Het komt allemaal neer op het gebruik van de kracht van statistische analysemethoden, de manier waarop academici samenwerken en gegevens verzamelen om trends en patronen te identificeren.
In de afgelopen tien jaar heeft het dagelijkse bedrijfsleven een grote transformatie ondergaan. Het is niet ongewoon dat dingen nog steeds hetzelfde lijken, of het nu gaat om de technologie die in werkruimtes wordt gebruikt of de software die wordt gebruikt om te communiceren.
Er is nu een overweldigende hoeveelheid informatie beschikbaar die vroeger zeldzaam was. Maar het kan overweldigend zijn als je geen flauw idee hebt hoe je de gegevens van je bedrijf moet doornemen om een zinvolle en nauwkeurige betekenis te vinden.
In deze blog komen 5 verschillende statistische analysemethoden aan bod, samen met een gedetailleerde bespreking van elke methode.
Wat is een statistische analysemethode?
De praktijk van het verzamelen en analyseren van gegevens om patronen en trends te identificeren staat bekend als statistische analyse. Het is een methode om vooroordelen uit de evaluatie van gegevens te verwijderen door gebruik te maken van numerieke analyse. Data-analyse en data-analyse zijn nauw verwante processen waarbij inzichten uit gegevens worden gehaald om weloverwogen beslissingen te nemen.
En deze statistische analysemethoden zijn nuttig voor het verzamelen van onderzoeksinterpretaties, het maken van statistische modellen en het organiseren van enquêtes en onderzoeken.
Bij de gegevensanalyse worden twee statistische basismethoden gebruikt:
- Beschrijvende statistieken, die indexen zoals gemiddelde en mediaan gebruiken om gegevens samen te vatten,
- Inferentiële statistiek, extrapoleer resultaten uit gegevens door statistische toetsen zoals de t-toets voor studenten te gebruiken.
LEER OVER:
Beschrijvende analyse
De volgende drie factoren bepalen of een statistische aanpak het meest geschikt is:
- Het doel en hoofddoel van het onderzoek,
- Het soort en de spreiding van de gebruikte gegevens, en
- Het type waarnemingen (gekoppeld/ongepaard).
“Parametrisch” verwijst naar alle soorten statistische procedures die worden gebruikt om gemiddelden te vergelijken. Daarentegen verwijst “niet-parametrisch” naar statistische methoden die andere maten dan gemiddelden vergelijken, zoals medianen, gemiddelde rangordes en verhoudingen.
Voor elke unieke omstandigheid kunnen statistische analysemethoden in de biostatistiek gebruikt worden om de gegevens te analyseren en te interpreteren. Kennis van de aannames en voorwaarden van de statistische methoden is nodig om de beste statistische methode voor gegevensanalyse te kiezen.
5 Statistische analysemethoden voor onderzoek en analyse
Of je nu een datawetenschapper bent of niet, het lijdt geen twijfel dat big data de wereld veroveren. Daarom moet je weten waar je moet beginnen. Er zijn 5 opties voor deze statistische analysemethode:
-
Betekenis
Big Data neemt de hele wereld over, hoe je het ook bekijkt. Het gemiddelde, beter bekend als het gemiddelde, is de eerste techniek die wordt gebruikt om de statistische analyse uit te voeren. Om het gemiddelde te vinden, tel je een lijst getallen bij elkaar op, deel je dat totaal door de componenten van de lijst en voeg je vervolgens nog een lijst getallen toe.
Wanneer deze techniek wordt toegepast, is het mogelijk om de gegevens snel te bekijken en tegelijkertijd de algemene trend van de gegevensverzameling te bepalen. De eenvoudige en snelle berekening is ook voordelig voor de gebruikers van de methode.
Het middelpunt van de onderzochte gegevens wordt bepaald met behulp van het statistisch gemiddelde. De uitkomst staat bekend als het gemiddelde van de gepresenteerde gegevens. Bij interacties in de echte wereld op het gebied van onderzoek, onderwijs en sport wordt vaak denigrerend taalgebruik gebruikt. Bedenk eens hoe vaak het slaggemiddelde van een honkbalspeler – hun gemiddelde – ter sprake komt in een gesprek als je jezelf beschouwt als een datawetenschapper. Daarom moet je weten waar je moet beginnen.
-
Standaardafwijking
Een statistische techniek die standaarddeviatie wordt genoemd, meet hoe sterk de gegevens verdeeld zijn ten opzichte van het gemiddelde.
Wanneer je met gegevens werkt, geeft een hoge standaardafwijking aan dat de gegevens sterk van het gemiddelde afwijken. Een lage afwijking geeft aan dat de meeste gegevens in lijn zijn met het gemiddelde en kan ook worden aangeduid als de verwachte waarde van de set.
