统计方法:您应该了解和指导的内容

统计方法分析
图片来源:Statcan

归根结底,学者们一起工作,集中资源,并使用统计分析方法分析数据以发现模式和趋势。 在过去十年中,关于企业运营方式的一切都发生了巨大变化。 无论是办公室中的工具还是通讯方式,经过一段时间后,事情看起来都一样并不罕见。 如果一家公司拥有大量数据,统计方法可以帮助它破译信息。 统计方法的使用使组织能够更好地调查客户、计划实验、评估投资前景和跟踪记录簿。 学习这些统计方法将为您在进行数据分析时提供更多选择,让您做出更明智的业务决策。 因此,在本文中,我们将讨论抽样和定量研究的统计方法。 

什么是统计方法?

统计模型是可用于协助分析数据集的方法。 在统计方法的过程中,也称为定量研究的收集和解释,专家使用统计方法。 但是,使用统计方法可以促进您评估特定人群中样本量特征并将我们的结果应用于更广泛人群的能力。 尽管统计学家和数据分析师可能比其他人更频繁地使用统计模型,但许多其他人,包括营销代表、公司高管和政府官员,可能会因更好地了解统计方法而受益。

此外,在人工智能和机器学习方面,统计方法是有价值的科学技术,可用于收集和分析庞大的数据集,以揭示重复出现的模式和趋势,这些模式和趋势随后可用于得出可操作的见解。 简单地说,统计分析是一种理解大量无组织数据的方法。

通过统计方法,我们建立了有助于决策的见解,并为公司建立未来预测奠定了基础。 数据科学是收集和分析数据以发现模式并传达结果的学科。 企业和其他组织采用统计分析来通过数字操作来理解数据。

什么是统计方法?

以下是统计方法:

#1。 意思

总计您的数字,然后除以集合中的数字总数以获得平均值。 例如,假设一个数据集包含数字 2、5、9 和 3。要确定平均值,请将所有数字加起来直到达到 19,然后将该数字除以 4。

平均值,通常称为平均数,是一种统计度量,用于在数据集中寻找模式。 当异常值很少时,均值最适合数据分析。 平均值是总结事实的一种快速简便的方法。

#2。 标准偏差

标准差是一种统计量度,用于评估数据相对于均值的分散情况。

数据与平均值的较大分散由高标准偏差表示。 标准偏差或期望值较低时,大多数数据点都与平均值一致。

标准差可帮助您确定数据点之间的距离以及它们是否聚集在一起。

假设您是刚刚完成客户调查的营销人员。 当您收到调查结果时,您应该检查其有效性以确定其他消费者是否同意您的看法。 小的标准偏差表明结果可以外推到更大的消费者群。

#3。 假设检验

检验假设的目的是查看某个假设或质量是否符合手头的事实。 假设将零假设(您的数据集是偶然发生的)与替代假设(它代表人口统计模式)进行比较。 假设检验(也称为 t 检验)检查数据集合中两组随机变量之间的相关性。 与均值或标准差不同,假设检验使您能够检验可变关系假设。

企业认为开发更高质量的产品需要更多时间并最终带来更多资金的情况并不少见。 假设检验可用于通过检查公司先前的产品质量、速度和盈利能力来检查此假设。

#4。 回归

“回归”一词在统计学领域用于描述一组自变量和一组因变量之间的联系。

一个变量的变化会导致其他变量的变化这一事实提供了另一种可能的解释。 如果一个或多个变量影响结果,则结果取决于这些因素。

然而,回归分析图和图表显示了随时间变化的趋势,并展示了与线条的不同关系。

虽然散点图(或回归分析图)上的离群值很重要,但它们成为离群值的原因也很重要,而且回归不是很明显,这在进行统计分析时可能是一个缺点。 这可能是由于多种因素造成的,包括不正确的分析或不正确的数据缩放。

数据中的异常值可能表示各种各样的事物,包括您的畅销商品。 回归线使数据平滑,更容易忽略异常值并专注于模式。

#5。 样本量确定

由于大数据在企业界的日益普及,一些组织选择大幅缩减他们收集的大量数据。 选择合适的样本量就是研究人员所说的这一步。 选择最佳样本量以确保您的结果代表整个人群。 虽然没有万无一失的方法来确定样本量,但比例和标准差是两个需要考虑的有用指标。

