Unterschiede und Möglichkeiten zur Messung • BUOM

8. September 2021

Die statistische Analyse liefert Ihnen die besten Informationen über Datenerfassungsmethoden. Die Datenerfassung hilft Ihnen, fundierte Entscheidungen am Arbeitsplatz zu treffen, indem sie nützliche Beweise für das Erreichen Ihrer Ziele liefert. Die Unterschiede zwischen deskriptiver und inferenzieller Statistik können Ihnen dabei helfen, zwischen diesen Konzepten zu unterscheiden und bestimmte Statistiken zu berechnen.

In diesem Artikel besprechen wir, was Statistiken sind, was deskriptive und inferenzielle Statistiken sind, die Unterschiede zwischen beiden und häufig gestellte Fragen.

Was sind Statistiken?

Statistik ist eine datengesteuerte Lerntechnik, die dabei hilft, Ergebnisse zu sammeln und anzuzeigen. Durch die Gewinnung neuer Informationen können Sie Ihre Erkenntnisse beobachten und auf das Experiment, an dem Sie arbeiten, anwenden. Wenn Sie sich Statistiken ansehen, ist es wahrscheinlicher, dass Sie ein bestimmtes Thema besser verstehen und dadurch bessere Entscheidungen treffen können. Sie können Statistiken auch verwenden, um die Auswirkungen bereits umgesetzter strategischer Pläne zu messen.

Wenn Sie recherchieren, müssen Sie bei der Wahl des richtigen Datenanalyseverfahrens folgende Faktoren berücksichtigen:

Zweck der Statistik

Einige Studien sind für den internen Gebrauch bestimmt, um zu einer umfassenden Schlussfolgerung zu gelangen, während andere Arten von Studien möglicherweise veröffentlicht werden, nachdem Sie eine Schlussfolgerung zur Analyse gezogen haben. Sie müssen gründlicher vorgehen und die von Ihnen verwendeten Quellen klar kennzeichnen, wenn Sie der Öffentlichkeit Ihre Forschung zu einem verwandten Thema zeigen.

Ressourcentypen

Die Art der Ressourcen, über die Sie verfügen, bestimmt die Wirksamkeit Ihrer Forschung. Sie sollten Ihre Forschung veröffentlichen, wenn Sie von ihrer Zuverlässigkeit überzeugt sind und wenn Sie eine Bestätigung dafür von einer zuverlässigen Quelle außerhalb Ihrer Organisation, beispielsweise einer Universität oder einer Publikation, erhalten können.

Ihr Wissensstand

Der Umfang Ihres Wissens ist ein Indikator dafür, wie weit Sie in Ihrer Forschung gehen können. Sie möchten ein erfahrenes Team mit umfassendem Wissen über die von Ihnen durchgeführte Forschung zusammenstellen. Möglicherweise müssen Sie immer wieder externe Hilfe in Anspruch nehmen oder bei Bedarf ein anderes Verfahren in Betracht ziehen.

Wenn Sie Forschungsprozesse wiederholen müssen

Sie benötigen mehr Recherchezeit, wenn Sie mehrere Testdurchläufe durchführen möchten. Es ist wichtig, so zu planen, dass Sie Ihre Zeit optimal für Ihre Recherche nutzen können. Versuchen Sie, Ihren Arbeitsablauf während Ihres Planungsprozesses abzubilden, um zu sehen, wie viel Zeit Sie für die gesamte Iteration aufwenden müssen.

Erwartungen aller Parteien

Die Erwartungen sollten mit dem Zweck Ihrer Forschung übereinstimmen und mit der Person übereinstimmen, die Ihre Forschung begutachten wird. Ihre Forschung kann von Ihrem Managementteam oder von einem Professor betreut werden, wenn Sie in einem akademischen Umfeld tätig sind. Konsultieren Sie unbedingt diese Parteien, damit Sie ein klares Verständnis davon bekommen, wie Sie vorgehen sollten, und nennen Sie relevante Quellen, die Ihre Schlussfolgerungen untermauern.

Mehr lesen: Was ist strategische Planung? Definition, Methoden und Beispiele

Was sind deskriptive Statistiken?

Beschreibende Statistiken, auch „Stichproben“ genannt, können mehrere Beobachtungen ermitteln, die Sie im Rahmen Ihrer Forschung machen. Dabei geht es darum, Gruppenmitglieder zu finden, die zu den Parametern Ihrer Studie passen, Daten über die von Ihnen getesteten Gruppen aufzuzeichnen und Statistiken und Grafiken zu verwenden, um Ergebnisse aus dieser Gruppe abzuleiten. Mit anderen Worten: Sie reduzieren die Ergebnisse dieser Gruppe und fassen sie auf einige Kernpunkte zusammen.

In diesem Fall versuchen Sie lediglich, die Ergebnisse zu überprüfen, die Sie von den relevanten Personen erhalten können. Dies erfordert, dass Sie mit den Tests fortfahren, wenn Ihre Ergebnisse einen großen Teil der Bevölkerung betreffen.

Zu den Ergebnissen, die Sie messen können, gehören:

• Zentrale Tendenz: Der Prozess, bei dem Mittelwert und Median verwendet werden, um die Position Ihrer Datenpunkte in einem Diagramm zu bestimmen.

• Streuung. Varianz ist eine weitere Möglichkeit, die Abweichung von Datenpunkten von der Mitte des Diagramms zu bestimmen. Eine kleine Zahl bedeutet, dass die Streuung näher am Zentrum liegt, eine größere Zahl bedeutet, dass sie weiter vom Epizentrum der Handlung entfernt ist.

• Schiefe: Schiefe betont die Trennung der gemessenen Datenpunkte voneinander. Anhand Ihrer Messungen können Sie ableiten, ob sie symmetrisch oder schief sind.

Was ist Inferenzstatistik?

Bei der Inferenzstatistik nehmen Sie Daten aus einer Stichprobe und treffen eine Vorhersage, die eine Schlussfolgerung über eine größere Population beeinflusst. Mithilfe von Zufallsstichproben können Sie bewerten, wie sich verschiedene Variablen auf weitere Experimente übertragen lassen. Um eine genaue Analyse zu erhalten, müssen Sie die Grundgesamtheit, die Sie messen, definieren, eine Stichprobe dieser Grundgesamtheit erstellen und eine Analyse durchführen, um Stichprobenfehler zu ermitteln.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie Inferenzstatistiken messen können:

Hypothesentests

Hypothesentests ermitteln, ob die von Ihnen gemessene Grundgesamtheit einen höheren Wert hat als ein anderer Datenpunkt in Ihrer Analyse. Basierend auf den Ergebnissen mehrerer Experimente lässt sich außerdem ableiten, ob Populationen unterschiedlich sind.

Vertrauensintervalle

Konfidenzintervalle bestimmen die Fehlerquote Ihrer Studie und ob sie sich auf das auswirkt, was Sie testen. Grundsätzlich müssen Sie den Bereich schätzen, in den die Grundgesamtheit fallen könnte, um den Mittelwert und den Median zu berechnen.

Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse stellt die Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen eines Experiments dar. Sie können eine Regressionsanalyse durchführen, nachdem Sie die Ergebnisse des Hypothesentests kennen, um die Beziehung des Subjekts zu ermitteln. Ein paar Dinge, die Sie überprüfen können, sind Vergleiche zwischen zwei Populationen oder Größe und Gewicht verschiedener Geschlechter.

Was ist der Unterschied zwischen deskriptiver und inferenzieller Statistik?

Während deskriptive Statistiken die Daten beschreiben, können Sie mit inferenziellen Statistiken Vorhersagen auf der Grundlage der Daten treffen. Eine detaillierte Übersicht über ihre Unterschiede finden Sie unten:

Konfidenzberechnung

Deskriptive Statistiken messen nur die Gruppe, die Sie dem Experiment zuordnen, was bedeutet, dass Sie sich dafür entscheiden, keine Variablen zu kontrollieren. Inferenzstatistiken berücksichtigen Stichprobenfehler, die je nach benötigter Datenmenge dazu führen können, dass zusätzliche Tests an einer größeren Population durchgeführt werden. Mit anderen Worten: Mit deskriptiven Statistiken ist es wahrscheinlicher, dass Sie eine endgültige Berechnung erhalten.

Einfache Berechnungen

Da Sie Variablen nur mit Inferenzstatistiken testen, ist es einfacher, Schlussfolgerungen für deskriptive Statistiken zu ziehen. Einfachheit ist ideal, wenn Sie schnelle Ergebnisse benötigen, die in einen bestimmten Zeitrahmen für Ihre Erfahrung oder Ihren Testzeitraum passen.

FAQ

Hier ist eine Liste häufig gestellter Fragen, die Sie zur deskriptiven und inferenziellen Statistik stellen können:

Was ist der ursprüngliche Zweck der Statistik?

Der Hauptzweck von Statistiken besteht darin, Ihnen bei der Durchführung des richtigen Experiments zu helfen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Bevor Sie mit einem Experiment beginnen, überlegen Sie sich den Zweck des Experiments, die Ihnen zur Verfügung stehenden Ressourcen und Ihr Wissen.

Was ist der Hauptunterschied zwischen deskriptiver und inferenzieller Statistik?

Der Hauptunterschied zwischen deskriptiver Statistik und inferentieller Statistik besteht darin, dass die deskriptive Statistik die endgültige Messung misst, während die inferentielle Statistik die Fehlerquote der durchgeführten Studie angibt. Sie müssen die Fristen berücksichtigen, die Ihnen für Forschung und Entwicklung zur Verfügung stehen, um zu entscheiden, welche Statistik für Sie sinnvoller ist.

Wann weiß ich, wann ich für deskriptive oder inferenzielle Statistiken messen muss?

Sofern Sie keine Fehlerspanne oder zusätzliche Variablen berücksichtigen, sollten Sie deskriptive Statistiken für das verwenden, was Sie messen. So wissen Sie am besten, dass Ihre Recherche abgeschlossen ist.