كل ذلك يتلخص في استخدام قوة أساليب التحليل الإحصائي ، وهي الطريقة التي يتعاون بها الأكاديميون ويجمعون البيانات لتحديد الاتجاهات والأنماط.
على مدى السنوات العشر الماضية ، شهدت الأعمال اليومية تحولا كبيرا. ليس من غير المألوف أن تظل الأشياء كما هي ، سواء كانت التكنولوجيا المستخدمة في مساحات العمل أو البرامج المستخدمة للتواصل.
هناك الآن كمية هائلة من المعلومات المتاحة التي كانت نادرة في السابق. ولكن قد يكون الأمر مربكا إذا لم يكن لديك أدنى مفهوم لتصفح بيانات شركتك للعثور على معنى ذي مغزى ودقيق.
سيتم تغطية 5 طرق تحليل إحصائي مختلفة في هذه المدونة ، إلى جانب مناقشة مفصلة لكل طريقة.
ما هي طريقة التحليل الإحصائي؟
تعرف ممارسة جمع البيانات وتحليلها لتحديد الأنماط والاتجاهات بالتحليل الإحصائي. إنها طريقة للقضاء على التحيز من تقييم البيانات باستخدام التحليل العددي.
وتفيد طرق التحليل الإحصائي هذه في جمع تفسيرات البحث وإنشاء النماذج الإحصائية وتنظيم المسوحات والدراسات.
يستخدم تحليل البيانات طريقتين إحصائيتين أساسيتين:
- الإحصاء الوصفي ، الذي يستخدم فهارس مثل المتوسط والوسيط لتلخيص البيانات ،
- الإحصاء الاستدلالي ، استقراء النتائج من البيانات من خلال استخدام الاختبارات الإحصائية مثل اختبار t للطالب.
تحدد العوامل الثلاثة التالية ما إذا كان النهج الإحصائي هو الأنسب:
- هدف الدراسة والغرض الأساسي منها ،
- نوع وتشتت البيانات المستخدمة، و
- نوع الملاحظات (مقترنة / غير مقترنة).
تشير “البارامترية” إلى جميع أنواع الإجراءات الإحصائية المستخدمة لمقارنة الوسائل. في المقابل ، يشير مصطلح “غير معلمي” إلى الأساليب الإحصائية التي تقارن المقاييس بخلاف الوسائل ، مثل المتوسطات ومتوسط الرتب والنسب.
لكل ظرف فريد ، يمكن استخدام طرق التحليل الإحصائي في الإحصاء الحيوي لتحليل البيانات وتفسيرها. معرفة افتراضات وشروط الأساليب الإحصائية أمر ضروري لاختيار أفضل طريقة إحصائية لتحليل البيانات.
5 طرق التحليل الإحصائي للبحث والتحليل
سواء كنت عالم بيانات أم لا ، فلا شك أن البيانات الضخمة تجتاح العالم. نتيجة لذلك ، يجب أن تكون على دراية من أين تبدأ. هناك 5 خيارات لطريقة التحليل الإحصائي هذه:
-
معنى
البيانات الضخمة تستحوذ على العالم ، بغض النظر عن كيفية تقسيمها. المتوسط ، المعروف في كثير من الأحيان باسم المتوسط ، هو الأسلوب الأولي المستخدم لإجراء التحليل الإحصائي. للعثور على المتوسط ، أضف قائمة أرقام ، واقسم هذا الإجمالي على مكونات القائمة ، ثم أضف قائمة أرقام أخرى.
عند تطبيق هذه التقنية ، من الممكن عرض البيانات بسرعة مع تحديد الاتجاه العام لجمع البيانات. الحساب المباشر والسريع مفيد أيضا لمستخدمي الطريقة.
يتم تحديد مركز البيانات قيد النظر باستخدام المتوسط الإحصائي. تعرف النتيجة باسم متوسط البيانات المقدمة. كثيرا ما تستخدم التفاعلات الواقعية التي تنطوي على البحث والتعليم وألعاب القوى لغة مهينة. ضع في اعتبارك عدد المرات التي يتم فيها طرح متوسط ضرب لاعب البيسبول – متوسطه – في المحادثة إذا كنت تعتبر نفسك عالم بيانات. نتيجة لذلك ، يجب أن تكون على دراية من أين تبدأ.
-
الانحراف المعياري
تقيس تقنية إحصائية تسمى الانحراف المعياري مدى توزيع البيانات على نطاق واسع من المتوسط.
عند العمل مع البيانات ، يشير الانحراف المعياري العالي إلى أن البيانات مشتتة على نطاق واسع عن المتوسط. يشير الانحراف المنخفض إلى أن معظم البيانات تتماشى مع المتوسط ويمكن أيضا الإشارة إليها على أنها القيمة المتوقعة للمجموعة.
يستخدم الانحراف المعياري بشكل متكرر عند تحليل تشتت نقاط البيانات – سواء كانت مجمعة أم لا.
