Статистические методы анализа данных кратко

Обновлено: 05.07.2024

Статистические методы анализа данных принято делить на две большие группы: одномерные методы статистического анализа и многомерные методы.

Одномерные методы анализа - это методы, которые применяют в случаях, если существует единый измеритель для оценки каждого элемента выборки, либо если этих измерителей несколько, каждая переменная анализируется отдельно от всех остальных [11, C. 539]. В центре внимания данных методов находится анализ средних значений и показателей вариации переменных.

Классификация одномерных методов осуществляется по характеру исходных данных (метрические или неметрические), а также по количеству и типу выборок. Так, выборки делят на зависимые (парные) - это выборки, сформированные из одной генеральной совокупности и независимые выборки - это выборки, сформированные из различных генеральных совокупностей. На практике независимыми считают выборки, сформированные из различных страт (в случае использования стратифицированной или квотной выборки), например, мужчин и женщин или групп респондентов с различным уровнем дохода.

К одномерным методам анализа данных относят:

· Методы проверки гипотез (z-критерий, t-критерий, F-критерий, χ2-критерий и т.п.).

Более подробно проверку гипотез смотри: Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика.

· Методы анализа статистических рядов распределения.

· Однофакторный дисперсионный анализ.

Многомерные методы анализа - это методы, которые применяют в случаях, если для оценки каждого элемента выборки используется два или больше измерителя и эти переменные анализируются одновременно [10, C. 539]. В центре внимания данной группы методов уже находятся анализ взаимосвязей, связей и сходства между переменными.

Выделяют следующие многомерные методы:

1) Методы выявления зависимости между переменными – это методы, в которых одна или несколько переменных являются зависимыми, а другие независимыми. К этой группе относят:

· дисперсионный и ковариационный анализ;

2) Методы выявления взаимозависимости между переменными – это методы, позволяющие группировать данные на основе сходства. В данных методах нет деления переменных на зависимые и независимые. К этой группе относят:

Выбор методов анализа данных осуществляется на основе:

· цели, задач, рабочих гипотез маркетингового исследования;

· типа маркетингового исследования (поисковое или итоговое; описательное или причинно-следственное);

· типа собранных данных - метрические и неметрические переменные;

· шкал, используемых в исследовании;

· объема и метода выборки;

· метода сбора данных;

· области применения и ограничений статистических методов анализа данных.

По сути все предшествующие этапы маркетингового исследования предопределяют выбор стратегии анализа данных. Немалую роль при этом играет опыт и квалификация самого исследователя. В заключении отметим, что сложные многомерные методы статистического анализа данных используются не всегда. Очень часто исследователь ограничивается лишь предварительным (базовым) анализом данных и его графической интерпретацией.

Конечно же, необходимо помнить, что анализ данных маркетингового исследования - это не последний его этап, за ним следует разработка практических рекомендаций и формирование отчета исследования.

Статистические методы анализа данных принято делить на две большие группы: одномерные методы статистического анализа и многомерные методы.

Одномерные методы анализа - это методы, которые применяют в случаях, если существует единый измеритель для оценки каждого элемента выборки, либо если этих измерителей несколько, каждая переменная анализируется отдельно от всех остальных [11, C. 539]. В центре внимания данных методов находится анализ средних значений и показателей вариации переменных.

Классификация одномерных методов осуществляется по характеру исходных данных (метрические или неметрические), а также по количеству и типу выборок. Так, выборки делят на зависимые (парные) - это выборки, сформированные из одной генеральной совокупности и независимые выборки - это выборки, сформированные из различных генеральных совокупностей. На практике независимыми считают выборки, сформированные из различных страт (в случае использования стратифицированной или квотной выборки), например, мужчин и женщин или групп респондентов с различным уровнем дохода.




К одномерным методам анализа данных относят:

· Методы проверки гипотез (z-критерий, t-критерий, F-критерий, χ2-критерий и т.п.).

Более подробно проверку гипотез смотри: Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика.

· Методы анализа статистических рядов распределения.

· Однофакторный дисперсионный анализ.

Многомерные методы анализа - это методы, которые применяют в случаях, если для оценки каждого элемента выборки используется два или больше измерителя и эти переменные анализируются одновременно [10, C. 539]. В центре внимания данной группы методов уже находятся анализ взаимосвязей, связей и сходства между переменными.

