Tout se résume à utiliser la puissance des méthodes d’analyse statistique, qui permettent aux universitaires de collaborer et de collecter des données afin d’identifier des tendances et des modèles.
Au cours des dix dernières années, le quotidien des entreprises s’est considérablement transformé. Il n’est pas rare que les choses semblent encore identiques, qu’il s’agisse de la technologie utilisée dans les espaces de travail ou des logiciels utilisés pour communiquer.
On dispose aujourd’hui d’une quantité impressionnante d’informations qui étaient autrefois rares. Mais cela peut être accablant si vous n’avez pas la moindre idée de la manière dont il faut examiner les données de votre entreprise pour en tirer des conclusions significatives et précises.
Ce blog aborde 5 méthodes d’analyse statistique différentes, ainsi qu’une discussion détaillée de chacune d’entre elles.
Qu’est-ce qu’une méthode d’analyse statistique ?
L’analyse statistique est la pratique qui consiste à recueillir et à analyser des données afin d’identifier des modèles et des tendances. Il s’agit d’une méthode permettant d’éliminer les biais de l’évaluation des données en utilisant l’analyse numérique. L’analyse des données et l’analyse des données sont des processus étroitement liés qui impliquent d’extraire des informations des données pour prendre des décisions éclairées.
Ces méthodes d’analyse statistique permettent de recueillir des interprétations de recherche, de créer des modèles statistiques et d’organiser des enquêtes et des études.
L’analyse des données fait appel à deux méthodes statistiques de base :
- Les statistiques descriptives, qui utilisent des indices tels que la moyenne et la médiane pour résumer les données,
- Statistiques inférentielles, extrapoler des résultats à partir de données en utilisant des tests statistiques tels que le test t de l’étudiant.
APPRENDRE À CONNAÎTRE : L’analyse descriptive
Les trois facteurs suivants permettent de déterminer si une approche statistique est la plus appropriée :
- Le but et l’objectif principal de l’étude,
- le type et la dispersion des données utilisées, et
- Le type d’observations (appariées/non appariées).
Le terme « paramétrique » fait référence à tous les types de procédures statistiques utilisées pour comparer les moyennes. En revanche, le terme « non paramétrique » fait référence aux méthodes statistiques qui comparent des mesures autres que les moyennes, telles que les médianes, les rangs moyens et les proportions.
Pour chaque cas particulier, les méthodes d’analyse statistique de la biostatistique peuvent être utilisées pour analyser et interpréter les données. Il est nécessaire de connaître les hypothèses et les conditions des méthodes statistiques pour choisir la meilleure méthode statistique pour l’analyse des données.
5 Méthodes d’analyse statistique pour la recherche et l’analyse
Que vous soyez ou non un scientifique des données, il ne fait aucun doute que le big data est en train de prendre d’assaut le monde entier. Il faut donc savoir par où commencer. Il existe 5 options pour cette méthode d’analyse statistique :
Signification
Les données massives (big data) envahissent le monde, quelle que soit la manière dont on les découpe. La moyenne, plus souvent appelée moyenne, est la technique initiale utilisée pour effectuer l’analyse statistique. Pour trouver la moyenne, il faut additionner une liste de nombres, diviser ce total par les éléments de la liste, puis ajouter une autre liste de nombres.
Cette technique permet de visualiser rapidement les données tout en déterminant la tendance générale de la collecte de données. Le calcul simple et rapide est également avantageux pour les utilisateurs de la méthode.
Le centre des données considérées est déterminé à l’aide de la moyenne statistique. Le résultat est appelé moyenne des données présentées. Les interactions dans le monde réel impliquant la recherche, l’éducation et l’athlétisme utilisent fréquemment un langage désobligeant. Si vous vous considérez comme un scientifique des données, songez à la fréquence à laquelle la moyenne de frappe d’un joueur de baseball – sa moyenne – est évoquée dans les conversations. Il faut donc savoir par où commencer.
Écart-type
Une technique statistique appelée écart-type mesure l’ampleur de la distribution des données par rapport à la moyenne.
Lorsque l’on travaille avec des données, un écart-type élevé indique que les données sont très dispersées par rapport à la moyenne. Un faible écart indique que la plupart des données sont conformes à la moyenne et peut également être considéré comme la valeur attendue de l’ensemble.
