Her şey, akademisyenlerin eğilimleri ve kalıpları belirlemek için işbirliği yapma ve veri toplama yöntemi olan istatistiksel analiz yöntemlerinin gücünü kullanmaya dayanıyor.
Son on yılda, günlük işler önemli bir dönüşüm geçirdi. Çalışma alanlarında kullanılan teknoloji veya iletişim için kullanılan yazılım olsun, her şeyin hala aynı görünmesi çok nadir değildir.
Bir zamanlar nadir bulunan çok sayıda bilgi artık mevcut. Ancak anlamlı ve doğru bir anlam bulmak için şirketinizin verilerini gözden geçirme konusunda en ufak bir fikriniz yoksa bu çok zor olabilir.
Bu blogda 5 farklı istatistiksel analiz yöntemi, her bir yöntemin ayrıntılı bir tartışmasıyla birlikte ele alınacaktır.
İstatistiksel analiz yöntemi nedir?
Kalıpları ve eğilimleri belirlemek için veri toplama ve analiz etme uygulaması istatistiksel analiz olarak bilinir. Sayısal analiz kullanarak veri değerlendirmesindeki önyargıyı ortadan kaldırmaya yönelik bir yöntemdir.
Ve bu istatistiksel analiz yöntemleri, araştırma yorumlarını toplamak, istatistiksel modeller oluşturmak ve anketleri ve çalışmaları düzenlemek için faydalıdır.
Veri analizinde iki temel istatistiksel yöntem kullanılmaktadır:
- Tanımlayıcı istatistikler, Verileri özetlemek için ortalama ve medyan gibi indeksleri kullanır,
- Çıkarımsal istatistikler, Öğrenci t-testi gibi istatistiksel testler kullanarak verilerden sonuç çıkarma.
Aşağıdaki üç faktör, istatistiksel bir yaklaşımın en uygun olup olmadığını belirler:
- Çalışmanın hedefi ve birincil amacı,
- Kullanılan verilerin türü ve dağılımı ve
- Gözlemlerin türü (Eşleştirilmiş/ Eşleştirilmemiş).
“Parametrik”, ortalamaları karşılaştırmak için kullanılan her türlü istatistiksel prosedürü ifade eder. Buna karşılık, “parametrik olmayan”, ortalamalar, ortalama sıralar ve oranlar gibi ortalamalar dışındaki ölçümleri karşılaştıran istatistiksel yöntemleri ifade eder.
Her bir benzersiz durum için, verileri analiz etmek ve yorumlamak üzere biyoistatistikteki istatistiksel analitik yöntemler kullanılabilir. İstatistiksel yöntemlerin varsayımlarını ve koşullarını bilmek, veri analizi için en iyi istatistiksel yöntemi seçmek için gereklidir.
5 Araştırma ve Analiz için İstatistiksel Analiz Yöntemleri
Veri bilimci olun ya da olmayın, büyük verinin dünyayı kasıp kavurduğuna hiç şüphe yok. Sonuç olarak, nereden başlayacağınızın farkında olmalısınız. Bu istatistiksel analiz yöntemi için 5 seçenek vardır:
-
Anlamı
Neresinden bakarsanız bakın, büyük veri tüm dünyayı ele geçiriyor. Ortalama, daha çok ortalama olarak bilinir ve istatistiksel analiz yapmak için kullanılan ilk tekniktir. Ortalamayı bulmak için bir sayı listesi ekleyin, bu toplamı listenin bileşenlerine bölün ve ardından başka bir sayı listesi ekleyin.
Bu teknik uygulandığında, verileri hızlı bir şekilde görüntülemek ve aynı zamanda veri toplamanın genel eğilimini belirlemek mümkündür. Basit ve hızlı hesaplama, yöntemin kullanıcıları için de avantajlıdır.
Söz konusu verilerin merkezi, istatistiksel ortalama kullanılarak belirlenir. Sonuç, sunulan verilerin ortalaması olarak bilinir. Araştırma, eğitim ve atletizmle ilgili gerçek dünya etkileşimlerinde sıklıkla aşağılayıcı bir dil kullanılmaktadır. Kendinizi bir veri bilimcisi olarak görüyorsanız, bir beyzbol oyuncusunun vuruş ortalamasının -ortalamasının- sohbetlerde ne kadar sık gündeme geldiğini düşünün. Sonuç olarak, nereden başlayacağınızın farkında olmalısınız.
-
Standart sapma
Standart sapma adı verilen istatistiksel bir teknik, verilerin ortalamadan ne kadar geniş bir alana dağıldığını ölçer.
Verilerle çalışırken, yüksek bir standart sapma, verilerin ortalamadan büyük ölçüde dağıldığını gösterir. Düşük bir sapma, çoğu verinin ortalamayla uyumlu olduğunu gösterir ve setin beklenen değeri olarak da adlandırılabilir.