由于全球消费者太多,跨国公司未必能够进行广泛的市场调查。 相反,您可以使用样本量确定来以较少的研究参与者获得可靠的结果。

如果您使用此方法分析一个新颖且未经测试的数据变量,您将需要做出某些假设。 如果你做出这样的假设,你可能是绝对错误的。 此阶段统计方法的不准确性会对最终产品的质量产生深远影响。

抽样误差是一种可以用置信区间量化的误差。 如果您重复调查并且对您的发现有 90% 的信心,那么它们将在 90% 的时间内成立。

统计方法分析 

简而言之,统计是收集、分类、分析和以数字形式表示信息的研究,以便从代表性样本中得出关于人口的结论,然后商业专业人员可以使用这些结论来解决问题。

因此,许多企业广泛依赖统计分析方法来组织数据并根据信息预测未来趋势。

更具体地说,统计数据分析涉及数据收集、解释和呈现。 复杂的问题可以与数据操作一起解决。 更具体地说,统计分析方法赋予数字以重要性,否则这些数字将毫无意义或无用。

定义 统计方法分析 

统计分析方法是对数据集合执行的,分析过程可以根据输入数据产生多种形式的输出。 该方法可以产生输入数据特征、零假设证明、数据摘要、键值推导等。分析技术决定了输出的格式和类型。 处理大量数据集和复杂场景的分析师和其他专业人员可以从使用此类程序中受益。

政府机构和企业管理团队普遍依赖它。 在政治领域,统计数据分析为新理论、运动和政策提供了原材料。

为了便于分析,有许多属于商业智能工具范畴的统计分析软件。 Microsoft Excel、SPSS(社会科学统计程序)、MATLAB 和 SAS 是分析软件(统计分析软件)的示例。

统计方法分析的类型有哪些?

更具体地说,统计分析方法正在编译和分析来自多个来源的数据以揭示模式或趋势并预测未来事件/情况,以便做出明智的判断。

统计分析方法多种多样,根据数据的性质不同,它们的适用性也有很大差异。

#1。 描述性统计分析

核心重点是使用数值和图形方法进行数据组织和汇总。 它使理解海量数据集变得更加容易,即使没有从数据中得出额外的结论或假设。

描述性统计分析使用数值计算、图形和表格来比原始数据处理更好地表示和解释数据。

此外,描述性统计分析需要许多程序,从最初的数据收集到最终的解释,包括制表、集中趋势的度量(均值、中位数、众数)、分散或方差的度量(范围、变异、标准差),偏度测量和时间序列分析。

描述性分析包括表格汇总、图形管理和全人群数据展示。

它还有助于总结和解释数据,以及提取独特的特征。 此外,对于未包含在观察或样本中的人群也没有得出结论。

#2。 推理统计分析

如果不可能直接检查人口中的每个成员,则可以使用推论统计来推断收集到的数据到整个人口。

换句话说,推论统计分析使我们能够得出关于所提供数据之外的未来结果的结论,并根据数据样本检验假设,我们可以从中使用概率提取推论并对总数据进行概括。

这是从有限数据推广到整个人口并做出政策选择的最佳方法。 因此,该策略利用了抽样理论、大量显着性检验、统计控制等。

#3。 规范分析

规范性分析是看数字。 它通常用于业务分析领域,以选择最合适的行动方案。

与可能用于驱动排除的其他形式的统计分析相比,这个为您提供了正确的答案。 主要目标是为选择程序确定最佳建议。

规范分析使用模拟、图形分析、算法、复杂事件处理、机器学习、推荐引擎、业务规则等。

另一方面,规范性分析与描述性和预测性分析密切相关,前者根据已经发生的事情解释数据,后者展望可能发生的事情,后者在这里侧重于做出适当的选择。可用偏好中的建议。

#4。 探索性数据分析 (EDA)

数据科学家经常使用 EDA(探索性数据分析),这是一种补充推理统计的技术。 在统计领域,这是零基础,因为它是收集和组织数据的第一阶段。

EDA 不会预测或概括; 它预览数据并帮助从中提取关键见解。

该策略在很大程度上依赖于识别数据中的趋势和规律来推断意义。 发现数据中以前看不见的联系、审查获取的数据是否存在差距、尽可能收集最有用的见解以及测试理论和假设都是 EDA 的可行方法。

#5。 机理分析

虽然机械分析是上述分析中最罕见的,但它在大数据分析和生命科学的背景下很有价值。 它的目的不是预测未来,而是阐明事件的根本原因。

尽管忽略了外部影响并假定整个系统受其自身内部元素相互作用的影响,但它利用了识别变量的个体变化适当引起其他变量变化的清晰思想。

在大多数情况下,机械分析旨在执行以下操作;

  • 一个简明的历史,有支持性的事实,并专注于一小部分职责的细节。
  • 认识到可能导致其他因素发生变化的明显变化。

例如,在生物学领域,这将需要检查治疗修改对不同病毒成分的影响。

#6。 预测分析

借助历史数据和当前信息,预测分析可以预测接下来会发生什么。

预测分析,以其最简单的形式,利用统计方法和机器学习算法,根据当前和历史数据提供对未来潜在结果、行为和趋势的描述。 数据挖掘、数据建模、人工智能、机器学习等都是预测分析中使用的流行方法的例子。

营销人员、保险公司、在线服务提供商、数据驱动的营销人员和金融机构最有可能在当今的商业环境中进行此类分析。 但是,任何公司都可以通过为未来做准备来从中受益,从而获得竞争优势并降低与不确定事件相关的风险。

可以用数据预测未来发生的事件,并且可以确定数据行为中某些趋势的可能性。 因此,公司采用这种方法来回答“可能会发生什么?”的问题,其中概率度量作为创建预测的基础。

#7。 因果分析

从广义上讲,因果分析有助于理解和确定事情“为什么”发生或它们看起来如此的原因。

考虑当前的商业环境:许多想法和企业因外部因素而失败。 在这种情况下,因果分析将有助于查明这些挫折的根本原因。

这在 IT 部门用于检查软件质量保证,包括产品故障、错误、安全漏洞等,从而将企业从潜在的破坏性场景中拯救出来。

因果分析可能有用的实例包括:

  • 定位数据中的主要问题,
  • 通过挖掘问题或失败的基础,
  • 知道给定变量会发生什么以响应另一个变量的变化。

同样重要的是要注意,数据的使用方式对上面列出的统计处理或统计数据分析方法有重大影响。 数据和统计分析方法可用于广泛的目标,每个目标都取决于相关研究的性质和目标。 例如,医学研究人员在评估潜在新药的疗效时可以使用多种统计方法。

数据专业人员有广泛的兴趣,可以从丰富的可用数据中获知; 因此,统计分析方法可以产生有用的结果并得出有用的结论。 还可以通过统计分析收集有关人们的偏好和习惯的信息。

分析师可以通过分析 Facebook 和 Instagram 数据来了解用户行为和动机。 有了这些数据,广告商可以通过有针对性的商业广告更好地吸引目标受众。 它对应用程序制造商也很有用,因为他们可以衡量用户的反应和行为,并相应地调整他们的产品。

抽样统计方法 

在大多数人口研究中,从人口中的每个成员收集数据是不可行的。 选择一个样本。 研究参与者或“样本”是将被要求参与研究的真实人员。

选择代表整个组的样本对于结果的可靠性至关重要。 此过程有一个名称:抽样统计方法。

在进行定量研究时,您可以在两种主要的统计抽样方法之间进行选择:

  1. 概率抽样:依赖于随机抽样方法,从中可以获得有关完整集合的可靠统计结果。
  2. 非概率抽样:使用机会以外的选择方法,例如接近度或其他标准,以简化数据收集。

抽样的概率统计方法

通过使用概率抽样的统计方法,研究人员可以确定他们的调查结果代表了整个人口。 概率抽样技术的类型

#1。 分层抽样

在这种形式的抽样方法中,根据某些因素(例如位置)共享的某些因素,将人口分成称为阶层的组。 之后,使用简单的随机抽样程序从每个组中选择样本,然后对这些样本中包含的个人进行调查。