Standaardafwijking wordt vaak gebruikt bij het analyseren van de spreiding van gegevenspunten – of ze nu geclusterd zijn of niet.
Stel je voor dat je een marketeer bent die net klaar is met een klantenonderzoek. Stel dat je wilt bepalen of een grotere groep klanten waarschijnlijk dezelfde antwoorden zal geven. In dat geval moet u de betrouwbaarheid van de antwoorden beoordelen nadat u de resultaten van de enquête hebt ontvangen. Als de standaardafwijking laag is, kan er een groter bereik van klanten geprojecteerd worden met de antwoorden.
-
Regressie
Regressie in de statistiek bestudeert het verband tussen een onafhankelijke variabele en een afhankelijke variabele (de informatie die je probeert te beoordelen) (de gegevens die worden gebruikt om de afhankelijke variabele te voorspellen).
Het kan ook worden uitgelegd in termen van hoe de ene variabele de andere beïnvloedt, of hoe veranderingen in de ene inconsistent resulteren in veranderingen in de andere, of omgekeerd, eenvoudige oorzaak en gevolg. Het suggereert dat het resultaat afhangt van een of meer factoren.
Regressieanalysegrafieken en -grafieken gebruiken lijnen om trends over een vooraf bepaalde periode aan te geven, evenals de sterkte of zwakte van de correlaties tussen de variabelen.
-
Hypothese testen
De twee sets willekeurige variabelen in de gegevensverzameling moeten worden getest met hypothesetests, ook wel “T-tests in statistische analyse.
Deze benadering richt zich op het bepalen of een bepaalde bewering of conclusie geldt voor de gegevensverzameling. Het maakt een vergelijking van de gegevens met talrijke aannames en hypotheses mogelijk. Het kan ook helpen om te voorspellen hoe keuzes het bedrijf zullen beïnvloeden.
Een hypothesetest in de statistiek bepaalt een grootheid onder een bepaalde aanname. De uitkomst van de test geeft aan of de aanname juist is of dat deze is doorbroken. De nulhypothese, soms ook wel hypothese 0 genoemd, is deze veronderstelling. De eerste hypothese, vaak bekend als hypothese 1, is elke andere theorie die in strijd zou zijn met hypothese 0.
Wanneer je hypothesetests uitvoert, zijn de resultaten van de test statistisch significant als ze aantonen dat de gebeurtenis niet toevallig of willekeurig kan zijn opgetreden.
-
Bepaling van de steekproefgrootte
Bij het evalueren van gegevens voor statistische analyse kan het soms een uitdaging zijn om betrouwbare gegevens te verzamelen omdat de dataset te groot is. Wanneer dit het geval is, kiest de meerderheid voor de methode die bekend staat als het bepalen van de steekproefgrootte, waarbij een steekproef of een kleinere gegevensgrootte wordt onderzocht.
Je moet de juiste steekproefgrootte voor nauwkeurigheid kiezen om deze taak effectief uit te voeren. Je krijgt geen betrouwbare resultaten na je analyse als de steekproefgrootte te klein is.
Je zult verschillende technieken voor gegevensbemonstering gebruiken om dit resultaat te bereiken. Om dit te bereiken, kun je een enquête naar je klanten sturen en vervolgens de willekeurige steekproefmethode gebruiken om de klantgegevens te selecteren voor willekeurige analyse.
Omgekeerd kan een te grote steekproefomvang leiden tot tijd- en geldverlies. Je kunt kijken naar factoren als kosten, tijd of het gemak van gegevensverzameling om de steekproefgrootte te bepalen.
Ben je in de war? Maak je geen zorgen! Je kunt onze steekproefgroottecalculator gebruiken.
LEER OVER:
Theoretisch onderzoek
Conclusie
Het vermogen om analytisch te denken is van vitaal belang voor zakelijk succes. Aangezien gegevens een van de belangrijkste bronnen zijn die vandaag de dag beschikbaar zijn, kan effectief gebruik ervan leiden tot betere resultaten en besluitvorming.
Welke statistische analysemethode je ook kiest, let goed op elk potentieel nadeel en de specifieke formule. Geen enkele methode is goed of fout en er is geen gouden standaard. Dit hangt af van de informatie die je hebt verzameld en de conclusies die je hoopt te trekken.
Door QuestionPro te gebruiken, kunt u efficiënter cruciale beslissingen nemen terwijl u uw klanten en andere studieonderwerpen beter begrijpt. Gebruik de functies van de onderzoekssuite op bedrijfsniveau meteen!
