5 statistische Analysemethoden – Ein detaillierter Überblick (2021)

Einführung

Es kommt darauf an, das Privileg statistischer Analysemethoden zu nutzen.

Das normale Geschäft hat sich im Laufe des letzten Jahrzehnts grundlegend verändert. Unabhängig davon, ob es sich um die Hardware handelt, die in Arbeitsbereichen verwendet wird, oder um die Software, die zum Vermitteln verwendet wird, sehen nicht sehr seltene Dinge so aus, wie sie früher waren. Statistische Modellierungstechniken sind logistische Regression, lineare Regression, Variationsanalyse, Korrelation, Matrixoperationen, Stichproben usw.

Etwas anderes, das einzigartig ist, ist, wie viele Informationen wir zur Verfügung haben. Was einst spärlich war, ist heute ein überwältigendes Maß an Information. Wie dem auch sei, es ist möglicherweise überwältigend, wenn Sie nicht die nebligste Idee haben, wie Sie die Informationen Ihres Unternehmens untersuchen können, um eine aufschlussreiche und wahre Bedeutung zu finden.

Die 5 Methoden zur Durchführung statistischer Analysen

Für diese statistischen Analysemethoden stehen 5 zur Auswahl:

1. Mittelwert
2. Standardabweichung
3. Regression
4. Hypothesentest
5. Bestimmung der Stichprobengröße

1) Mittelwert:

Die verwendeten statistischen Analysemethoden bedeuten, was umso mehr als Durchschnitt bezeichnet wird. An dem Punkt, an dem diese Technik verwendet wird, berücksichtigt sie die Entscheidung über das allgemeine Muster eines Datensatzes sowie die Fähigkeit, eine schnelle und kompakte Perspektive auf die Daten zu erhalten. Kunden dieser Technik profitieren zusätzlich von einer schnellen und vereinfachten Schätzung.

Das statistische Mittel denkt an das Hauptproblem der Informationen, die vorbereitet werden. Das Ergebnis wird als Mittelwert der gegebenen Informationen bezeichnet. In Wirklichkeit, Einzelpersonen verwenden normalerweise beabsichtigen, über die Exploration, Sport, und Akademiker.

So finden Sie den Mittelwert

Um den Mittelwert Ihrer Daten zu ermitteln, addieren Sie zunächst die Zahlen und dividieren Sie anschließend das Ganze durch die Anzahl der Zahlen im Datensatz.

Zum Beispiel, um den Mittelwert von 24, 3, 15, 6, 2, sie würden sie zunächst addieren.

24 3 15 6 2=50

Teilen Sie an diesem Punkt durch die Anzahl der Zahlen im Überblick (5).

50/5= 10

Der Mittelwert ist 10.

Der Nachteil

Wenn der Mittelwert außergewöhnlich ist, wird er nicht als unabhängige statistische Analysemethode vorgeschlagen. Dies liegt daran, dass dies die gesamten Bemühungen hinter der Schätzung zerstören kann, da sie in einigen Datensätzen ebenfalls mit dem Median und dem Modus identifiziert wird.

2) Standardabweichung:

Standardabweichung ist eine Strategie für die statistischen Analysemethoden, die die Ausbreitung von Informationen um den Mittelwert messen.

An dem Punkt, an dem Sie eine erhöhte Abweichung verwalten, konzentriert sich dies auf Informationen, die weit vom Mittelwert entfernt sind. Ebenso zeigt eine niedrige Standardabweichung, dass die meisten Informationen durch den Mittelwert sind und ebenfalls als der erwartete Wert eines Satzes bekannt sein können.

So finden Sie die Standardabweichung

Die Formel zur Berechnung der Standardabweichung lautet:

σ2 = Σ (x – μ)2/n

In dieser Formel:

1. n stellt die Anzahl der Datenpunkte in der Grundgesamtheit dar.
2. σ2 stellt die Varianz dar.
3. μ stellt den Mittelwert der Daten dar.
4. x repräsentiert den Wert der Datenmenge.
5. Σ stellt die Summe der Daten dar.
6. Das Symbol für die Standardabweichung ist σ.

