Volodina-vasilisa.ru

Антикризисное мышление
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Виды статистического анализа

Полезные статьи → Статистические методы анализа данных в решении практических задач (часть первая)

Опрос сотрудников, клиентов, потребителей, – это не просто сбор информации, а полноценное исследование. А целью всякого исследования является научно обоснованная интерпретация изученных фактов. Первичный материал необходимо обработать, а именно упорядочить и проанализировать. После опроса респондентов происходит анализ данных исследования. Это ключевой этап. Он представляет собой совокупность приемов и методов, направленных на то, чтобы проверить, насколько были верны предположения и гипотезы, а также ответить на заданные вопросы. Данный этап является, пожалуй, наиболее сложным с точки зрения интеллектуальных усилий и профессиональной квалификации, однако позволяет получить максимум полезной информации из собранных данных. Методы анализа данных многообразны. Выбор конкретного метода зависит, в первую очередь, от того, на какие вопросы мы хотим получить ответ. Можно выделить два класса процедур анализа:

  • одномерные (дескриптивные) и
  • многомерные.

Целью одномерного анализа является описание одной характеристики выборки в определенный момент времени. Рассмотрим более подробно.

Одномерные типы анализа данных

Количественные исследования

Дескриптивный анализ

Дескриптивные (или описательные) статистики являются базовым и наиболее общим методом анализа данных. Представьте, что вы проводите опрос с целью составления портрета потребителя товара. Респонденты указывают свой пол, возраст, семейное и профессиональное положение, потребительские предпочтения и т.д., а описательные статистики позволяют получить информацию, на основе которой будет строиться весь портрет. В дополнение к числовым характеристикам создаются разнообразные графики, помогающие визуально представить результаты опроса. Всё это многообразие вторичных данных объединяется понятием «дескриптивный анализ». Полученные в ходе исследования числовые данные наиболее часто представляются в итоговых отчетах в виде частотных таблиц. В таблицах могут быть представлены разные виды частот. Давайте рассмотрим на примере: Потенциальный спрос на товар

  1. Абсолютная частота показывает, сколько раз тот или иной ответ повторяется в выборке. Например, 23 человека купили бы предложенный товар стоимостью 5000 руб., 41 человек – стоимостью 4500 руб. и 56 человек – 4399 руб.
  2. Относительная частота показывает, какую долю данное значение составляет от всего объема выборки (23 человека – 19,2%, 41 – 34,2%, 56 – 46,6%).
  3. Кумулятивная или накопленная частота показывает долю элементов выборки, не превышающих определенное значение. Например, изменение процента респондентов, готовых приобрести тот или иной товар при уменьшении цены на него (19,2% респондентов готовы купить товар за 5000 руб., 53,4% — от 4500 до 5000 руб., и 100% — от 4399 до 5000 руб. ).

Наряду с частотами, дескриптивный анализ предполагает расчет различных описательных статистик. Соответствуя своему названию, они предоставляют основную информацию о полученных данных. Уточним, использование конкретной статистики зависит от того, в каких шкалах представлена исходная информация. Номинальная шкала используется для фиксации объектов, не имеющих ранжированного порядка (пол, место жительства, предпочитаемая марка и т.д.). Для подобного рода массива данных нельзя рассчитать каких-либо значимых статистических показателей, кроме моды — наиболее часто встречающегося значения переменной. Несколько лучше в плане анализа ситуация обстоит с порядковой шкалой. Здесь становится возможным, наряду с модой, расчет медианы – значения, разбивающего выборку на две равные части. Например, при наличии нескольких ценовых интервалов на товар (500-700 руб. руб., 700-900, 900-1100 руб.) медиана позволяет установить точную стоимость, дороже или дешевле которой потребители готовы приобретать или, наоборот, отказаться от покупки. Наиболее богатыми на все возможные статистики являются количественные шкалы, которые представляют собой ряды числовых значений, имеющих равные интервалы между собой и поддающихся измерению. Примерами подобных шкал могут служить уровень дохода, возраст, время, отводимое на покупки и т.д. В данном случае становятся доступными следующие информационные меры: среднее, размах, стандартное отклонение, стандартная ошибка среднего. Конечно, язык цифр является довольно «сухим» и для многих весьма непонятным. По этой причине дескриптивный анализ дополняется визуализацией данных путем построения различных диаграмм и графиков, как, например: гистограммы, линейные, круговые или точечные диаграммы.

