Tutto si riduce all’utilizzo della potenza dei metodi di analisi statistica, che è il modo in cui gli accademici collaborano e raccolgono dati per identificare tendenze e modelli.
Negli ultimi dieci anni, il mondo del lavoro ha subito una notevole trasformazione. Non è raro che le cose sembrino ancora uguali, sia che si tratti della tecnologia utilizzata negli spazi di lavoro che del software usato per comunicare.
Oggi è disponibile una quantità spropositata di informazioni che prima erano scarse. Ma può essere schiacciante se non si ha la minima idea di come analizzare i dati della propria azienda per trovarne un significato accurato e valido.
In questo articolo verranno illustrati 5 diversi metodi di analisi statistica e una descrizione di ciascun metodo.
Quali sono i metodi di analisi statistica?
La pratica di raccogliere e analizzare i dati per identificare modelli e tendenze è nota come analisi statistica. Si tratta di un metodo per eliminare i pregiudizi dalla valutazione dei dati attraverso l’uso dell’analisi numerica. L’analisi dei dati e l’analisi dei dati sono processi strettamente correlati che prevedono l’estrazione di informazioni dai dati per prendere decisioni informate.
Questi metodi di analisi statistica sono utili per ottenere interpretazioni della ricerca, creare modelli statistici e organizzare sondaggi e studi.
L ‘analisi dei dati impiega due metodi statistici di base:
- Statistica descrittiva, che utilizza indici come la media e la mediana per riassumere i dati,
- Statistiche inferenzialiche estrapolano i risultati dai dati utilizzando test statistici come il test t di Student.
I seguenti tre fattori determinano se un approccio statistico è il più appropriato:
- L’obiettivo principale e lo scopo dello studio,
- Il tipo e la dispersione dei dati utilizzati, e
- Il tipo di osservazioni (accoppiate/non accoppiate).
Il termine “parametrico” si riferisce a tutti i tipi di procedure statistiche utilizzate per confrontare le medie. Al contrario, il termine “non parametrico” si riferisce ai metodi statistici che confrontano misure diverse dalle medie, come le mediane, gli intervalli medi e le proporzioni.
Per ogni singola circostanza, i metodi statistici analitici della biostatistica possono essere utilizzati per analizzare e interpretare i dati. Conoscere i presupposti e le condizioni dei metodi statistici è necessario per scegliere il metodo statistico migliore per l’analisi dei dati.
5 metodi di analisi statistica per la ricerca e l’analisi
Che tu sia uno scienziato dei dati o meno, non c’è dubbio che i big data stiano conquistando il mondo. Di conseguenza, devi sapere da dove iniziare. Esistono 5 opzioni per i metodi di analisi statistica:
Media
I big data stanno dominando il mondo, a prescindere da come li si guardi. La media, meglio conosciuta come media, è la tecnica iniziale utilizzata per effettuare analisi statistiche.
Applicando questa tecnica, è possibile visualizzare rapidamente i dati e determinare la tendenza generale della raccolta dati. La semplicità e la rapidità dei calcoli sono vantaggiose anche per gli utenti del metodo.
La media statistica determina il centro dei dati in esame. Il risultato è noto come media dei dati presentati.
Deviazione standard
Una tecnica statistica chiamata deviazione standard misura l’ampiezza della distribuzione dei dati rispetto alla media.
Quando si lavora con i dati, un’alta deviazione standard indica che i dati sono molto distanti dalla media. Una deviazione bassa indica che la maggior parte dei dati è in linea con la media e può anche essere definita come il valore atteso dell’insieme.
La deviazione standard viene spesso utilizzata quando si analizza la dispersione dei punti di dati, che siano raggruppati o meno.
Immagina di essere un marketer che ha appena completato un’indagine sui clienti. Se vuoi determinare se un gruppo più ampio di clienti è in grado di fornire le stesse risposte, devi valutare l’affidabilità delle risposte dopo aver ricevuto i risultati del sondaggio. Se la deviazione standard è bassa, puoi prevedere le risposte di un gruppo più ampio di clienti.
Regressione
La regressione in statistica studia la connessione tra una variabile indipendente e una variabile dipendente (l’informazione che stai cercando di valutare) (i dati utilizzati per prevedere la variabile dipendente).
Può anche essere spiegato in termini di come una variabile influenzi un’altra, o come i cambiamenti di una variabile provochino cambiamenti in un’altra, o viceversa, semplice causa ed effetto. Suggerisce che il risultato dipende da uno o più fattori.
I grafici e i diagrammi di regressione utilizzano le linee per indicare le tendenze in un periodo predeterminato, nonché la forza o la debolezza delle correlazioni tra le variabili.
Scopri cos’è l ‘analisi di regressione.
Test di ipotesi
I due insiemi di variabili casuali all’interno del set di dati devono essere testati con un test di ipotesi, a volte indicato come “test T”, nell’analisi statistica.
Questo approccio si concentra sul determinare se una determinata affermazione o conclusione è valida per la raccolta dei dati. Permette di confrontare i dati con varie ipotesi e supposizioni. Può anche aiutare a prevedere l’impatto delle decisioni sull’azienda.
Un test di ipotesi in statistica determina una quantità in base a una particolare ipotesi. Il risultato del test indica se l’ipotesi è corretta o se è stata infranta.
L’ipotesi nulla, talvolta nota come ipotesi 0, è questa ipotesi. La prima ipotesi, spesso definita ipotesi 1, è qualsiasi altra teoria che sia in conflitto con l’ipotesi 0.
Quando si esegue un test di ipotesi, i risultati del test sono statisticamente significativi se dimostrano che l’evento non può essersi verificato per caso o per casualità.
Determinare la dimensione del campione
Quando si valutano i dati per l’analisi statistica, a volte la raccolta di dati affidabili può essere difficile perché l’insieme dei dati è troppo grande. In questi casi, molti optano per il metodo noto come dimensionamento del campione, che prevede l’esame di un campione più piccolo o di dati più ridotti.
Devi scegliere la giusta dimensione del campione perché l’accuratezza sia efficace. Se la dimensione del campione è troppo piccola, non otterrai risultati affidabili dopo l’analisi.
Per ottenere questo risultato utilizzerai diverse tecniche di campionamento dei dati. Per ottenere questo risultato, puoi inviare un sondaggio ai tuoi clienti e poi utilizzare il metodo del campionamento casuale diretto per selezionare i dati dei clienti per l’analisi casuale.
Al contrario, un campione troppo grande può essere uno spreco di tempo e denaro. Per decidere le dimensioni del campione, puoi prendere in considerazione fattori come il costo, il tempo e la facilità di raccolta dei dati.
Conclusione
La capacità di pensare in modo analitico è fondamentale per il successo aziendale. Poiché i dati sono una delle risorse più importanti a nostra disposizione oggi, usarli in modo efficace può portare a risultati migliori e a un migliore processo decisionale.
Qualunque sia il metodo di analisi statistica che sceglierai, assicurati di prestare molta attenzione a ogni potenziale insidia e alla tua formula specifica. Nessun metodo è giusto o sbagliato e non esiste un gold standard. Dipende dalle informazioni che hai raccolto e dalle conclusioni che speri di trarre.
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