Standart sapma, kümelenmiş olsun ya da olmasın veri noktalarının dağılımını analiz ederken sıklıkla kullanılır.
Bir müşteri anketini yeni bitirmiş bir pazarlamacı olduğunuzu düşünün. Daha büyük bir müşteri grubunun aynı yanıtları verip vermeyeceğini belirlemek istediğinizi varsayalım. Bu durumda, anket bulgularını aldıktan sonra yanıtların güvenilirliğini değerlendirmelisiniz. Standart sapma düşükse, cevaplarla daha geniş bir müşteri yelpazesi tahmin edilebilir.
-
Regresyon
İstatistikte regresyon, bağımsız bir değişken ile bağımlı bir değişken (değerlendirmeye çalıştığınız bilgi) (bağımlı değişkeni tahmin etmek için kullanılan veriler) arasındaki bağlantıyı inceler.
Bir değişkenin diğerini nasıl etkilediği ya da tutarsız bir değişkendeki değişikliklerin diğerinde nasıl değişikliklere yol açtığı ya da tam tersi, basit neden ve sonuç olarak da açıklanabilir. Bu da sonucun bir veya daha fazla faktöre bağlı olduğunu göstermektedir.
Regresyon analizi grafikleri ve çizelgeleri, değişkenler arasındaki korelasyonların gücü veya zayıflığının yanı sıra önceden belirlenmiş bir dönemdeki eğilimleri göstermek için çizgiler kullanır.
-
Hipotez testi
Veri seti içindeki iki rastgele değişken kümesi, bazen aşağıdaki gibi adlandırılan hipotez testi kullanılarak test edilmelidir “T Testi,” istatistiksel analizde.
Bu yaklaşım, belirli bir iddianın veya sonucun veri toplama için geçerli olup olmadığını belirlemeye odaklanır. Verilerin çok sayıda varsayım ve hipotezle karşılaştırılmasını sağlar. Ayrıca seçimlerin şirketi nasıl etkileyeceğini tahmin etmeye de yardımcı olabilir.
İstatistikte bir hipotez testi, belirli bir varsayım altında bir niceliği belirler. Testin sonucu, varsayımın doğru olup olmadığını veya varsayımın ihlal edilip edilmediğini gösterir. Bazen hipotez 0 olarak da bilinen sıfır hipotezi, bu varsayımdır. Genellikle hipotez 1 olarak bilinen ilk hipotez, hipotez 0 ile çelişen herhangi bir diğer teoridir.
Hipotez testi yaptığınızda, testin sonuçları olayın şans eseri veya rastgele meydana gelmiş olamayacağını gösteriyorsa istatistiksel olarak anlamlıdır.
-
Örneklem büyüklüğünün belirlenmesi
İstatistiksel analiz için verileri değerlendirirken, veri kümesi çok büyük olduğu için güvenilir veri toplamak zaman zaman zor olabilir. Durum böyle olduğunda, çoğunluk örneklem büyüklüğü belirleme olarak bilinen ve bir örneklemin veya daha küçük veri boyutunun incelenmesini içeren yöntemi seçer.
Bu görevi etkili bir şekilde tamamlamak için doğruluk açısından uygun örneklem büyüklüğünü seçmelisiniz. Örneklem boyutu çok küçükse, analizinizden sonra güvenilir sonuçlar elde edemezsiniz.
Bu sonuca ulaşmak için çeşitli veri örnekleme teknikleri kullanacaksınız. Bunu başarmak için müşterilerinize bir anket gönderebilir ve ardından rastgele analiz için müşteri verilerini seçmek üzere basit rastgele örnekleme yöntemini kullanabilirsiniz.
Tersine, aşırı örneklem büyüklüğü zaman ve para kaybına neden olabilir. Örneklem büyüklüğüne karar vermek için maliyet, zaman veya veri toplama kolaylığı gibi faktörlere bakabilirsiniz.
Kafan mı karıştı? Endişelenmeyin! Örneklem büyüklüğü hesaplayıcımızı kullanabilirsiniz.
Sonuç
Analitik düşünme yeteneği kurumsal başarı için hayati önem taşır. Veriler günümüzde mevcut olan en önemli kaynaklardan biri olduğundan, etkin bir şekilde kullanılması daha iyi sonuçlar ve karar alma süreçleri sağlayabilir.
Seçtiğiniz istatistiksel analiz yöntemleri ne olursa olsun, her bir potansiyel dezavantaja ve özel formülüne çok dikkat ettiğinizden emin olun. Hiçbir yöntem doğru ya da yanlış değildir ve altın standart yoktur. Bu, topladığınız bilgilere ve çıkarmayı umduğunuz sonuçlara bağlı olacaktır.
QuestionPro’yu kullanarak, müşterilerinizi ve diğer çalışma konularını daha iyi anlarken önemli kararları daha verimli bir şekilde verebilirsiniz. Kurumsal düzeyde araştırma paketinin özelliklerini hemen kullanın!