Читать еще:  По отраслевому признаку выделяют анализ

Таблицы сопряженности и корреляции

Таблицы сопряженности – это средство представления распределения двух переменных, предназначенное для исследования связи между ними. Таблицы сопряженности можно рассматривать как частный тип дескриптивного анализа. В них также является возможным представление информации в виде абсолютных и относительных частот, графическая визуализация в виде гистограмм или точечных диаграмм. Наиболее эффективно таблицы сопряженности проявляют себя в определении наличия взаимосвязи между номинальными переменными (например, между полом и фактом потребления какого-либо продукта). В общем виде таблица сопряженности выглядит так. Зависимость между полом и пользованием страховыми услугами

Статистический анализ данных

На основе представленных в таблице данных и можно делать выводы о наличии/отсутствии взаимосвязи между исследуемыми переменными. Для более точного выявления наличия связи между переменными используют разные статистические критерии. Наиболее часто применяются такие, как:

  • критерий Хи-квадрат (χ2);
  • коэффициент сопряженности;
  • критерий лямбда;
  • коэффициент R Спирмена;
  • критерий корреляции Пирсона и др.

Правильный выбор критерия является решающим шагом для получения корректных результатов. Поэтому, если перед вами стоит задача проведения статистического анализа и интерпретация его результатов, но вы не чувствуете уверенности – лучше обратиться к специалистам сервиса Анкетолог, чтобы не получить неправильные выводы, не приближающие к решению проблемы.

По вопросам расчета индексов:

Телефон: +7 (383) 203-49-99

Продолжение статьи «Статистические методы анализа данных для решения практических задач»: часть вторая и часть третья.

Полезные статьи → Статистические методы анализа данных в решении практических задач (часть первая)

Опрос сотрудников, клиентов, потребителей, – это не просто сбор информации, а полноценное исследование. А целью всякого исследования является научно обоснованная интерпретация изученных фактов. Первичный материал необходимо обработать, а именно упорядочить и проанализировать. После опроса респондентов происходит анализ данных исследования. Это ключевой этап. Он представляет собой совокупность приемов и методов, направленных на то, чтобы проверить, насколько были верны предположения и гипотезы, а также ответить на заданные вопросы. Данный этап является, пожалуй, наиболее сложным с точки зрения интеллектуальных усилий и профессиональной квалификации, однако позволяет получить максимум полезной информации из собранных данных. Методы анализа данных многообразны. Выбор конкретного метода зависит, в первую очередь, от того, на какие вопросы мы хотим получить ответ. Можно выделить два класса процедур анализа:

  • одномерные (дескриптивные) и
  • многомерные.

Целью одномерного анализа является описание одной характеристики выборки в определенный момент времени. Рассмотрим более подробно.

Одномерные типы анализа данных

Количественные исследования

Дескриптивный анализ

Дескриптивные (или описательные) статистики являются базовым и наиболее общим методом анализа данных. Представьте, что вы проводите опрос с целью составления портрета потребителя товара. Респонденты указывают свой пол, возраст, семейное и профессиональное положение, потребительские предпочтения и т.д., а описательные статистики позволяют получить информацию, на основе которой будет строиться весь портрет. В дополнение к числовым характеристикам создаются разнообразные графики, помогающие визуально представить результаты опроса. Всё это многообразие вторичных данных объединяется понятием «дескриптивный анализ». Полученные в ходе исследования числовые данные наиболее часто представляются в итоговых отчетах в виде частотных таблиц. В таблицах могут быть представлены разные виды частот. Давайте рассмотрим на примере: Потенциальный спрос на товар

  1. Абсолютная частота показывает, сколько раз тот или иной ответ повторяется в выборке. Например, 23 человека купили бы предложенный товар стоимостью 5000 руб., 41 человек – стоимостью 4500 руб. и 56 человек – 4399 руб.
  2. Относительная частота показывает, какую долю данное значение составляет от всего объема выборки (23 человека – 19,2%, 41 – 34,2%, 56 – 46,6%).
  3. Кумулятивная или накопленная частота показывает долю элементов выборки, не превышающих определенное значение. Например, изменение процента респондентов, готовых приобрести тот или иной товар при уменьшении цены на него (19,2% респондентов готовы купить товар за 5000 руб., 53,4% — от 4500 до 5000 руб., и 100% — от 4399 до 5000 руб. ).
Читать еще:  Методика факторного анализа

