5 שיטות ניתוח סטטיסטיות למחקר וניתוח

הכל מסתכם בשימוש בכוחן של שיטות ניתוח סטטיסטיות, וכך אקדמאים משתפים פעולה ואוספים נתונים כדי לזהות מגמות ודפוסים.

במהלך עשר השנים האחרונות, עסקים יומיומיים עברו שינוי משמעותי. זה לא מאוד נדיר שדברים עדיין נראים אותו דבר, בין אם זו הטכנולוגיה המשמשת בסביבות עבודה או התוכנה המשמשת לתקשר.

כיום יש כמות עצומה של מידע זמין שהיה פעם נדיר. אבל זה יכול להיות מכריע אם אין לך מושג קל של לעבור על הנתונים של החברה שלך כדי למצוא משמעות משמעותית ומדויקת.

5 שיטות ניתוח סטטיסטיות שונות יסוקרו בבלוג זה, יחד עם דיון מפורט על כל שיטה.

מהי שיטת ניתוח סטטיסטית?

הנוהג של איסוף וניתוח נתונים לזיהוי דפוסים ומגמות ידוע כניתוח סטטיסטי. זוהי שיטה לביטול הטיה מהערכת נתונים באמצעות ניתוח מספרי. ניתוח נתונים וניתוח נתונים הם תהליכים קשורים זה לזה הכוללים חילוץ תובנות מנתונים כדי לקבל החלטות מושכלות.

ושיטות ניתוח סטטיסטיות אלה מועילות לאיסוף פרשנויות מחקר, ליצירת מודלים סטטיסטיים ולארגון סקרים ומחקרים.

ניתוח נתונים משתמש בשתי שיטות סטטיסטיות בסיסיות:

1. סטטיסטיקה תיאורית, המשתמשת במדדים כמו ממוצע וחציון כדי לסכם נתונים,
2. סטטיסטיקה היסקית, אקסטרפולציה של תוצאות מנתונים על ידי שימוש במבחנים סטטיסטיים כמו מבחן t של התלמיד.

למד על:
ניתוח תיאורי

שלושת הגורמים הבאים קובעים אם גישה סטטיסטית היא המתאימה ביותר:

• מטרת המחקר ומטרתו העיקרית,
• סוג ופיזור הנתונים המנוצלים, וכן
• סוג התצפיות (זוגיות/לא מזווגות).

המונח "פרמטרי" מתייחס לכל סוגי הפרוצדורות הסטטיסטיות המשמשות להשוואת אמצעים. לעומת זאת, המונח "לא פרמטרי" מתייחס לשיטות סטטיסטיות המשוות מדדים שאינם אמצעים, כגון חציונים, דרגות ממוצעות ופרופורציות.

עבור כל נסיבות ייחודיות, שיטות אנליטיות סטטיסטיות בביוסטטיסטיקה ניתן להשתמש כדי לנתח ולפרש את הנתונים. הכרת ההנחות והתנאים של השיטות הסטטיסטיות נחוצה לבחירת השיטה הסטטיסטית הטובה ביותר לניתוח נתונים.

5 שיטות ניתוח סטטיסטיות למחקר וניתוח

בין אם אתה מדען נתונים או לא, אין ספק שביג דאטה כובש את העולם בסערה. כתוצאה מכך, עליך להיות מודע היכן להתחיל. ישנן 5 אפשרויות לשיטת ניתוח סטטיסטית זו:

• משמעות

ביג דאטה משתלט על העולם, לא משנה איך פורסים אותו. ממוצע, הידוע יותר בשם הממוצע, הוא הטכניקה הראשונית המשמשת לביצוע ניתוח סטטיסטי. כדי למצוא את הממוצע, הוסף רשימת מספרים, חלק סכום זה ברכיבי הרשימה ולאחר מכן הוסף רשימת מספרים נוספת.

כאשר טכניקה זו מיושמת, ניתן להציג במהירות את הנתונים תוך קביעת המגמה הכוללת של איסוף הנתונים. החישוב הפשוט והמהיר הוא גם יתרון למשתמשי השיטה.

מרכז הנתונים הנדונים נקבע באמצעות הממוצע הסטטיסטי. התוצאה ידועה כממוצע הנתונים המוצגים. אינטראקציות בעולם האמיתי הכוללות מחקר, חינוך ואתלטיקה משתמשות לעתים קרובות בשפת גנאי. חשבו באיזו תדירות ממוצע החבטות של שחקן בייסבול – הממוצע שלו – מועלה בשיחה אם אתם מחשיבים את עצמכם כמדעני נתונים. כתוצאה מכך, עליך להיות מודע היכן להתחיל.

• סטיית תקן

טכניקה סטטיסטית הנקראת סטיית תקן מודדת עד כמה הנתונים מופצים מהממוצע.

בעת עבודה עם נתונים, סטיית תקן גבוהה מצביעה על כך שהנתונים מפוזרים באופן נרחב מהממוצע. סטייה נמוכה מצביעה על כך שרוב הנתונים תואמים את הממוצע וניתן להתייחס אליהם גם כערך הצפוי של הערכה.

