Een toonaangevende statistische analyse begint meestal met een beschrijvende analyse. Het wordt ook wel beschrijvende analyse of beschrijvende statistiek genoemd. Het helpt je na te denken over hoe je je gegevens kunt gebruiken, helpt je uitzonderingen en fouten te identificeren en ziet hoe variabelen met elkaar samenhangen, waardoor je in een positie komt waarin je toekomstig statistisch onderzoek kunt leiden.
Ruwe gegevens bewaren in een formaat dat ze gemakkelijk te begrijpen en te analyseren maakt, d.w.z. gegevens herschikken, sorteren en wijzigen zodat ze je iets nuttigs kunnen vertellen over de gegevens die ze bevatten.
Beschrijvende analyse is een van de meest cruciale fasen van statistische gegevensanalyse. Het geeft je een conclusie over de verdeling van je gegevens en helpt bij het opsporen van fouten en uitschieters. Hiermee kun je patronen tussen variabelen ontdekken, wat je voorbereidt op toekomstige statistische analyses.
In deze blog bespreken we beschrijvende analyse en de beste tips voor onderzoekers.
Wat is beschrijvende analyse?
Beschrijvende analyse is een soort gegevensonderzoek dat helpt bij het beschrijven, aantonen of handig samenvatten van gegevenspunten, zodat er patronen kunnen ontstaan die aan alle voorwaarden van de gegevens voldoen.
Het is de techniek om patronen en verbanden te identificeren door gebruik te maken van recente en historische gegevens. Omdat het patronen en associaties identificeert zonder verder te gaan, wordt het vaak de meest basale gegevensanalyse genoemd.
Bij het beschrijven van veranderingen in de loop van de tijd is deze analyse nuttig. Het gebruikt patronen als een startpunt voor verder onderzoek om beslissingen te onderbouwen. Als ze systematisch worden uitgevoerd, zijn ze niet lastig of vermoeiend.
Data aggregation en mining zijn twee methoden die gebruikt worden bij beschrijvende analyse om historische gegevens te genereren. Informatie wordt verzameld en gesorteerd in data aggregatie om grote datasets te vereenvoudigen. Data mining is de volgende analytische fase, waarbij de gegevens worden doorzocht op patronen en betekenis. Gegevensanalyse en gegevensanalyse zijn nauw verwante processen waarbij inzichten uit gegevens worden gehaald om weloverwogen beslissingen te nemen.
Soorten beschrijvende analyse
Een verscheidenheid aan empirische methodologieën ondersteunt praktische beschrijvende analyses. De populairste beschrijvende werkinstrumenten zijn eenvoudige statistieken die kerntrends en variaties weergeven (zoals gemiddelden, medianen en modi), die zeer nuttig kunnen zijn om gegevens te verklaren.
Het is de verantwoordelijkheid van de beschrijvende onderzoeker om de verzameling gegevens samen te vatten in een vorm die het publiek nuttig zal vinden. Deze gegevensreductie betekent niet dat een situatie of fenomeen in al zijn componenten even zwaar moet worden gewogen.
In plaats daarvan concentreert het zich op de meest kritische aspecten van het fenomeen zoals het is en, meer in het algemeen, de context van de praktijk waarin een onderzoek moet worden gelezen. De vier soorten beschrijvende analysemethoden zijn:
01. Frequentiemetingen
Begrijpen hoe vaak een bepaalde gebeurtenis of reactie waarschijnlijk voorkomt, is cruciaal voor beschrijvende analyse. Het belangrijkste doel van frequentiemetingen is om iets als een telling of een percentage te geven.
02. Maatregelen van centrale tendens
Het vinden van de centrale (of gemiddelde) tendens of respons is cruciaal bij beschrijvende analyse. Drie standaarden – gemiddelde, mediaan en modus – worden gebruikt om de centrale tendens te berekenen.
03. Maatregelen van spreiding
Soms is het cruciaal om te begrijpen hoe gegevens worden verdeeld over een reeks. Dit soort verdeling kan worden gemeten met spreidingsmetriek zoals bereik of standaardafwijking.
04. Maten van Positie
Het vinden van de locatie van een waarde of antwoord met betrekking tot andere zaken is een ander aspect van beschrijvende analyse. In dit kennisgebied zijn metrieken zoals kwartielen en percentielen nuttig.
Hoe voer je een beschrijvende analyse uit?
Beschrijvende analyse is een belangrijke fase in gegevensonderzoek waarbij de primaire eigenschappen van een dataset worden samengevat en beschreven. Het geeft vitale inzichten in de frequentieverdeling, centrale tendens, spreiding en positie van de gegevens. Het helpt onderzoekers en analisten om hun gegevens beter te begrijpen.
Het uitvoeren van een beschrijvende analyse omvat verschillende kritieke fasen, die we hieronder zullen bespreken.
Stap 1: Gegevensverzameling
Voordat je een analyse uitvoert, moet je eerst relevante gegevens verzamelen. Dit proces omvat het identificeren van gegevensbronnen, het selecteren van geschikte gegevensverzamelingsmethoden en het verifiëren dat de verkregen gegevens de populatie of het onderwerp van interesse nauwkeurig vertegenwoordigen.
Je kunt gegevens verzamelen door middel van enquêtes, experimenten, observaties, bestaande databases of andere methoden.
Stap 2: Voorbereiding van gegevens
Datavoorbereiding is cruciaal om ervoor te zorgen dat de dataset schoon, consistent en klaar voor analyse is. Deze stap omvat de volgende taken:
- Gegevens opschonen: Afhandelen van ontbrekende waarden, uitzonderingen en fouten in de dataset. Voer ontbrekende waarden in of ontwikkel geschikte statistische technieken om hiermee om te gaan.
- Gegevenstransformatie: Gegevens converteren naar een geschikt formaat. Voorbeelden hiervan zijn het wijzigen van gegevenstypes, het coderen van categorische variabelen of het schalen van numerieke variabelen.
- Gegevensreductie: Probeer bij grote datasets de omvang te verkleinen door steekproeven of aggregatie om de analyse beter hanteerbaar te maken.
Stap 3: Methoden toepassen
In deze stap analyseer en beschrijf je de gegevens met behulp van verschillende methoden en procedures. Hieronder volgen enkele veelgebruikte beschrijvende analysemethoden:
- Analyse van frequentieverdeling: Frequentietabellen of staafdiagrammen maken om voor categorische variabelen het aantal of aandeel voorkomens voor elke categorie weer te geven.
- Maten van centrale tendens: Bereken het gemiddelde, de mediaan en de modus van numerieke variabelen om het middelpunt of de gebruikelijke waarde te bepalen.
- Maatstaven voor spreiding: Bereken het bereik, de variantie en de standaardafwijking om de spreiding of variabiliteit van de gegevens te onderzoeken.
- Positiemetingen: Identificeer de positie van een enkele waarde of de reactie ervan op andere waarden.
Bepaal welke variabelen belangrijk zijn voor je beschrijvende analyse en onderzoeksvragen. Er worden verschillende methoden gebruikt voor numerieke en categorische variabelen, dus het is essentieel om ze van elkaar te onderscheiden.
Nadat de dataset is geanalyseerd, kunnen onderzoekers de bevindingen interpreteren in het licht van de doelen. De analyse was succesvol als de conclusies waren wat ervan werd verwacht. Anders moeten ze op zoek gaan naar zwakke punten in hun strategie en deze processen herhalen om betere resultaten te krijgen.
Stap 4: Samenvattende statistieken en visualisatie
Beschrijvende statistiek verwijst naar een reeks methoden om de belangrijkste kenmerken van een dataset samen te vatten en te beschrijven. Vat de gegevens samen door middel van statistieken en visualisatie. Deze stap omvat de volgende taken:
- Samenvattende statistieken: Vat je bevindingen duidelijk en beknopt samen.
- Visualisatie van gegevens: Gebruik verschillende grafieken en plots om de gegevens te visualiseren. Histogrammen, boxplots, scatterplots of lijndiagrammen maken voor numerieke gegevens. Gebruik staafdiagrammen, cirkeldiagrammen of gestapelde staafdiagrammen voor categorische gegevens.
Beste onderzoekstips om beschrijvende analyse te voltooien
Wat onderzoekers bovendien kunnen doen om beschrijvende analyses te voltooien, zijn:
- Ze moeten het doel van de diepgaande analyse specificeren, de doelen, de richting die ze zullen nemen, de dingen die ze over het hoofd moeten zien en het formaat waarin de gegevens moeten worden aangeleverd.
- Ze moeten gegevens verzamelen nadat ze de doelen hebben geïdentificeerd. Dit is een kritieke fase omdat het verzamelen van onjuiste gegevens hen ver van hun doel kan brengen.
- Het opschonen van de gegevens is de volgende stap. Bij het werken met enorme gegevenssets kan het opschonen van gegevens een uitdaging worden. Ruis of irrelevante informatie in de werkdataset kan de bevindingen vertekenen. Onderzoekers moeten de gegevens volgens de specificaties opschonen voor betrouwbare resultaten.
- Nadat de gegevens zijn opgeschoond, worden verschillende beschrijvende technieken gebruikt. In de vorm van diepgaande beschrijvende samenvattingen belicht de beschrijvende analyse de fundamentele kenmerken van de gegevens.
- Nadat de dataset is geanalyseerd, kunnen onderzoekers de bevindingen interpreteren in het licht van de doelen. De analyse was succesvol als de conclusies waren wat ervan werd verwacht. Anders moeten ze op zoek gaan naar zwakke punten in hun strategie en deze processen herhalen om betere resultaten te krijgen.
- Wanneer je je analyse presenteert aan niet-technische belanghebbenden en teams, kan het een uitdaging zijn om de bevindingen over te brengen. Datavisualisatie helpt om deze taak efficiënt uit te voeren. Om de resultaten weer te geven, kunnen onderzoekers een verscheidenheid aan benaderingen voor gegevensvisualisatie gebruiken, zoals grafieken, taartdiagrammen, grafieken en andere.
Conclusie
Beschrijvende analyse is een cruciale onderzoeksbenadering, ongeacht of de onderzoeker causale relaties tussen variabelen wil ontdekken, populatiepatronen wil verklaren of nieuwe metrieken voor basisverschijnselen wil ontwikkelen. Als het correct wordt gebruikt, kan het een belangrijke bijdrage leveren aan verschillende beschrijvende en causale onderzoeken.
De juiste gegevens bekijken en evalueren is behoorlijk waardevol voor onderzoekers en marketeers. U kunt onderzoeksgegevens verzamelen en complexe analyses uitvoeren binnen de tool met een gevestigd onderzoeksplatform zoals QuestionPro, waarmee u de inzichten verkrijgt die ertoe doen.
Met QuestionPro kunt u snel belangrijke beslissingen nemen terwijl u uw klanten en andere onderzoeksobjecten beter begrijpt. Maak nu gebruik van de mogelijkheden van de onderzoeksuite op bedrijfsniveau!