Выделяют следующие многомерные методы:

1) Методы выявления зависимости между переменными – это методы, в которых одна или несколько переменных являются зависимыми, а другие независимыми. К этой группе относят:

· дисперсионный и ковариационный анализ;

2) Методы выявления взаимозависимости между переменными – это методы, позволяющие группировать данные на основе сходства. В данных методах нет деления переменных на зависимые и независимые. К этой группе относят:

Выбор методов анализа данных осуществляется на основе:

· цели, задач, рабочих гипотез маркетингового исследования;

· типа маркетингового исследования (поисковое или итоговое; описательное или причинно-следственное);

· типа собранных данных - метрические и неметрические переменные;

· шкал, используемых в исследовании;

· объема и метода выборки;

· метода сбора данных;

· области применения и ограничений статистических методов анализа данных.

По сути все предшествующие этапы маркетингового исследования предопределяют выбор стратегии анализа данных. Немалую роль при этом играет опыт и квалификация самого исследователя. В заключении отметим, что сложные многомерные методы статистического анализа данных используются не всегда. Очень часто исследователь ограничивается лишь предварительным (базовым) анализом данных и его графической интерпретацией.

Конечно же, необходимо помнить, что анализ данных маркетингового исследования - это не последний его этап, за ним следует разработка практических рекомендаций и формирование отчета исследования.

Любая деятельность связана с обработкой каких-либо данных, проведением анализа и определением взаимосвязей. Человек делает это разными способами. Например, полезно использовать метод статистического анализа. Главной его особенностью можно назвать сложность процесса, большое разнообразие форм, а также комплексность. В данной статье вы сможете познакомиться с основными методами статистического анализа.

Наблюдение статистическим методом


Под статистическим наблюдением подразумевается сбор информации, при помощи которой можно провести анализ социальных жизненных явлений. Прежде всего, производится регистрация определенных признаков для получения характеристики явлений, которые поддаются изучению.

Чтобы статистическое наблюдение было проведено максимально правильно, оно должно охватывать все явления для изучения в полной мере, а полученные данные должны быть достоверными и максимально точными.

Для получения данных способом статистического наблюдения часто используют анкетирование, отчеты или же прибегают к помощи корреспондентов.

Сводка и группировка материалов

Второй метод подразумевает использование сводки, при помощи которой обрабатываются отдельные данные. Применение этого метода требует выбрать группировочный знак и сформировать группы, после чего происходит разработка систем показателей и табличных макетов.

Абсолютные и относительные величины

К абсолютной величине относятся размерные характеристики, направленные на замеры, оценку и подсчет. Относительные же величины подразумевают соотношение явлений, которые происходят в социальной жизни.

Вариационный метод

Не всегда удается получить достаточно информации о тех или иных величинах, поэтому следует прибегнуть к вариационным рядам. На определенные значения величин может действовать развитие множества факторов, а сами процессы могут отличаться многообразием. Исходя из этого, основные причины необходимо искать в самой сущности изучаемого явления.

Метод выборки

Суть выборочного метода состоит в том, что по свойствам лишь одной части определяются характеристики чего-либо в целом. Это происходит посредством объединения частицы с целым и единичного с общим.

Преимуществом такого метода перед другими является сокращение времени и объема работы, что так важно в современном мире. Однако стоит помнить, что перед выборкой необходимо тщательно ознакомиться с материалом, избавившись от всего ненужного.

Корреляционный и регрессионный анализ

Эти два метода позволяют проводить анализ больших объемов работ, изучая взаимосвязь между всеми предоставленными показателями. С помощью этих анализов можно легко определить причинные связи, факторы, которые оказывают действие на конечный результат, а также форму связи.

Динамические ряды

Используя этот метод статистического анализа, можно легко определить, с какой скоростью происходит развитие явления. Также посредством данного анализа можно найти тенденцию развития, выделить колебания, сравнить динамику, найти взаимосвязь.

Безусловно, чтобы научиться применять все методы статистического анализа, недостаточно просто о них прочитать. Необходимо обрести определенные навыки и умения. Например, аналитическое мышление, которое можно развить, ежедневно занимаясь на тренажерах Викиум. Ваша персональная тренировка уже ждет вас!

Читайте также: