6 Statistische Methoden (plus Definition und Bedeutung) • BUOM

24. Juni 2021

Wenn Ihr Unternehmen über viele Daten verfügt, kann Ihnen die Verwendung einer statistischen Methode dabei helfen, die Bedeutung all Ihrer Daten zu verstehen. Statistische Methoden können Unternehmen dabei helfen, bessere Kundenbefragungen durchzuführen, Experimente zu entwerfen, den potenziellen Wert von Investitionen abzuschätzen und vieles mehr. In diesem Artikel diskutieren wir die Definition und Bedeutung statistischer Methoden und stellen eine Liste von sechs verschiedenen statistischen Methoden bereit, die Sie zur Datenanalyse verwenden können.

Was sind statistische Methoden?

Statistische Modelle sind Werkzeuge, die bei der Analyse von Datensätzen helfen. Fachleute verwenden statistische Modelle im Rahmen der statistischen Analyse, bei der quantitative Daten gesammelt und interpretiert werden. Die Verwendung eines statistischen Modells kann Ihnen dabei helfen, die Merkmale der Stichprobengröße einer bestimmten Population zu bewerten und Ihre Ergebnisse auf eine größere Gruppe anzuwenden. Während Statistiker und Datenanalysten möglicherweise häufiger als andere statistische Modelle verwenden, können viele Fachleute, darunter Marketingvertreter, Unternehmensleiter und Regierungsbeamte, vom Verständnis statistischer Modelle profitieren.

Warum sind statistische Methoden wichtig?

Heutzutage verfügen viele Unternehmen über große Datenmengen über ihre Kunden, Abläufe, Dienstleistungen oder Produkte und damit verbundene Faktoren. Ein statistisches Modell kann all diese Daten verständlicher machen. Wenn Unternehmen die Möglichkeit haben, alle ihre Daten zu analysieren und zu verstehen, können sie Aufgaben ausführen wie:

• Entwerfen Sie effektivere Umfragen für Kunden oder Mitarbeiter

• Erstellen experimenteller Studien, beispielsweise einer Studie zum Testen eines neuen Produkts in der Entwicklung

• Beurteilung des Wertes potenzieller Investitionen

• Führen Sie wissenschaftliche Experimente durch

6 statistische Methoden

Hier sind die sechs Arten statistischer Modelle:

1. Durchschnittlich

Der Durchschnitt ist die Summe aller Ihrer Zahlen geteilt durch die Anzahl der Zahlen. Angenommen, Ihr Datensatz besteht aus den Zahlen 2, 5, 9 und 3. Sie addieren zunächst alle diese Zahlen, um eine Gesamtsumme von 19 zu erhalten, und dividieren diese Summe dann durch vier, um einen Durchschnitt von 4,75 zu erhalten.

Ein Durchschnitt, häufiger als Durchschnitt bezeichnet, versucht, Ihnen Informationen über den Gesamttrend Ihres Datensatzes zu geben. Der Durchschnitt ist am nützlichsten, wenn Datensätze mit wenigen Ausreißern analysiert werden, d. h. Datenpunkte, die mit dem Großteil des Datensatzes wenig gemeinsam haben. Die Berechnung eines Durchschnitts ist eine schnelle und relativ einfache Möglichkeit, Daten zu analysieren.

2. Standardabweichung

Die Standardabweichung wertet die Daten aus, die um Ihren Durchschnitt herum verstreut sind. Um die Standardabweichung zu berechnen, subtrahieren Sie den Mittelwert von jedem Wert im Datensatz und quadrieren das Ergebnis. Dann ermitteln Sie den Durchschnitt aller quadrierten Antworten und quadrieren das Ergebnis.

Wenn Sie eine hohe Standardabweichung erhalten, bedeutet dies, dass Ihr Mittelwert weit auseinander liegende Datenpunkte aufweist. Eine niedrige Standardabweichung hingegen weist darauf hin, dass mehr Datenpunkte zu Ihrem Mittelwert passen, der manchmal auch als Erwartungswert bezeichnet wird. Wie der Mittelwert funktioniert auch die Standardabweichung am besten für Datensätze mit wenigen Ausreißern.