Наряду с частотами, дескриптивный анализ предполагает расчет различных описательных статистик. Соответствуя своему названию, они предоставляют основную информацию о полученных данных. Уточним, использование конкретной статистики зависит от того, в каких шкалах представлена исходная информация. Номинальная шкала используется для фиксации объектов, не имеющих ранжированного порядка (пол, место жительства, предпочитаемая марка и т.д.). Для подобного рода массива данных нельзя рассчитать каких-либо значимых статистических показателей, кроме моды — наиболее часто встречающегося значения переменной. Несколько лучше в плане анализа ситуация обстоит с порядковой шкалой. Здесь становится возможным, наряду с модой, расчет медианы – значения, разбивающего выборку на две равные части. Например, при наличии нескольких ценовых интервалов на товар (500-700 руб. руб., 700-900, 900-1100 руб.) медиана позволяет установить точную стоимость, дороже или дешевле которой потребители готовы приобретать или, наоборот, отказаться от покупки. Наиболее богатыми на все возможные статистики являются количественные шкалы, которые представляют собой ряды числовых значений, имеющих равные интервалы между собой и поддающихся измерению. Примерами подобных шкал могут служить уровень дохода, возраст, время, отводимое на покупки и т.д. В данном случае становятся доступными следующие информационные меры: среднее, размах, стандартное отклонение, стандартная ошибка среднего. Конечно, язык цифр является довольно «сухим» и для многих весьма непонятным. По этой причине дескриптивный анализ дополняется визуализацией данных путем построения различных диаграмм и графиков, как, например: гистограммы, линейные, круговые или точечные диаграммы.

Таблицы сопряженности и корреляции

Таблицы сопряженности – это средство представления распределения двух переменных, предназначенное для исследования связи между ними. Таблицы сопряженности можно рассматривать как частный тип дескриптивного анализа. В них также является возможным представление информации в виде абсолютных и относительных частот, графическая визуализация в виде гистограмм или точечных диаграмм. Наиболее эффективно таблицы сопряженности проявляют себя в определении наличия взаимосвязи между номинальными переменными (например, между полом и фактом потребления какого-либо продукта). В общем виде таблица сопряженности выглядит так. Зависимость между полом и пользованием страховыми услугами

Статистический анализ данных

На основе представленных в таблице данных и можно делать выводы о наличии/отсутствии взаимосвязи между исследуемыми переменными. Для более точного выявления наличия связи между переменными используют разные статистические критерии. Наиболее часто применяются такие, как:

  • критерий Хи-квадрат (χ2);
  • коэффициент сопряженности;
  • критерий лямбда;
  • коэффициент R Спирмена;
  • критерий корреляции Пирсона и др.

Правильный выбор критерия является решающим шагом для получения корректных результатов. Поэтому, если перед вами стоит задача проведения статистического анализа и интерпретация его результатов, но вы не чувствуете уверенности – лучше обратиться к специалистам сервиса Анкетолог, чтобы не получить неправильные выводы, не приближающие к решению проблемы.

По вопросам расчета индексов:

Телефон: +7 (383) 203-49-99

Продолжение статьи «Статистические методы анализа данных для решения практических задач»: часть вторая и часть третья.

Статистические методы исследования

Статистика, как наука, предполагает изучение, обработку и анализ количественных данных о самых различных явлениях в жизни человека. Она применяется во множестве сфер жизнедеятельности: медицина, экономика, производство, социология, предоставление разного рода услуг, природоохранная деятельность и т.д. Даже в быту люди часто сталкиваются с необходимостью использования простых статистических методов для решения возникающих задач. Следовательно, о данном направлении нужно узнать как можно больше полезной информации.

Важность саморазвития в области статистики

Даже если вы не осваивали специальность, предполагающую необходимость работы со статистическими данными, не знаете способов, которыми их можно обрабатывать и исследовать, это не значит, что соответствующая информация недоступна. К счастью, каждый может самостоятельно рассмотреть все эффективные методы анализа, применяемые в статистике, понять, какой из них больше подходит для конкретной ситуации.