סטיית תקן משמשת לעתים קרובות בעת ניתוח הפיזור של נקודות נתונים – בין אם הן מקובצות באשכולות ובין אם לאו.

תארו לעצמכם שאתם אנשי שיווק שזה עתה סיימו סקר לקוחות. נניח שאתה רוצה לקבוע אם קבוצה גדולה יותר של לקוחות סביר להניח לספק את אותן תגובות. במקרה כזה, עליך להעריך את מהימנות התשובות לאחר קבלת ממצאי הסקר. אם סטיית התקן נמוכה, ניתן להקרין מגוון גדול יותר של לקוחות עם התשובות.

• רגרסיה

רגרסיה בסטטיסטיקה חוקרת את הקשר בין משתנה בלתי תלוי למשתנה תלוי (המידע שאתה מנסה להעריך) (הנתונים המשמשים לחיזוי המשתנה התלוי).

ניתן להסביר זאת גם במונחים של האופן שבו משתנה אחד משפיע על משתנה אחר, או כיצד שינויים במשתנה לא עקבי אחד גורמים לשינויים באחר, או להיפך, סיבה ותוצאה פשוטות. זה מצביע על כך שהתוצאה תלויה בגורם אחד או יותר.

גרפים ותרשימים של ניתוח רגרסיה משתמשים בקווים כדי לציין מגמות על פני תקופה שנקבעה מראש, כמו גם את חוזקם או חולשתם של המתאמים בין המשתנים.

• בדיקת השערות

שתי קבוצות המשתנים המקריים בתוך מערך הנתונים חייבות להיבחן באמצעות בדיקת השערות, המכונה לעתים "בדיקת T", בניתוח סטטיסטי.

גישה זו מתמקדת בקביעה האם טענה או מסקנה נתונה נכונה לאיסוף הנתונים. הוא מאפשר השוואה של הנתונים עם הנחות והשערות רבות. זה יכול גם לעזור לחזות כיצד הבחירות ישפיעו על החברה.

מבחן השערה בסטטיסטיקה קובע כמות תחת הנחה מסוימת. תוצאת הבדיקה מצביעה האם ההנחה נכונה או שמא היא נשברה. השערת האפס, המכונה לעתים השערה 0, היא הנחה זו. ההשערה הראשונה, הידועה לעתים קרובות בשם השערה 1, היא כל תיאוריה אחרת שתתנגש עם השערה 0.

כאשר מבצעים בדיקת השערות, תוצאות הבדיקה מובהקות סטטיסטית אם הן מוכיחות שהאירוע לא יכול היה להתרחש במקרה או באקראי.

• קביעת גודל מדגם

בעת הערכת נתונים לניתוח סטטיסטי, איסוף נתונים אמינים יכול לפעמים להיות מאתגר מכיוון שמערך הנתונים עצום מדי. כאשר זה המקרה, הרוב בוחרים בשיטה המכונה קביעת גודל מדגם, הכוללת בחינת מדגם או גודל נתונים קטן יותר.

עליך לבחור את גודל הדגימה המתאים לדיוק כדי להשלים משימה זו ביעילות. לא תקבל תוצאות אמינות לאחר הניתוח אם גודל המדגם קטן מדי.

תשתמש במספר טכניקות דגימת נתונים כדי להשיג תוצאה זו. לשם כך, תוכל לשלוח סקר ללקוחות שלך ולאחר מכן להשתמש בשיטת הדגימה האקראית הפשוטה כדי לבחור את נתוני הלקוח לניתוח אקראי.

לעומת זאת, גודל מדגם מוגזם עלול לגרום לאובדן זמן וכסף. באפשרותך להסתכל על גורמים כגון עלות, זמן או קלות איסוף הנתונים כדי להחליט על גודל המדגם.

אתה מבולבל? אל תדאג! אתה יכול להשתמש במחשבון גודל המדגם שלנו.

למד על:

מחקר תיאורטי

מסקנה

היכולת לחשוב בצורה אנליטית חיונית להצלחת החברה. מכיוון שנתונים הם אחד המשאבים החשובים ביותר הזמינים כיום, שימוש יעיל בהם יכול להוביל לתוצאות טובות יותר ולקבלת החלטות טובות יותר.

ללא קשר לשיטות הניתוח הסטטיסטיות שתבחרו, הקפידו לשים לב היטב לכל חסרון פוטנציאלי ולנוסחה הספציפית שלו. אין שיטה נכונה או לא נכונה, ואין תקן זהב. זה יהיה תלוי במידע שאספת ובמסקנות שאתה מקווה להסיק.

על ידי שימוש ב- QuestionPro, אתה יכול לבצע שיפוטים מכריעים בצורה יעילה יותר תוך הבנה טובה יותר של הלקוחות שלך ונושאי לימוד אחרים. השתמש מיד בתכונות של חבילת המחקר ברמה ארגונית!

למידע נוסף

ניסיון ללא תשלום