3. Hypothesen testen

Hypothesentests bewerten, ob eine bestimmte Prämisse oder ein bestimmtes Merkmal für Ihren Datensatz zutrifft. Die Hypothese analysiert, ob Ihr Datensatz zufällig entstanden sein könnte oder ob Ihre Daten zugrunde liegende Muster in der breiteren Population von Stichprobengrößen aufdecken. Ein Hypothesentest, auch T-Test genannt, untersucht die Beziehung zwischen zwei Sätzen von Zufallsvariablen in Ihrem Datensatz. Obwohl Hypothesentests komplexer sein können als die Mittelwert- oder Standardabweichungsmethode, eignen sich Hypothesentests besser zum Testen grundlegender Annahmen über Beziehungen zwischen Datenpunkten.

Beispielsweise geht Ihr Unternehmen möglicherweise davon aus, dass die Entwicklung eines besseren Produkts länger dauert und letztendlich mehr Umsatz generiert. Mithilfe von Hypothesentests wird der Wahrheitsgehalt dieser Annahme beurteilt, indem die Qualität Ihrer bisherigen Produkte und die Entwicklungszeit im Verhältnis zum Gewinn untersucht werden.

4. Rückschritt

Ein Regressionsmodell schätzt die Beziehung zwischen Ihrer abhängigen Variablen und Ihrer unabhängigen Variablen. Die unabhängige Variable sind die Daten, die zur Vorhersage Ihrer abhängigen Variablen verwendet werden, und die abhängige Variable sind die Daten, die Sie messen möchten.

Regression wird häufig verwendet, um festzustellen, ob eine Variable eine andere beeinflusst oder zur Veränderung beiträgt. Beispielsweise könnte ein Marketingunternehmen ein Regressionsmodell verwenden, um festzustellen, ob die Häufigkeit seiner Social-Media-Werbung die Anzahl der Kunden erhöht, die seine Website besuchen.

5. Bestimmen der Stichprobengröße

Da Big Data in Unternehmen immer häufiger zum Einsatz kommt, entscheiden sich einige Unternehmen dafür, die Größe ihrer Datensätze auf eine überschaubarere Größe zu reduzieren. Dieser Vorgang wird als Stichprobengrößenbestimmung bezeichnet. Die Bestimmung Ihrer Stichprobengröße hilft Ihnen zu verstehen, wie groß Ihre Stichprobengröße sein muss, damit Ihre Daten im Verhältnis zur größeren Grundgesamtheit immer noch korrekt sind. Obwohl es keine genaue Formel zur Bestimmung der Stichprobengröße gibt, kann es hilfreich sein, Proportionen und Standardabweichungen zu verwenden.

Wenn Sie beispielsweise ein großes Unternehmen sind und Ihre Zielgruppe untersuchen möchten, ist die Zielgruppe möglicherweise zu groß, als dass Sie genaue Daten darüber sammeln könnten. Stattdessen können Sie die Stichprobengrößenbestimmung verwenden, um die Anzahl der Personen in Ihrer Analyse zu reduzieren und dennoch genaue Ergebnisse zu erhalten.

6. Varianzanalyse

Die Varianzanalyse, auch ANOVA genannt, bestimmt, ob Ihre Ergebnisse oder Schlussfolgerungen statistisch signifikant sind. Bei der Varianzanalyse wird ausgewertet, ob Ihre unabhängigen Variablen Ihre abhängige Variable beeinflussen und wenn ja, wie stark die unabhängigen Variablen die abhängige Variable beeinflussen.

Angenommen, Ihr Unternehmen möchte ein neues Medikament evaluieren. Sie könnten eine Studie entwerfen, die vergleicht, wie sich die Symptome vieler Patienten durch Ihre Behandlung im Vergleich zur bestehenden Behandlung bessern. Mit ANOVA können Sie analysieren, inwieweit Ihre neue Behandlung die Symptome eines Patienten verbessert oder lindert. Wenn die Ergebnisse statistisch signifikant und positiv sind, bedeutet dies, dass die ANOVA, die Ihre Behandlung identifiziert, den Patienten mehr hilft als die bestehende Behandlung.