Чтобы оценить важность изучения указанных материалов, достаточно рассмотреть, где в повседневной жизни мы можем применять статистические исследования:

· оценка рациональности применения семейного бюджета. Для этого в любом случае придется учитывать статистику доходов и расходов, чтобы уравновесить эти две статьи;

Читать еще:  Анализ перспективного плана

· применение разных диет с целью похудения. Здесь тоже не обходится без простых методов статистики. Вам понадобится знать, насколько удается похудеть с тем или иным рационом, чтобы подобрать оптимальную программу питания для максимально быстрого получения ожидаемого результата;

· профессиональные занятия спортом — еще одна область, где без статистики не обойтись. Здесь нужно учитывать количество калорий, получаемых за день, затрачиваемую на тренировках энергию, результаты занятий. Чтобы понимать, насколько эффективной оказывается выбранная программа, придется проводить хотя бы самые простые подсчеты;

· контроль собственного здоровья. Здесь применяются самые простые методы анализа данных. Например, для статистики вы можете записывать показатели ЧСС, артериального давления, продолжительность сна и т.д. Такое исследование поможет выбрать оптимальный жизненный ритм;

· ведение страниц в социальных сетях, например, Инстаграм, с целью заработка. Вам также понадобится контролировать число подписчиков, сопоставлять его с эффективностью деятельности, величиной полученной прибыли.

Как видите, статистические данные – это то, с чем практически каждый из нас сталкивается каждый день. И чтобы их применение было максимально эффективным, нужно знать, какие существуют методы анализа.

Отметим, что разобраться в этой теме сможет каждый желающий – тот, кто занимается саморазвитием, стремится к самосовершенствованию.

Популярные методики анализа в статистике

Рассмотрим самые простые методы, применение которых допускает статистический анализ. Всего их семь:

1. Статистическое наблюдение. Представляет собой обычный сбор информации, который зачастую применяется в социальной сфере. Используется такая методика для получения четких характеристик изучаемых явлений. Все, что нужно в этой ситуации – точные данные, которые можно легко сопоставить для оценки. Они должны быть однообразными.

2. Сводка и группировка материалов наблюдения в статистике. Представляет собой процедуру обработки отдельных единичных фактов, образующих совокупность сведений, полученных в результате проведения каких-либо наблюдений. Такой статистический метод – это способ получения исчерпывающей информации об исследуемых объектах. Чтобы применить методику, необходимо выбрать группировочный признак, определить порядок формирования групп, разработать систему показателей, характеризующих группы, создать примеры таблиц, куда будут заноситься сведения.

3. Абсолютные и относительные статистические величины. С помощью абсолютных величин мы придаем явлениям размерные характеристики. Это может быть время, объем, площадь, масса. Относительные величины представляют собой количественные соотношения, полученные в результате деления одних величин на другие. Таким способом определяют величины уровня развития, динамики интенсивности процесса, структуры и т.д.

4. Вариационные ряды. Такой статистический метод исследования – это дополнение к средним показателям изучаемых величин, их в некоторых ситуациях оказывается недостаточно. Тут внимание сосредоточено на вариации или разбросе показателей каких-либо единиц. Следовательно, речь идет о мониторинге и оценке происходящих изменений.

5. Выборка. Метод предусматривает определение численной характеристики целого по свойствам и отдельно взятых частей. Именно внутренняя связь, которая объединяет единичные части и целое, является основой рассматриваемого метода.

6. Корреляционный и регрессионный анализ. Речь идет об анализе большого количества данных для выявления возможности взаимодействия отдельных показателей. Обычно корреляционный и регрессионный анализ применяются в статистике совместно. Первый позволяет, например, выделить факторы, наиболее воздействующие на конечный признак. Последний может помочь в оценке степени воздействия независимых показателей на зависимый.

7. Ряды динамики. С их применением очень удобно определить скорость, интенсивность развития какого-либо явления. Для работы понадобится учитывать период времени и связанный с ним уровень, статистический показатель. Данный метод статистики хорошо подходит для ситуаций, когда человеку нужно добиться каких-то целей, например, продвинуть страницу в социальной сети.

Как проводить статистический анализ данных, нужно решать в отдельно взятой ситуации. Метод следует выбирать зависимо от того, что вы планируете исследовать, какие сведения изучать и с какими целями. В любом случае, нам удалось понять, что статистика играет важную роль не только в профессиональной, но и в повседневной жизни человека.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector