Tudo se resume a utilizar o poder dos métodos de análise estatística, que é a forma como os académicos colaboram e recolhem dados para identificar tendências e padrões.
Nos últimos dez anos, o mundo dos negócios sofreu uma transformação significativa. Não é raro que as coisas pareçam ainda estar na mesma, quer se trate da tecnologia utilizada nos espaços de trabalho ou do software utilizado para comunicar.
Atualmente, existe uma enorme quantidade de informação disponível que anteriormente era escassa. Mas isso pode ser complicado se não souberes como analisar os dados da tua empresa para encontrar um significado preciso e válido.
Neste artigo, serão abordados 5 métodos diferentes de análise estatística, juntamente com uma descrição de cada método.
O que são métodos de análise estatística?
A prática de recolha e análise de dados para identificar padrões e tendências é conhecida como análise estatística. Um método para eliminar o enviesamento da avaliação de dados através da utilização de análise numérica. A análise de dados e a análise de dados são processos estreitamente relacionados que envolvem a extração de informações dos dados para tomar decisões informadas.
E estes métodos de análise estatística são úteis para obter interpretações de investigação, criar modelos estatísticos e organizar inquéritos e estudos.
A análise dos dados utiliza dois métodos estatísticos básicos:
- Estatística descritiva, que utiliza índices como a média e a mediana para resumir os dados,
- Estatísticas inferenciais que extrapola resultados de dados utilizando testes estatísticos como o teste t de Student.
Os três factores seguintes determinam se uma abordagem estatística é a mais adequada:
- O objetivo principal e a finalidade do estudo,
- O tipo e a dispersão dos dados utilizados, e
- O tipo de observações (emparelhadas/não emparelhadas).
“Paramétrico” refere-se a todos os tipos de procedimentos estatísticos utilizados para comparar médias. Em contrapartida, “não paramétrico” refere-se a métodos estatísticos que comparam medidas diferentes das médias, como medianas, intervalos médios e proporções.
Para cada circunstância única, podem ser utilizados métodos estatísticos analíticos em bioestatística para analisar e interpretar os dados. Conhecer os pressupostos e as condições dos métodos estatísticos é necessário para escolher o melhor método estatístico para a análise dos dados.
5 métodos de análise estatística para investigação e análise
Quer sejas um cientista de dados ou não, não há dúvida de que os grandes volumes de dados estão a varrer o mundo. Por isso, tens de saber por onde começar. Existem 5 opções para métodos de análise estatística:
Os grandes volumes de dados estão a dominar o mundo, independentemente da forma como o encares. A média, mais conhecida como average, é a técnica inicial utilizada para efetuar análises estatísticas.
Quando esta técnica é aplicada, é possível visualizar rapidamente os dados e determinar a tendência geral da recolha de dados. O cálculo simples e rápido é também vantajoso para os utilizadores do método.
A média estatística determina o centro dos dados em análise. O resultado é conhecido como a média dos dados apresentados.
Desvio padrão
Uma técnica estatística denominada desvio padrão mede a amplitude da distribuição dos dados em relação à média.
Quando trabalhas com dados, um desvio padrão elevado indica que os dados estão muito dispersos em relação à média. Um desvio baixo indica que a maioria dos dados está de acordo com a média e também pode ser referido como o valor esperado do conjunto.
O desvio padrão é frequentemente utilizado para analisar a dispersão dos pontos de dados, quer estejam agrupados ou não.
Imagina que és um profissional de marketing que acabou de concluir um inquérito aos clientes. Se quiseres determinar se é provável que um grupo maior de clientes dê as mesmas respostas, deves avaliar a fiabilidade das respostas depois de receberes os resultados do inquérito. Se o desvio-padrão for baixo, podem ser projectadas respostas de uma gama mais vasta de clientes.
Regressão
A regressão em estatística estuda a ligação entre uma variável independente e uma variável dependente (a informação que estás a tentar avaliar) (os dados utilizados para prever a variável dependente).
Também pode ser explicado em termos de como uma variável influencia outra, ou como as alterações numa variável resultam em alterações noutra, ou vice-versa, causa e efeito simples. Sugere que o resultado depende de um ou mais factores.
Os gráficos e gráficos de regressão utilizam linhas para indicar tendências ao longo de um período pré-determinado, bem como a força ou fraqueza das correlações entre variáveis.
Teste de hipóteses
Os dois conjuntos de variáveis aleatórias dentro do conjunto de dados devem ser testados através de um teste de hipóteses, por vezes referido como “Teste T”, na análise estatística.
Esta abordagem centra-se em determinar se uma determinada afirmação ou conclusão é válida para a recolha de dados. Permite que os dados sejam comparados com várias hipóteses e pressupostos. Também pode ajudar a prever como as decisões irão afetar a empresa.
Um teste de hipóteses em estatística determina uma quantidade sob uma determinada suposição. O resultado do teste indica se o pressuposto está correto ou se foi quebrado.
A hipótese nula, por vezes designada por hipótese 0, é este pressuposto. A primeira hipótese, frequentemente designada por hipótese 1, é qualquer outra teoria que entre em conflito com a hipótese 0.
Quando se realiza um teste de hipóteses, os resultados do teste são estatisticamente significativos se mostrarem que o acontecimento não poderia ter ocorrido por acaso ou ao acaso.
Determina o tamanho da amostra
Ao avaliar dados para análise estatística, a recolha de dados fiáveis pode, por vezes, ser um desafio, uma vez que o conjunto de dados é demasiado grande. Quando é este o caso, a maioria opta pelo método conhecido como dimensionamento da amostra, que envolve a análise de uma amostra mais pequena ou de dados mais pequenos.
Tens de escolher o tamanho certo da amostra para que a precisão seja eficaz. Não obterás resultados fiáveis após a análise se o tamanho da amostra for demasiado pequeno.
Para o efeito, utiliza várias técnicas de amostragem de dados. Para tal, podes enviar um inquérito aos teus clientes e depois utilizar o método de amostragem aleatória direta para selecionar os dados dos clientes para análise aleatória.
Por outro lado, uma amostra demasiado grande pode ser um desperdício de tempo e dinheiro. Ao decidires a dimensão da amostra, podes ter em conta factores como o custo, o tempo ou a facilidade de recolha de dados.
Conclusão
A capacidade de pensar analiticamente é vital para o sucesso empresarial. Uma vez que os dados são um dos recursos mais importantes de que dispomos atualmente, a sua utilização eficaz pode conduzir a melhores resultados e a uma melhor tomada de decisões.
Quaisquer que sejam os métodos de análise estatística escolhidos, não te esqueças de prestar muita atenção a cada potencial inconveniente e à tua fórmula específica. Nenhum método é certo ou errado, e não existe um padrão de ouro. Depende da informação que recolheste e das conclusões que pretendes tirar.
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