L’écart-type est fréquemment utilisé pour analyser la dispersion des points de données, qu’ils soient ou non regroupés.
Imaginez que vous êtes un spécialiste du marketing qui vient de terminer une enquête auprès de ses clients. Supposons que vous souhaitiez déterminer si un groupe plus important de clients est susceptible de fournir les mêmes réponses. Dans ce cas, vous devez évaluer la fiabilité des réponses après avoir reçu les résultats de l’enquête. Si l’écart-type est faible, un plus grand nombre de clients peut être projeté avec les réponses.
Régression
La régression en statistique étudie le lien entre une variable indépendante et une variable dépendante (l’information que vous essayez d’évaluer) (les données utilisées pour prédire la variable dépendante).
Elle peut également être expliquée en termes d’influence d’une variable sur une autre, ou comment des changements dans une variable incohérente entraînent des changements dans une autre variable, ou vice versa, ce qui constitue une simple relation de cause à effet. Il suggère que le résultat dépend d’un ou de plusieurs facteurs.
Les graphiques et diagrammes d’analyse de régression utilisent des lignes pour indiquer les tendances sur une période prédéterminée ainsi que la force ou la faiblesse des corrélations entre les variables.
Tests d’hypothèses
Les deux ensembles de variables aléatoires à l’intérieur de l’ensemble de données doivent être testés à l’aide de tests d’hypothèses, parfois appelés « tests T ». « test T », dans l’analyse statistique. dans le cadre de l’analyse statistique.
Cette approche vise à déterminer si une affirmation ou une conclusion donnée est valable pour la collecte de données. Elle permet de comparer les données avec de nombreuses hypothèses. Il peut également aider à prévoir l’impact des choix sur l’entreprise.
En statistique, un test d’hypothèse permet de déterminer une quantité en fonction d’une hypothèse particulière. Le résultat du test indique si l’hypothèse est correcte ou si elle n’a pas été respectée. L’hypothèse nulle, parfois appelée hypothèse 0, est cette présomption. La première hypothèse, souvent appelée hypothèse 1, est toute autre théorie qui entrerait en conflit avec l’hypothèse 0.
Lorsque vous effectuez un test d’hypothèse, les résultats du test sont statistiquement significatifs s’ils démontrent que l’événement n’a pas pu se produire par hasard ou de manière aléatoire.
Détermination de la taille de l’échantillon
Lors de l’évaluation des données en vue d’une analyse statistique, la collecte de données fiables peut parfois s’avérer difficile car l’ensemble de données est trop important. Lorsque c’est le cas, la majorité choisit la méthode dite de détermination de la taille de l’échantillon, qui consiste à examiner un échantillon ou des données de plus petite taille.
Vous devez choisir la taille appropriée de l’échantillon afin d’assurer la précision nécessaire pour mener à bien cette tâche. Vous n’obtiendrez pas de résultats fiables après votre analyse si la taille de l’échantillon est trop petite.
Vous utiliserez plusieurs techniques d’échantillonnage des données pour parvenir à ce résultat. Pour ce faire, vous pouvez envoyer une enquête à vos clients et utiliser ensuite la méthode d’échantillonnage aléatoire simple pour sélectionner les données des clients en vue d’une analyse aléatoire.
Inversement, une taille d’échantillon excessive peut entraîner une perte de temps et d’argent. Vous pouvez prendre en compte des facteurs tels que le coût, le temps ou la facilité de collecte des données pour décider de la taille de l’échantillon.
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APPRENDRE À CONNAÎTRE : La recherche théorique
Conclusion
La capacité à penser de manière analytique est vitale pour la réussite d’une entreprise. Les données étant l’une des ressources les plus importantes disponibles aujourd’hui, leur utilisation efficace peut permettre d’obtenir de meilleurs résultats et de prendre de meilleures décisions.
Quelles que soient les méthodes d’analyse statistique que vous choisissez, veillez à accorder une attention particulière à chaque inconvénient potentiel et à sa formule particulière. Aucune méthode n’est bonne ou mauvaise, et il n’y a pas d’étalon-or. Cela dépendra des informations que vous avez recueillies et des conclusions que vous espérez tirer.
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