تخيل أنك مسوق أنهى للتو استطلاع رأي العميل. افترض أنك تريد تحديد ما إذا كانت مجموعة أكبر من العملاء ستقدم على الأرجح نفس الردود. في هذه الحالة ، يجب عليك تقييم موثوقية الردود بعد تلقي نتائج الاستطلاع. إذا كان الانحراف المعياري منخفضا ، فقد يتم توقع نطاق أكبر من العملاء مع الإجابات.
-
تراجع
يدرس الانحدار في الإحصاء العلاقة بين متغير مستقل ومتغير تابع (المعلومات التي تحاول تقييمها) (البيانات المستخدمة للتنبؤ بالمتغير التابع).
يمكن تفسيره أيضا من حيث كيفية تأثير متغير واحد على متغير آخر ، أو كيف تؤدي التغييرات في أحد المتغيرات غير المتسقة إلى تغييرات في آخر ، أو العكس ، السبب والنتيجة البسيطة. يشير إلى أن النتيجة تعتمد على عامل واحد أو أكثر.
تستخدم الرسوم البيانية والرسوم البيانية لتحليل الانحدار خطوطا للإشارة إلى الاتجاهات خلال فترة محددة مسبقا بالإضافة إلى قوة أو ضعف الارتباطات بين المتغيرات.
-
اختبار الفرضيات
يجب اختبار مجموعتي المتغيرات العشوائية داخل مجموعة البيانات باستخدام اختبار الفرضيات ، والذي يشار إليه أحيانا باسم “اختبار T” ، في التحليل الإحصائي.
يركز هذا النهج على تحديد ما إذا كانت مطالبة أو استنتاج معين ينطبق على جمع البيانات. إنه يتيح مقارنة البيانات مع العديد من الافتراضات والفرضيات. يمكن أن يساعد أيضا في التنبؤ بكيفية تأثير الخيارات على الشركة.
يحدد اختبار الفرضية في الإحصاء كمية تحت افتراض معين. تشير نتيجة الاختبار إلى ما إذا كان الافتراض صحيحا أم أنه قد تم كسره. الفرضية الصفرية ، التي تعرف أحيانا باسم الفرضية 0 ، هي هذا الافتراض. الفرضية الأولى ، التي تعرف غالبا باسم الفرضية 1 ، هي أي نظرية أخرى تتعارض مع الفرضية 0.
عند إجراء اختبار الفرضيات ، تكون نتائج الاختبار ذات دلالة إحصائية إذا أثبتت أن الحدث لا يمكن أن يكون قد حدث عن طريق الصدفة أو بشكل عشوائي.
-
تحديد حجم العينة
عند تقييم البيانات للتحليل الإحصائي ، قد يكون جمع البيانات الموثوقة أمرا صعبا في بعض الأحيان نظرا لأن مجموعة البيانات ضخمة جدا. عندما تكون هذه هي الحالة ، تختار الأغلبية الطريقة المعروفة باسم تحديد حجم العينة ، والتي تتضمن فحص عينة أو حجم بيانات أصغر.
يجب عليك اختيار حجم العينة المناسب للدقة لإكمال هذه المهمة بفعالية. لن تحصل على نتائج موثوقة بعد تحليلك إذا كان حجم العينة صغيرا جدا.
سوف تستخدم العديد من تقنيات أخذ عينات البيانات لتحقيق هذه النتيجة. لتحقيق ذلك ، يمكنك إرسال استطلاع إلى عملائك ثم استخدام طريقة أخذ العينات العشوائية المباشرة لتحديد بيانات العميل للتحليل العشوائي.
على العكس من ذلك ، يمكن أن يؤدي حجم العينة المفرط إلى ضياع الوقت والمال. يمكنك إلقاء نظرة على عوامل مثل التكلفة أو الوقت أو سهولة جمع البيانات لتحديد حجم العينة.
هل أنت مرتبك؟ لا تقلق! يمكنك استخدام حاسبة حجم العينة الخاصة بنا.
استنتاج
القدرة على التفكير التحليلي أمر حيوي لنجاح الشركات. نظرا لأن البيانات هي واحدة من أهم الموارد المتاحة اليوم ، فإن استخدامها بفعالية يمكن أن يؤدي إلى نتائج وصنع قرار أفضل.
بغض النظر عن طرق التحليل الإحصائي التي تحددها ، تأكد من إيلاء اهتمام وثيق لكل عيب محتمل وصيغته الخاصة. لا توجد طريقة صحيحة أو خاطئة ، ولا يوجد معيار ذهبي. سيعتمد ذلك على المعلومات التي جمعتها والاستنتاجات التي تأمل في استخلاصها.
باستخدام QuestionPro ، يمكنك إصدار أحكام حاسمة بشكل أكثر كفاءة مع فهم أفضل لعملائك وموضوعات الدراسة الأخرى. استخدم ميزات مجموعة الأبحاث على مستوى المؤسسات على الفور!
