6 статистических методов (плюс определение и важность)

24 июня 2021 г.

Если в вашем бизнесе много данных, использование статистического метода может помочь вам понять, что означают все ваши данные. Статистические методы могут помочь компаниям проводить более качественные опросы клиентов, разрабатывать эксперименты, оценивать потенциальную стоимость инвестиций и многое другое. В этой статье мы обсудим определение и важность статистических методов и предложим список из шести различных статистических методов, которые вы можете использовать для анализа данных.

Что такое статистические методы?

Статистические модели — это инструменты, помогающие анализировать наборы данных. Профессионалы используют статистические модели как часть статистического анализа, который представляет собой процесс сбора и интерпретации количественных данных. Использование статистической модели может помочь вам оценить характеристики размера выборки в данной совокупности и применить полученные результаты к большей группе. В то время как статистики и аналитики данных могут использовать статистические модели больше, чем другие, многие специалисты могут извлечь выгоду из понимания статистических моделей, включая представителей отдела маркетинга, руководителей предприятий и государственных служащих.

Почему важны статистические методы?

В настоящее время многие организации располагают большим объемом данных о своих клиентах, операциях, услугах или продуктах и ​​связанных с ними факторах. Статистическая модель может сделать все эти данные более понятными. Когда у предприятий есть способ анализировать и понимать все свои данные, они могут выполнять такие задачи, как:

• Разработка более эффективных опросов для клиентов или сотрудников

• Создание экспериментальных исследований, таких как исследование для тестирования нового продукта в разработке

• Оценка стоимости потенциальных инвестиций

• Проводить научные эксперименты

6 статистических методов

Вот шесть типов статистических моделей:

1. Среднее

Среднее значение — это общая сумма всех ваших чисел, деленная на количество чисел. Например, предположим, что ваш набор данных состоит из чисел 2, 5, 9 и 3. Сначала вы сложите все эти числа, чтобы получить в сумме 19, а затем разделите эту сумму на четыре, чтобы получить среднее значение 4.75.

Среднее значение, чаще называемое средним, пытается предоставить вам информацию об общей тенденции вашего набора данных. Среднее значение наиболее полезно при анализе наборов данных с небольшим количеством выбросов, то есть точек данных, которые имеют мало общего с большей частью набора данных. Вычисление среднего — это быстрый и относительно простой способ анализа данных.

2. Стандартное отклонение

Стандартное отклонение оценивает данные, разбросанные вокруг вашего среднего значения. Чтобы вычислить стандартное отклонение, вы вычитаете среднее значение из каждого значения в наборе данных и возводите результат в квадрат. Затем вы находите среднее значение всех квадратов ответов и возводите результат в квадрат.

Если вы получаете высокое стандартное отклонение, это означает, что у вашего среднего значения точки данных широко разбросаны. В то же время низкое стандартное отклонение показывает, что большее количество точек данных соответствует вашему среднему значению, которое также иногда называют ожидаемым значением. Как и среднее значение, стандартное отклонение лучше всего работает для наборов данных с небольшим количеством выбросов.

3. Проверка гипотез

Проверка гипотез оценивает, верна ли определенная предпосылка или характеристика для вашего набора данных. Гипотеза анализирует, мог ли ваш набор данных появиться случайно или ваши данные выявляют основные закономерности в отношении более широкой совокупности размеров выборки. Также называемый t-критерием, тест гипотезы исследует взаимосвязь между двумя наборами случайных величин в вашем наборе данных. Хотя проверка гипотез может быть более сложной, чем метод среднего или стандартного отклонения, проверка гипотез лучше подходит для проверки основных предположений о связях между точками данных.

Например, ваша компания может действовать, исходя из предположения, что более качественный продукт требует больше времени для разработки и в конечном итоге приносит больший доход. Проверка гипотезы позволит оценить истинность этого предположения, взглянув на качество ваших предыдущих продуктов и время на разработку по отношению к прибыли.

4. Регрессия

Модель регрессии оценивает взаимосвязь между вашей зависимой переменной и вашей независимой переменной. Независимая переменная — это данные, используемые для прогнозирования вашей зависимой переменной, а зависимая переменная — это данные, которые вы хотите измерить.

Регрессия часто используется для определения того, влияет ли одна переменная на другую или помогает ли изменить ее. Например, маркетинговая компания может использовать регрессионную модель, чтобы увидеть, увеличивает ли частота их рекламы в социальных сетях количество клиентов, посещающих их веб-сайт.

5. Определение размера выборки

Поскольку большие данные становятся все более распространенными среди предприятий, некоторые компании решают уменьшить размер своих наборов данных до более управляемого объема. Этот процесс называется определением размера выборки. Определение размера выборки поможет вам понять, насколько большим должен быть размер выборки, чтобы ваши данные по-прежнему были точными по отношению к большей совокупности. Хотя точной формулы для определения размера выборки не существует, вы можете счесть полезным использовать пропорции и стандартное отклонение.

Например, если вы являетесь крупной корпорацией и хотите исследовать своих целевых потребителей, это может быть слишком большая группа населения, чтобы вы могли точно собрать данные о ней. Вместо этого вы можете использовать определение размера выборки, чтобы уменьшить количество людей, участвующих в вашем анализе, и при этом получить точные результаты.

6. Дисперсионный анализ

Дисперсионный анализ, также известный как ANOVA, определяет, являются ли ваши результаты или выводы статистически значимыми. Дисперсионный анализ оценивает, влияют ли ваши независимые переменные на зависимую переменную, и если да, то насколько сильно независимые переменные влияют на зависимую.

Например, предположим, что ваша компания хочет оценить новое лекарственное средство. Вы можете разработать исследование, в котором сравнивается, у скольких пациентов симптомы улучшаются при вашем лечении по сравнению с существующим лечением. ANOVA может помочь вам проанализировать, насколько ваше новое лечение улучшает или смягчает симптомы пациента. Если результаты статистически значимы и положительны, это означает, что дисперсионный анализ, определяющий ваше лечение, помогает пациентам больше, чем существующее лечение.