#2。 整群抽样

在这种形式的抽样程序中,人口中的每个成员都在一个不同的群体中占有一席之地,这个群体被称为一个集群。 在采用简单随机抽样的方法选择样本群后,对组成该样本群的个体进行调查。

#3。 多级抽样

在这种情况下,在流程的不同点混合使用多种采样方法。 例如,在该过程的第一阶段,可以利用整群抽样从总体中选择簇,然后在第二阶段,可以利用样本随机抽样从每个簇中选择元素作为最终样本。

抽样的非概率统计方法

不依赖于概率的抽样方法不仅实用而且经济。 然而,它们无法确定样本统计数据可能与总体参数的差异程度。 而像概率抽样这样的统计抽样方法使这种分析成为可能。 以下是不同类型的非概率抽样方法的列表:

#1。 方便样品

通过这些类型的统计抽样程序,调查员根据受访者提供答复的容易程度来选择受访者。 为便于说明,假设测量员决定在电影院进行研究。 如果选择电影院是因为去电影院更方便,那么所讨论的抽样方法称为便利抽样。

#2。 自愿样本

在这些类型的统计抽样方法中,要求调查参与者在自己的时间自愿提供信息。 自愿样本的一个很好的例子是一个新闻节目进行的在线投票,要求观众参与。 在自愿抽样中,调查的受访者是选择从他们那里抽取样本的人。

#3。 目的抽样

这种方法也称为“判断抽样”,它依靠研究人员的知识和经验来选择将产生最相关结果的样本。

人口数量少且特定,或者研究人员只是想更多地了解手头的问题,在这种情况下,定性研究是一个很好的选择。 为了使有目的的样本有用,它需要具有明确定义的参数和明显的选择理由。 确保概述您的纳入和排除标准,并注意观察者偏见对您的论点的影响。 另外,阅读 统计分析:类型、技术和目的.

定量研究中的统计方法

许多学生对学习如何分析定量数据的前景感到不安。 这是可以理解的; 定量分析充满了不熟悉的概念和术语,例如中位数、模式、相关性和回归。 每个人都突然希望他们在数学课上更加专心。

好消息是,即使是我们当中那些回避数字和数学的人也可以相对轻松地对定量研究统计方法有一个初步的了解。

此外,定量分析由具有高级统计和数学技能的研究人员执行,以从一小部分数据中得出关于整个人口的结论。 例如,当根据从所选样本中收集的数据得出有关社区的结论时,会使用这种分析方法,这些样本在统计上代表了整个人口。 统计推断在很大程度上依赖于定量分析方法的研究结果,只有对数据进行分析后才能进行统计推断。

它是如何工作的?

由于定量数据分析与数值数据有关,因此统计方法将在此类研究中发挥作用是理所当然的。 定量分析以统计分析方法为基础,范围从相对简单的计算(例如平均值和中位数)到更复杂的分析(例如相关性和回归)。

此外,估计是定量分析中的常用工具,它通常基于估计量的理论最优特征。 在定量分析中寻求无偏见、高性能、一致和充分的估计量。

无偏估计器的结果不会以任何方式倾斜。 作为推论,在定量分析中,当且仅当所讨论统计的抽样分布的中位数与所讨论的参数相同时,估计量才被认为是无偏的。 如果分析中的估计量提供参数加常数的估计值,则它不是无偏的。 同样,在定量分析中,最好的估计员是同时具备上述品质和其他一些品质的人。

结论

在商业中,能够批判性地思考是至关重要的。 鉴于数据在现代世界中的重要性,其明智的应用可以改善结果和决策。

无论您选择哪种统计分析方法,都要仔细注意每个潜在的陷阱及其相应的公式。 做某事没有最好的方法,也没有绝对的标准。 这将取决于您收集的数据和您从中得出的推论。

统计方法常见问题解答

统计的类型有哪些?

描述性统计,表征样本和总体数据的特征。 推论统计使用这些属性来检验假设并得出结论。

为什么统计方法很重要?

  • 如何为客户和员工创建更有效的调查
  • 进行实验研究,例如对开发中的新产品进行测试
  • 考虑可能投资的优点
  • 研究和检验假设。

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参考文献

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