7 типов методов статистического анализа (с процессом статистического анализа)

Статистический анализ — это мощный инструмент, который предприятия и организации используют для осмысления данных и принятия ими решений. Существуют различные типы методов статистического анализа, которые можно применять к широкому кругу данных, отраслей и приложений. Знание различных методов статистического анализа и способов их использования может помочь вам исследовать данные, находить закономерности и выявлять тенденции на вашем рынке. В этой статье мы даем определение статистическому анализу и обсуждаем различные типы с примерами.

Что такое статистический анализ?

Статистический анализ или статистика включает сбор, организацию и анализ данных на основе установленных принципов для выявления закономерностей и тенденций. Это широкая дисциплина с приложениями в академических кругах, бизнесе, социальных науках, генетике, демографических исследованиях, технике и некоторых других областях. Статистический анализ выполняет несколько функций. Вы можете использовать его для прогнозирования, моделирования, создания моделей, снижения рисков и выявления тенденций.

Благодаря совершенствованию технологий многие организации теперь располагают огромными объемами данных по всем аспектам своей деятельности и рынков. Чтобы разобраться в этих данных, предприятия используют методы статистического анализа для организации своих данных и превращения этой информации в инструменты для принятия точных решений и долгосрочных прогнозов. Статистический анализ позволяет владельцам данных выполнять функции бизнес-аналитики, укрепляющие их конкурентное преимущество, повышающие эффективность и оптимизирующие ресурсы для максимальной отдачи от инвестиций.

Основные виды статистического анализа

Существует три основных типа статистического анализа:

Описательный статистический анализ

Описательная статистика — это простейшая форма статистического анализа, использующая числа для описания качества набора данных. Это помогает преобразовать большие наборы данных в простые и более компактные формы для облегчения интерпретации. Вы можете использовать описательную статистику, чтобы обобщить данные из выборки или представить всю выборку в исследуемой совокупности. Описательная статистика использует инструменты визуализации данных, такие как таблицы, графики и диаграммы, чтобы упростить анализ и интерпретацию. Однако описательная статистика не годится для выводов. Он может только представлять данные, поэтому вы можете применять более сложные инструменты статистического анализа для получения выводов.

Описательная статистика может использовать показатели центральной тенденции, в которой используется одно значение для описания группы. Среднее значение, медиана и мода используются для получения центрального значения для данного набора данных. Например, вы можете использовать описательный статистический анализ, чтобы найти средний возраст водителей с штрафом в муниципалитете. Описательная статистика также может найти меру распространения. Например, вы можете найти возрастной диапазон водителей с вождением в нетрезвом виде и по вине автомобильных аварий в штате. Методы, используемые для определения меры разброса, включают диапазон, вариацию и стандартное отклонение.

Логический статистический анализ

Выводной статистический анализ используется, чтобы сделать выводы или сделать выводы о большей совокупности на основе результатов, полученных из выборочной группы в ней. Это может помочь исследователям найти различия между группами, присутствующими в выборке. Логическая статистика также используется для проверки обобщений, сделанных в отношении совокупности из выборки, благодаря ее способности учитывать ошибки в выводах, сделанных в отношении сегмента большей группы.

Чтобы выполнить логический статистический анализ, исследователи оценивают параметры населения по выборке. Они также могут выполнить проверку статистической гипотезы, чтобы получить доверительный интервал, который подтверждает или опровергает обобщения, сделанные на основе выборки.

Ассоциативный статистический анализ

Ассоциативная статистика — это инструмент, который исследователи используют для прогнозирования и поиска причинно-следственных связей. Они используют его для поиска взаимосвязей между несколькими переменными. Он также используется для определения того, могут ли исследователи делать выводы и прогнозы относительно набора данных на основе характеристик другого набора данных. Ассоциативная статистика является наиболее продвинутым типом статистического анализа и требует сложных программных инструментов для выполнения высокоуровневых математических вычислений. Для измерения ассоциации исследователи используют широкий диапазон коэффициентов вариации, включая корреляционный и регрессионный анализ.

