Все сводится к использованию возможностей методов статистического анализа, с помощью которых ученые сотрудничают и собирают данные для выявления тенденций и закономерностей.
За последние десять лет повседневный бизнес претерпел значительные изменения. Нередко кажется, что все осталось по-прежнему, будь то технологии, используемые на рабочих местах, или программное обеспечение, применяемое для общения.
Сейчас доступно огромное количество информации, которая раньше была редкостью. Но она может быть подавляющей, если вы не имеете ни малейшего представления о том, как проанализировать данные вашей компании, чтобы найти в них значимый и точный смысл.
В этом блоге будут рассмотрены 5 различных методов статистического анализа, а также подробное обсуждение каждого метода.
Статистики как метод анализа бизнеса
Что такое метод статистического анализа?
Практика сбора и анализа данных для выявления закономерностей и тенденций известна как статистический анализ. Это метод устранения предвзятости при оценке данных с помощью численного анализа.
Эти методы статистического анализа полезны для сбора интерпретаций исследований, создания статистических моделей и организации опросов и исследований.
Для анализа данных используются два основных статистических метода:
- описательная статистика, которая использует такие показатели, как среднее и медиана, для обобщения данных,
- инференциальная статистика, экстраполирующая результаты из данных с помощью статистических тестов, таких как t-тест студента.
Следующие три фактора определяют, является ли статистический подход наиболее подходящим:
- Цель и основная задача исследования,
- Вид и дисперсия используемых данных, и
- Тип наблюдений (парные/непарные).
«Параметрический» относится ко всем типам статистических процедур, используемых для сравнения средних. Напротив, «непараметрические» относятся к статистическим методам, которые сравнивают меры, отличные от средних, такие как медианы, средние ранги и пропорции.
Для каждого уникального обстоятельства статистические методы анализа в биостатистике могут быть использованы для анализа и интерпретации данных. Знание допущений и условий применения статистических методов необходимо для выбора наилучшего статистического метода анализа данных.
5 методов статистического анализа для исследований и анализа
Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по исследованию данных или нет, нет сомнений в том, что большие данные захватывают мир. В результате вы должны знать, с чего начать. Существует 5 вариантов этого метода статистического анализа:
Среднее значение
Большие данные захватывают мир, как бы вы их ни нарезали. Среднее значение, чаще известное как среднее, является исходным методом, используемым для проведения статистического анализа. Чтобы найти среднее значение, нужно сложить список чисел, разделить общую сумму на составляющие списка, а затем добавить еще один список чисел.
Применение этой техники позволяет быстро просмотреть данные и одновременно определить общую тенденцию сбора данных. Простой и быстрый расчет также выгоден пользователям метода.
Центр рассматриваемых данных определяется с помощью среднего статистического значения. Результат известен как среднее значение представленных данных. В реальном мире при взаимодействии в сфере исследований, образования и спорта часто используются уничижительные выражения. Подумайте, как часто в разговоре упоминается средний показатель бейсболиста — его среднее значение, если вы считаете себя специалистом по исследованию данных. В результате вы должны знать, с чего начать.
Стандартное отклонение
Статистический метод, называемый стандартным отклонением, измеряет, насколько широко распределены данные от среднего значения.
При работе с данными высокое стандартное отклонение указывает на то, что данные сильно разбросаны от среднего значения. Низкое отклонение указывает на то, что большинство данных соответствует среднему значению и может также называться ожидаемым значением набора.
Стандартное отклонение часто используется при анализе дисперсии точек данных — независимо от того, сгруппированы они или нет.
Представьте, что вы маркетолог, который только что закончил опрос клиентов. Предположим, вы хотите определить, будет ли большая группа клиентов давать такие же ответы. В этом случае после получения результатов опроса вам следует оценить зависимость ответов. Если стандартное отклонение низкое, то можно спрогнозировать ответы большего числа клиентов.