Der Nachteil

Ähnlich wie bei der Verwendung des Mittelwerts kann die Standardabweichung täuschen, wenn sie als einsame Strategie in Ihrer messbaren Untersuchung verwendet wird.

3) Regression:

In Bezug auf Erkenntnisse ist Regression die Verbindung zwischen einer unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variablen in den statistischen Analysemethoden. Die in Regressionsanalysediagrammen und -diagrammen verwendete Linie bedeutet, ob die Verbindungen zwischen den Faktoren fest oder schwach sind, obwohl Muster über einen bestimmten Zeitraum hinweg angezeigt werden.

Regressionsgleichung

Die Regressionsgleichung, die verwendet wird, um zu erkennen, wie Informationen später aussehen könnten, lautet:

Y = ab(x)

In dieser Gleichung:

1. b bezieht sich auf die Steigung oder den Anstiegsüberlauf.
2. Y ist die unabhängige Variable.
3. x ist die abhängige Variable.
4. a bezieht sich auf den y-Achsenabschnitt, den Wert von y, wenn x = 0 ist.

Der Nachteil

Ein Nachteil der Verwendung von Regression als Komponente Ihrer statistischen Datenanalyse besteht darin, dass die Regression nicht eindeutig ist, was bedeutet, dass die Anomalien in einem Dissipationsdiagramm zwar signifikant sind, aber auch die Gründe, warum sie Ausnahmen sind.

4) Hypothesentest:

Hypothesentest, auch „T-Test“ genannt, in statistischen Analysemethoden. Die Hypothesentestmethode ist mit dem Testen verbunden, ob ein bestimmter Konflikt oder ein bestimmtes Ende für den Datensatz gültig ist. Sie erwägt, die Informationen verschiedenen Annahmen und Hypothesen gegenüberzustellen. Es kann auch bei der Schätzung helfen, welche Entscheidungen für das Unternehmen bedeuten könnten.

Hypothesentestformel

Die Nachwirkungen eines statistischen Hypothesentests sollten entschlüsselt werden, um einen bestimmten Fall zu ermitteln, der als p-Wert bezeichnet wird.

Die Formel für diesen Hypothesentest lautet:

1. H1: P ≠ 0,5
2. H0: P = 0.5

Der Nachteil

Hypothesentests können in einigen Fällen durch regelmäßige Fehler verzerrt und getrübt werden, ähnlich einem Placebo-Effekt.

5) Bestimmung der Stichprobengröße:

In Bezug auf die Untersuchung von Informationen für die statistischen Methoden ist der Datensatz in einigen Fällen im Wesentlichen übermäßig groß, was es schwierig macht, genaue Informationen für jede Komponente des Datensatzes zu sammeln.

Finden einer Stichprobengröße

In jedem Fall gibt es einige allgemeine Tipps, die Sie bei der Entscheidung für eine Stichprobengröße beachten sollten:

1. Unter Berücksichtigung einer bescheideneren Stichprobengröße direkte statistische Daten.
2. Verwenden Sie eine Stichprobengröße aus einer Untersuchung wie Ihrer eigenen.
3. Falls Sie einen nicht-exklusiven Bericht leiten, gibt es möglicherweise eine Tabelle, die ab sofort vorhanden ist und die Sie für Ihren potenziellen Nutzen verwenden können.
4. Verwenden Sie einen Minicomputer mit Stichprobengröße.

Der Nachteil

Wenn Sie eine andere und nicht getestete Informationsvariable in dieser Technik untersuchen, müssen Sie sich auf bestimmte Verdächtigungen verlassen. Dies könnte zu einem völlig falschen Verdacht führen.

Fazit

Unabhängig davon, welche Strategie für die statistischen Analysemethoden Sie wählen, versuchen Sie, jeden erwarteten Nachteil sowie deren unterschiedliche Formel außergewöhnlich zu beachten. Es gibt keine höchste Qualitätsstufe oder falsche oder richtige Technik zu verwenden. Es hängt von der Art der Informationen ab, die Sie gesammelt haben, ebenso wie von den Kenntnissen, die Sie als Endprodukt haben möchten. Beispiele für die Datenanalyse sind Präskriptive Analyse, prädiktive Analyse, diagnostische Analyse, Inferenzanalyse. Deskriptive Analyse, Textanalyse und so weiter.

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