Другие виды статистического анализа

Ниже приведены четыре других типа статистического анализа:

Предиктивный анализ

В прогнозном анализе используются мощные статистические алгоритмы и инструменты машинного обучения для прогнозирования будущих событий и поведения на основе тенденций новых и исторических данных. Он опирается на широкий спектр вероятностных методов, таких как интеллектуальный анализ данных, большие данные, прогнозное моделирование, искусственный интеллект и симуляции, чтобы угадать, что может произойти в будущем.

Прогнозный анализ является отраслью бизнес-аналитики, поскольку многие организации, занимающиеся маркетингом, продажами, страхованием и финансовыми услугами, полагаются на данные для составления долгосрочных планов. Важно отметить, что прогностический анализ может делать только гипотетические прогнозы, а качество прогнозов зависит от точности базовых наборов данных.

Предписывающий анализ

Предписывающий анализ помогает организациям использовать данные для управления процессом принятия решений. Для этого типа анализа компании могут использовать такие инструменты, как анализ графиков, алгоритмы, машинное обучение и моделирование. Предписывающий анализ помогает предприятиям сделать лучший выбор из нескольких альтернативных вариантов действий.

Исследовательский анализ данных

Исследовательский анализ данных — это метод, который специалисты по данным используют для выявления закономерностей и тенденций в наборе данных. Они также могут использовать его для определения взаимосвязей между образцами в популяции, проверки предположений, проверки гипотез и поиска недостающих точек данных. Компании могут использовать исследовательский анализ данных, чтобы делать выводы на основе данных и проверять данные на наличие ошибок.

Причинный анализ

Причинный анализ использует данные для определения причинно-следственной связи или того, почему вещи происходят именно так, а не иначе. Это неотъемлемая часть обеспечения качества, расследования авиационных происшествий и других мероприятий, направленных на выявление основных факторов, приведших к событию. Компании могут использовать причинно-следственный анализ, чтобы понять причины события и использовать это понимание для принятия будущих решений.

Процесс статистического анализа

Процесс статистического анализа состоит из пяти основных этапов:

1. Сбор данных

Первым шагом в статистическом анализе является сбор данных. Вы можете собирать данные из первичных или вторичных источников, таких как опросы, программное обеспечение для управления взаимоотношениями с клиентами, онлайн-опросы, финансовые отчеты и инструменты автоматизации маркетинга. Чтобы убедиться, что данные достоверны, вы можете выбрать данные из выборки, репрезентативной для совокупности. Например, компания может собирать данные о предыдущих клиентах, чтобы понять поведение покупателей.

2. Организация данных

Следующим шагом после сбора данных является организация данных. Этот этап, также известный как очистка данных, включает выявление и удаление повторяющихся данных и несоответствий, которые могут помешать вам получить точный анализ. Этот шаг важен, потому что он может помочь компаниям убедиться, что их данные и выводы, которые они делают на основе анализа, верны.

3. Представление данных

Представление данных является продолжением очистки данных, поскольку оно включает в себя упорядочивание данных для облегчения анализа. Здесь вы можете использовать инструменты описательной статистики для обобщения данных. Представление данных также может помочь определить наилучший способ представления данных в зависимости от их расположения.

4. Анализ данных

Анализ данных включает в себя манипулирование наборами данных для выявления закономерностей, тенденций и взаимосвязей с использованием статистических методов, таких как логический и ассоциативный статистический анализ. Вы можете использовать компьютерное программное обеспечение, такое как электронные таблицы, чтобы автоматизировать этот процесс и снизить вероятность человеческой ошибки в процессе статистического анализа. Это может позволить вам эффективно анализировать данные.

5. Интерпретация данных

Последним шагом является интерпретация данных, которая дает окончательные результаты относительно цели анализа. После анализа вы можете представить результат в виде диаграмм, отчетов, оценочных карт и информационных панелей, чтобы сделать его доступным для непрофессионалов. Например, интерпретация анализа влияния фабрики с 6000 рабочих на уровень преступности в маленьком городке с населением 13 000 человек может показать снижение уровня преступной деятельности. Вы можете использовать линейный график, чтобы показать это снижение.

4 распространенных метода статистического анализа

Вот четыре распространенных метода статистического анализа:

Иметь в виду

Вы можете рассчитать среднее или среднее значение, найдя сумму списка чисел, а затем разделив ответ на количество элементов в списке. Это простейшая форма статистического анализа, позволяющая пользователю определить центральную точку набора данных. Формула для расчета среднего:

Среднее значение = набор чисел / количество элементов в наборе

Пример: Вы можете найти среднее значение чисел 1, 2, 3, 4, 5 и 6, сначала сложив числа, а затем разделив ответ из первого шага на количество цифр в списке, которое равно шести. Среднее число равно 3,5.

Среднеквадратичное отклонение

Стандартное отклонение (SD) используется для определения дисперсии точек данных. Это метод статистического анализа, который помогает определить, как данные распределяются вокруг среднего значения. Высокое стандартное отклонение означает, что данные сильно расходятся со средним значением. Низкое стандартное отклонение показывает, что большинство данных ближе к среднему значению.

Применение SD состоит в том, чтобы проверить, задавали ли участники опроса похожие вопросы. Если большой процент ответов респондентов совпадает, это означает, что у вас низкое стандартное отклонение, и вы можете применить их ответы к большей совокупности. Для расчета стандартного отклонения используйте следующую формулу:

σ2 = Σ(x − μ)2/n

• σ представляет стандартное отклонение

• Σ представляет собой сумму данных

• x представляет значение набора данных

• μ представляет собой среднее значение данных

• n представляет количество точек данных в популяции

Пример: Вы можете рассчитать стандартное отклонение набора данных, используемого при вычислении среднего значения. Первый шаг — найти дисперсию набора данных. Чтобы найти дисперсию, вычтите каждое значение в наборе данных из среднего, возведите ответ в квадрат, сложите все вместе и разделите на количество точек данных.

Дисперсия = ((3,5-1)² + (3,5-2) ² + (3,5-3) ² + (3,5-4) ² + (3,5-5) ² + (3,5-6) ²) / 6

Дисперсия = (6,25 + 2,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) / 6

Дисперсия = 17,25/6 = 2,875

Затем вы можете вычислить квадратный корень из дисперсии, чтобы найти стандартное отклонение данных.

Стандартное отклонение = √2,875 = 1,695

Регрессия

Регрессия — это статистический метод, используемый для поиска взаимосвязи между зависимой переменной и независимой переменной. Он помогает отслеживать, как изменения одной переменной влияют на изменения другой или влияние одной переменной на другую. Регрессия может показать, является ли взаимосвязь между двумя переменными слабой, сильной или изменяется во временном интервале. Формула регрессии:

Y = а + б (х)

• Y представляет собой независимую переменную или данные, используемые для прогнозирования зависимой переменной.

• x представляет зависимую переменную, которая является переменной, которую вы хотите измерить

• a представляет точку пересечения y или значение y, когда x равно нулю

• b представляет наклон графика регрессии

Пример: Найдите долларовую стоимость обслуживания автомобиля, проехавшего 40 000 миль, если стоимость обслуживания при нулевом пробеге автомобиля составляет 100 долларов. Примем b равным 0,02, поэтому стоимость обслуживания увеличивается на 0,02 доллара на каждую единицу увеличения пробега.

• Y = стоимость содержания автомобиля

• Х = 40 000 миль

• а = 100 долларов

• б = 0,02 доллара США

Y = 100 долларов + 0,02 (40 000)

Y = 900 долларов США

Это показывает, что пробег влияет на стоимость обслуживания автомобиля.

Проверка гипотезы

Проверка гипотезы используется для проверки того, верен ли вывод для определенного набора данных, путем сравнения данных с определенным предположением. Результат теста может аннулировать гипотезу, где она называется нулевой гипотезой или гипотезой 0. Все, что нарушает нулевую гипотезу, называется первой гипотезой или гипотезой 1.

Пример. Используя приведенный выше регрессионный расчет, вы хотите проверить гипотезу о том, что пробег влияет на затраты на техническое обслуживание автомобиля. Чтобы проверить гипотезу, вы утверждаете, что пробег влияет на стоимость обслуживания автомобиля. Здесь мы отвергаем нулевую гипотезу, поскольку приведенная выше регрессия показывает, что пробег влияет на затраты на техническое обслуживание автомобиля.