Регрессия
Регрессия в статистике изучает связь между независимой переменной и зависимой переменной (информацией, которую вы пытаетесь оценить) (данные, используемые для прогнозирования зависимой переменной).
Это также можно объяснить с точки зрения того, как одна переменная влияет на другую, или как изменения в одной непоследовательной величине приводят к изменениям в другой, или наоборот, простая причина и следствие. Это предполагает, что результат зависит от одного или нескольких факторов.
На графиках и диаграммах регрессионного анализа используются линии, показывающие тенденции за заранее определенный период, а также силу или слабость корреляций между переменными.
Проверка гипотез
Два набора случайных переменных в наборе данных должны быть проверены с помощью проверки гипотез, иногда называемой «Т-тестированием» в статистическом анализе.
Этот подход фокусируется на определении того, справедливо ли данное утверждение или заключение для набора данных. Он позволяет сравнить данные с многочисленными предположениями и гипотезами. Он также может помочь в прогнозировании того, как выбор повлияет на компанию.
Проверка гипотезы в статистике определяет количество при определенном предположении. Результат проверки показывает, верно ли предположение или оно нарушено. Нулевая гипотеза, иногда известная как гипотеза 0, является этим предположением. Первая гипотеза, часто известная как гипотеза 1, — это любая другая теория, которая противоречит гипотезе 0.
При проверке гипотез результаты теста считаются статистически значимыми, если они показывают, что событие не могло произойти случайно или случайным образом.
Определение размера выборки
При оценке данных для статистического анализа сбор достоверных данных иногда может быть затруднен, поскольку набор данных слишком велик. В таких случаях большинство выбирает метод, известный как определение размера выборки, который предполагает изучение выборки или меньшего объема данных.
Для эффективного выполнения этой задачи необходимо выбрать подходящий размер выборки. Вы не получите достоверных результатов после анализа, если размер выборки будет слишком мал.
Для достижения этого результата вы будете использовать несколько методов выборки данных. Для этого вы можете разослать опрос своим клиентам, а затем использовать метод прямой случайной выборки, чтобы отобрать данные клиентов для выборочного анализа.
И наоборот, чрезмерный размер выборки может привести к потере времени и денег. Чтобы определить размер выборки, можно рассмотреть такие факторы, как стоимость, время или простота сбора данных.
Вы запутались? Не волнуйтесь! Вы можете воспользоваться нашим калькулятором размера выборки.
Вывод
Способность аналитически мыслить жизненно важна для корпоративного успеха. Поскольку данные являются одним из наиболее важных ресурсов, доступных сегодня, их эффективное использование может привести к лучшим результатам и принятию решений.
Независимо от выбранных вами методов статистического анализа, обязательно обратите пристальное внимание на каждый потенциальный недостаток и его конкретную формулу. Ни один метод не является правильным или неправильным, и не существует золотого стандарта. Все будет зависеть от собранной вами информации и выводов, которые вы надеетесь сделать.
Ключевые слова:
- Исследования рынка
- Исследовательские инструменты и приложения
Источник: hr-portal.ru
Деятельность людей во множестве случаев предполагает работу с данными, а она в свою очередь может подразумевать не только оперирование ими, но и их изучение, обработку и анализ. Например, когда нужно уплотнить информацию, найти какие-то взаимосвязи или определить структуры. И как раз для аналитики в этом случае очень удобно пользоваться не только разными техниками мышления, но и применять статистические методы.
Особенностью методов статистического анализа является их комплексность, обусловленная многообразием форм статистических закономерностей, а также сложностью процесса статистических исследований. Однако мы хотим поговорить именно о таких методах, которые может применять каждый, причем делать это эффективно и с удовольствием.
Статистическое исследование может проводиться посредством следующих методик:
- Статистическое наблюдение;
- Сводка и группировка материалов статистического наблюдения;
- Абсолютные и относительные статистические величины;
- Вариационные ряды;
- Выборка;
- Корреляционный и регрессионный анализ;
- Ряды динамики.
