên cứu định lượng
Nhiều sinh viên cảm thấy không thoải mái khi bắt gặp triển vọng học cách phân tích dữ liệu định lượng. Cai nay la co thể hiểu được; phân tích định lượng dày đặc các khái niệm và thuật ngữ không quen thuộc như trung bình, chế độ, tương quan và hồi quy. Mọi người đột nhiên ước rằng họ đã chú ý hơn trong lớp học toán.
Tin tốt là ngay cả những người trong chúng ta, những người né tránh các con số và toán học cũng có thể có được sự hiểu biết sơ bộ về các phương pháp thống kê nghiên cứu định lượng một cách tương đối dễ dàng.
Hơn nữa, phân tích định lượng được thực hiện bởi một nhà nghiên cứu có kỹ năng thống kê và toán học tiên tiến để đưa ra kết luận về toàn bộ dân số từ một tập hợp con dữ liệu nhỏ. Ví dụ, phương pháp phân tích này được sử dụng khi đưa ra kết luận về một cộng đồng dựa trên dữ liệu thu thập được từ một mẫu được chọn để đại diện theo thống kê cho tổng thể dân số. Suy luận thống kê chủ yếu dựa vào kết quả nghiên cứu của các phương pháp phân tích định lượng và suy luận thống kê chỉ có thể thực hiện được sau khi dữ liệu đã được phân tích.
Nó hoạt động như thế nào?
Vì phân tích dữ liệu định lượng liên quan đến dữ liệu số, lý do là các phương pháp thống kê sẽ đóng một vai trò trong nghiên cứu đó. Phân tích định lượng dựa trên các phương pháp phân tích thống kê, bao gồm từ các tính toán tương đối đơn giản (chẳng hạn như trung bình và trung vị) đến các phân tích phức tạp hơn (ví dụ: tương quan và hồi quy).
Ngoài ra, ước tính là một công cụ phổ biến trong phân tích định lượng và nó thường dựa trên các đặc điểm tối ưu về mặt lý thuyết của một công cụ ước tính. Các công cụ ước tính không chệch, hiệu suất cao, nhất quán và đầy đủ được tìm kiếm trong phân tích định lượng.
Kết quả từ công cụ ước tính không chệch không bị sai lệch theo bất kỳ cách nào. Như một hệ quả tất yếu, trong phân tích định lượng, một công cụ ước tính được coi là không chệch khi và chỉ khi trung vị của phân phối lấy mẫu của thống kê được đề cập giống với tham số được đề cập. Nếu một công cụ ước tính trong phân tích cung cấp ước tính cho một tham số cộng với một hằng số, thì nó không thiên vị. Tương tự như vậy, trong phân tích định lượng, công cụ ước tính tốt nhất là công cụ có cả hai phẩm chất trên và một số phẩm chất khác.
Kết luận
Trong kinh doanh, điều quan trọng là có thể suy nghĩ chín chắn. Do tầm quan trọng của dữ liệu trong thế giới hiện đại, ứng dụng khôn ngoan của nó có thể cải thiện cả kết quả và quá trình ra quyết định.
Hãy chú ý cẩn thận đến từng cạm bẫy tiềm ẩn và công thức tương ứng của nó bất kể phương pháp phân tích thống kê bạn chọn là gì. Không có cách tốt nhất để làm điều gì đó và không có tiêu chuẩn tuyệt đối. Điều này sẽ được xác định bởi dữ liệu bạn đã thu thập và những suy luận mà bạn rút ra từ dữ liệu đó.
Câu hỏi thường gặp về phương pháp thống kê
Các loại thống kê là gì?
Thống kê mô tả, mô tả các đặc điểm của dữ liệu mẫu và dân số. Thống kê suy luận sử dụng các thuộc tính đó để kiểm tra các giả thuyết và rút ra kết luận.
Tại sao các phương pháp thống kê lại quan trọng?
- Cách tạo các cuộc khảo sát hiệu quả hơn cho khách hàng và nhân viên
- Sản xuất nghiên cứu thử nghiệm, giống như thử nghiệm một sản phẩm mới đang được phát triển
- Xem xét giá trị của một khoản đầu tư có thể
- Nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết.
Bài viết tương tự
- KHUYẾN MÃI BÁN HÀNG: Hướng dẫn AZ.
- Hoạch định nhu cầu: Tổng quan, So sánh, Lương & Công việc
- KỸ THUẬT KHAI THÁC DỮ LIỆU để mở rộng quy mô bất kỳ Doanh nghiệp nào vào năm 2023
- PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: Tổng quan, Lương, Công việc, Sơ yếu lý lịch & Tất cả những gì bạn cần
Tài liệu tham khảo