Далее мы рассмотрим каждый из них более подробно. Но отметим, что представим лишь основные характеристики без подробного описания алгоритмов действий. Впрочем, понять их не составит никакого труда.
Статистическое наблюдение
Статистическое наблюдение является планомерным, организованным и в большинстве случаев систематическим сбором информации, направленным, главным образом, на явления социальной жизни. Реализуется данный метод через регистрацию предварительно определенных наиболее ярких признаков, цель которой состоит в последующем получении характеристик изучаемых явлений.
Статистическое наблюдение должно выполняться с учетом некоторых важных требований:
- Оно должно полностью охватывать изучаемые явления;
- Получаемые данные должны быть точными и достоверными;
- Получаемые данные должны быть однообразными и легкосопоставимыми.
Также статистическое наблюдение может иметь две формы:
- Отчетность – это такая форма статистического наблюдения, где информация поступает в конкретные статистические подразделения организаций, учреждений или предприятий. В этом случае данные вносятся в специальные отчеты.
- Специально организованное наблюдение – наблюдение, которое организуется с определенной целью, чтобы получить сведения, которых не имеется в отчетах, или же для уточнения и установления достоверности информации отчетов. К этой форме относятся опросы (например, опросы мнений людей), перепись населения и т.п.
Кроме того, статистическое наблюдение может быть категоризировано на основе двух признаков: либо на основе характера регистрации данных, либо на основе охвата единиц наблюдения. К первой категории относятся опросы, документирование и прямое наблюдение, а ко второй – наблюдение сплошное и несплошное, т.е. выборочное.
Для получения данных при помощи статистического наблюдения можно применять такие способы как анкетирование, корреспондентская деятельность, самоисчисление (когда наблюдаемые, например, сами заполняют соответствующие документы), экспедиции и составление отчетов.
Сводка и группировка материалов статистического наблюдения
Говоря о втором методе, в первую очередь следует сказать о сводке. Сводка представляет собой процесс обработки определенных единичных фактов, которые образуют общую совокупность данных, собранных при наблюдении. Если сводка проводится грамотно, огромное количество единичных данных об отдельных объектах наблюдения может превратиться в целый комплекс статистических таблиц и результатов. Также такое исследование способствует определению общих черт и закономерностей исследуемых явлений.
С учетом показателей точности и глубины изучения можно выделить простую и сложную сводку, но любая из них должна основываться на конкретных этапах:
- Выбирается группировочный признак;
- Определяется порядок формирования групп;
- Разрабатывается система показателей, позволяющих охарактеризовать группу и объект или явление в целом;
- Разрабатываются макеты таблиц, где будут представлены результаты сводки.
Важно заметить, что есть и разные формы сводки:
- Централизованная сводка, требующая передачи полученного первичного материала в вышестоящий центр для последующей обработки;
- Децентрализованная сводка, где изучение данных происходит на нескольких ступенях по восходящей.
Выполняться же сводка может при помощи специализированного оборудования, например, с использованием компьютерного ПО или вручную.
Что же касается группировки, то этот процесс отличается разделением исследуемых данных на группы по признакам. Особенности поставленных статистическим анализом задач влияют на то, какой именно будет группировка: типологической, структурной или аналитической. Именно поэтому для сводки и группировки либо прибегают к услугам узкопрофильных специалистов, либо применяют конкретные техники мышления.
Абсолютные и относительные статистические величины
Абсолютные величина считаются самой первой формой представления статистических данных. С ее помощью удается придать явлениям размерные характеристики, например, по времени, по протяженности, по объему, по площади, по массе и т.д.
Если требуется узнать об индивидуальных абсолютных статистических величинах, можно прибегнуть к замерам, оценке, подсчету или взвешиванию. А если нужно получить итоговые объемные показатели, следует использовать сводку и группировку. Нужно иметь в виду, что абсолютные статистические величины отличаются наличием единиц измерения. К таким единицам относят стоимостные, трудовые и натуральные.
А относительные величины выражают количественные соотношения, касающиеся явлений социальной жизни. Чтобы их получить, одни величины всегда делятся на другие. Показатель, с которым сравнивают (это знаменатель), называют основанием сравнения, а показатель, которой сравнивают (это числитель), называют отчетной величиной.
Относительные величины могут быть разными, что зависит от их содержательной части. Например, существуют величины сравнения, величины уровня развития, величины интенсивности конкретного процесса, величины координации, структуры, динамики и т.д. и т.п.
Чтобы изучить какую-то совокупность по дифференцирующимся признакам, в статистическом анализе применяются средние величины – обобщающие качественные характеристики совокупности однородных явлений по какому-либо дифференцирующемуся признаку.
Крайне важным свойством средних величин является то, что они говорят о значениях конкретных признаков во всем их комплексе единым числом. Невзирая на то, что у отдельных единиц может наблюдаться количественная разница, средние величины выражают общие значения, свойственные всем единицам исследуемого комплекса. Получается, что при помощи характеристики чего-то одного можно получить характеристику целого.
Следует иметь в виду, что одним из самых важных условий применения средних величин, если проводится статистический анализ социальных явлений, считается однородность их комплекса, для которого и нужно узнать среднюю величину. А от такого, как именно будут представлены начальные данные для исчисления средней величины, будет зависеть и формула ее определения.
Вариационные ряды
В некоторых случаях данных о средних показателях тех или иных изучаемых величин может быть недостаточно, чтобы провести обработку, оценку и глубокий анализ какого-то явления или процесса. Тогда во внимание следует брать вариацию или разброс показателей отдельных единиц, который тоже представляет собой важную характеристику исследуемой совокупности.
На индивидуальные значения величин могут воздействовать многие факторы, а сами изучаемые явления или процессы могут быть очень многообразны, т.е. обладать вариацией (это многообразие и есть вариационные ряды), причины которой следует искать в сущности того, что изучается.
Вышеназванные абсолютные величины находятся в непосредственной зависимости от единиц измерения признаков, а значит, делают процесс изучения, оценки и сравнения двух и более вариационных рядов более сложным. А относительные показатели нужно вычислять в качестве соотношения абсолютных и средних показателей.
Выборка
Смысл выборочного метода (или проще – выборки) состоит в том, что по свойствам одной части определяются численные характеристики целого (это называется генеральной совокупностью). Основной выборочного метода является внутренняя связь, объединяющая части и целое, единичное и общее.
Метод выборки отличается рядом существенных преимуществ перед остальными, т.к. благодаря уменьшению количества наблюдений позволяет сократить объемы работы, затрачиваемые средства и усилия, а также успешно получать данные о таких процессах и явлениях, где либо нецелесообразно, либо просто невозможно исследовать их полностью.
Соответствие характеристик выборки характеристикам изучаемого явления или процесса будет зависеть от комплекса условий, и в первую очередь от того, как вообще будет реализовываться выборочный метод на практике. Это может быть как планомерный отбор, идущий по подготовленной схеме, так и непланомерный, когда выборка производится из генеральной совокупности.
Но во всех случаях выборочный метод должен быть типичным и соответствовать критериям объективности. Данные требования нужно выполнять всегда, т.к. именно от них будет зависеть соответствие характеристик метода и характеристик того, что подвергается статистическому анализу.
Таким образом, перед обработкой выборочного материала необходимо провести его тщательную проверку, избавившись тем самым от всего ненужного и второстепенного. Одновременно с этим, составляя выборку, в обязательном порядке нужно обходить стороной любую самодеятельность. Это означает, что ни в коем случае не следует делать выборку только из вариантов, кажущихся типичными, а все другие – отбрасывать.
Эффективная и качественная выборка должна составляться объективно, т.е. производить ее нужно так, чтобы были исключены любые субъективные влияния и предвзятые побуждения. И чтобы это условие было соблюдено должным образом, требуется прибегнуть к принципу рандомизации или, проще говоря, к принципу случайного отбора вариантов из всей их генеральной совокупности.
Представленный принцип служит основой теории выборочного метода, и следовать ему нужно всегда, когда требуется создать эффективную выборочную совокупность, причем случаи планомерного отбора исключением здесь не являются.
Корреляционный и регрессионный анализ
Корреляционный анализ и регрессионный анализ – это два высокоэффективных метода, позволяющие проводить анализ больших объемов данных для изучения возможной взаимосвязи двух или большего количества показателей.
В случае с корреляционным анализом задачами являются:
- Измерить тесноту имеющейся связи дифференцирующихся признаков;
- Определить неизвестные причинные связи;
- Оценить факторы, в наибольшей степени воздействующие на окончательный признак.
А в случае с регрессионным анализом задачи следующие:
- Определить форму связи;
- Установить степень воздействия независимых показателей на зависимый;
- Определить расчетные значения зависимого показателя.
Чтобы решить все вышеназванные задачи, практически всегда нужно применять и корреляционный и регрессионный анализ в комплексе.
Ряды динамики
Посредством этого метода статистического анализа очень удобно определять интенсивность или скорость, с которой развиваются явления, находить тенденцию их развития, выделять колебания, сравнивать динамику развития, находить взаимосвязь развивающихся во времени явлений.
Ряд динамики – это такой ряд, в котором во времени последовательно расположены статистические показатели, изменения которых характеризуют процесс развития исследуемого объекта или явления.
Ряд динамики включает в себя два компонента:
- Период или момент времени, связанный с имеющимися данными;
- Уровень или статистический показатель.
В совокупности эти компоненты представляют собой два члена ряда динамики, где первый член (временной период) обозначается буквой «t», а второй (уровень) – буквой «y».
Исходя из длительности временных промежутков, с которыми взаимосвязаны уровни, ряды динамики могут быть моментными и интервальными. Интервальные ряды позволяют складывать уровни для получения общей величины периодов, следующих один за другим, а в моментных такой возможности нет, но этого там и не требуется.
Ряды динамики также существуют с равными и разными интервалами. Суть же интервалов в моментных и интервальных рядах всегда разная. В первом случае интервалом является временной промежуток между датами, к которым привязаны данные для анализа (удобно использовать такой ряд, например, для определения количества действий за месяц, год и т.д.). А во втором случае – временной промежуток, к которому привязана совокупность обобщенных данных (такой ряд можно использовать для определения качества тех же самых действий за месяц, год и т.п.). Интервалы могут быть равными и разными, независимо от типа ряда.
Естественно, чтобы научиться грамотно применять каждый из методов статистического анализа, недостаточно просто знать о них, ведь, по сути, статистика – это целая наука, требующая еще и определенных навыков и умений. Но чтобы она давалась проще, можно и нужно тренировать свое мышление и улучшать когнитивные способности.
В остальном же исследование, оценка, обработка и анализ информации – очень интересные процессы. И даже в тех случаях, когда это не приводит к какому-то конкретному результату, за время исследования можно узнать множество интересных вещей. Статистический анализ нашел свое применение в огромном количестве сфер деятельности человека, а вы можете использовать его в учебе, работе, бизнесе и других областях, включая развитие детей и самообразование.
Советуем также прочитать:
- Сторителлинг
- Криминальная психология
- Научное знание: основы
- 3 эффективных способа выявления лжи
- Ошибка выжившего: что это и зачем нужно?
- Научное мышление: значение, особенности и методы
- Общеучебные навыки и умения: описание и основные пути развития
- Критический анализ информации
- Когнитивные ловушки статистики
- Дифференциальная психология
- Диаграмма сродства для решения управленческих проблем
Источник: 4brain.ru