Schritte in der statistischen Analyse

Statistische Analysen sind für die quantitative und sogar qualitative Forschung von großer Bedeutung.

Wirtschaft, Marketing, Finanzen, Geographie, Biologie, Medizin, Ingenieurwesen und viele andere Bereiche der Arbeit und des menschlichen Wissens wenden statistische Analysen in ihren unterschiedlichen Methoden an.

Die Verfügbarkeit von Statistiksoftware wie SPSS, Statgraphics, Minitab, SAS und die Ergänzung von Tools für die Microsoft Excel-Analyse haben dazu beigetragen, dass statistische Analysen für alle Arten von Fachleuten in großem Umfang eingesetzt werden.

Datenanalysetechniken von den grundlegendsten bis zu den ausgefeiltesten und innovativsten stehen heute allen zur Verfügung. Sie werden zu einem wahren „Boom“ von Datenanalysetools für die Entscheidungsfindung, obwohl nicht jeder weiß, wie man sie optimal einsetzt bilden.

Lassen Sie uns die Konzepte der Datenanalyse, der statistischen Analyse und die Schritte einer statistischen Studie überprüfen.

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Was ist eine statistische Analyse?

Eine statistische Analyse verleiht den Ergebnissen oder Annahmen einer Untersuchung Gültigkeit und Zuverlässigkeit und ermöglicht Schlussfolgerungen und Entscheidungen, die für ein Universum oder eine Population aus einer kleinen analysierten Stichprobe gelten.

Die statistische Analyse ist ein ganzer Prozess innerhalb des Forschungsprotokolls, der Folgendes umfasst:

  • Definition der Studienvariablen
  • Definition von Hypothesen oder Annahmen
  • Indikatoren für ihre Messung
  • Auswahl und Messung von Probanden und Daten
  • Beschreibende Berechnungen, Maße der zentralen Tendenz und Variabilität
  • Auswahl und Anwendung von Inferenzanalyse-Tools
  • Kontrast der Hypothesen
  • Präsentation der Ergebnisse und Schlussfolgerungen

SAS, eines der größten Datenanalyseunternehmen der Branche, definiert die statistische Analyse als ein Verfahren zum Sammeln, Erkunden und Präsentieren großer Datenmengen, um nach Trends zu suchen oder Muster zu entdecken.

Die statistischen Datenanalysetechniken reichen von einfachen deskriptiven Methoden zur Zusammenfassung oder Beschreibung von Daten wie Mittel zur zentralen Tendenz und Mittel zur Variabilität oder Streuung. Durchlaufen komplexerer statistischer Analysetechniken wie Konfidenzintervalle, Hypothesentests, ANOVA, lineare Regression und sogar leistungsstarke Simulationswerkzeuge.

Zusammenfassend umfasst eine statistische Analyse eine Reihe von Verfahren und Techniken, die dazu beitragen, dass die Daten sinnvoll und gültig sind. Lassen Sie uns die Schritte einer statistischen Studie bewerten.

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Was ist eine Datenanalyse?

Das IDB-Portal "Leben verbessern" zeigt uns die Schritte für eine gute Datenanalyse .

Eine Datenanalyse ist die Phase des Untersuchungsprozesses, in der Schlussfolgerungen und Deskriptoren für die untersuchten Variablen erstellt werden, um schlüssige Schlussfolgerungen oder Ergebnisse zu erzielen.

Die Datenanalyse untersucht, bereinigt, transformiert und fasst die gesammelten Daten zusammen, um nützliche Schlussfolgerungen für die Entscheidungsfindung zu generieren sowie Hypothesen einer Untersuchung zu akzeptieren oder abzulehnen.

Die Datenanalyse verwendet statistische Tools, um Variablen zu beschreiben, Werte von einer Stichprobe zu einer Population zu approximieren, mögliche Beziehungen zwischen verschiedenen untersuchten Variablen zu erklären, Vorhersagen, Simulationen oder Annäherungen an ein Phänomen zu generieren.

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Wie mache ich eine statistische Analyse?

Unabhängig von der gewählten Methode erfordert die Durchführung einer statistischen Analyse klare Forschungsfragen, eine sorgfältige Prüfung der Daten, reproduzierbare Analysen und die Fähigkeit, die Ergebnisse verständlich darzustellen.

Sie sollten in der Lage sein, klare Forschungsfragen zu stellen, die beschreiben, was Sie aus Ihrer statistischen Analyse lernen möchten.

Sie möchten beispielsweise die Leistung eines Studenten an einer anerkannten Universität anhand der Durchschnittsnoten von Studenten unterschiedlichen Alters und Karrieren oder anhand der Auswirkung der Aus- und Weiterbildung auf die Durchschnittsgehälter von Computerprogrammierern kennen oder schätzen .

Anhand der Fragen, die Sie beantworten möchten, können Sie die Art der Analyse ermitteln, die Sie für die statistischen Daten durchführen .

Für die Frage nach Durchschnittsnoten sind möglicherweise nur beschreibende Statistiken wie Durchschnittswerte erforderlich.

Der Bildungsansatz und die Auswirkungen der Ausbildung auf die Löhne erfordern jedoch eine komplexere Analyse wie Hypothesentests, T-Student-Tests und Varianzanalysen (ANOVA).

Sammeln und geben Sie Ihre Daten ein. Tabellenkalkulationsprogramme wie Excel, Numbers und Open Office eignen sich hervorragend für die Dateneingabe.

Kennzahlen für deskriptive Statistiken wie Mittelwert, Bereich, Varianz und Standardabweichung lassen sich einfach mit Microsoft Excel-Formeln berechnen.

So führen Sie eine Datenanalyse durch: Datenverarbeitung

Wenn Sie Daten in eine Tabelle oder Datenbank eingeben, müssen Sie möglicherweise das Format ändern, um Ihre Analyseanforderungen zu erfüllen.

Wenn die Daten beispielsweise aus einem Fragebogen oder einer Reihe von Interviews stammen, müssen Sie qualitativen Daten numerische Codes zuweisen, damit sie mit statistischen Techniken oder Software korrekt analysiert werden können.

Untersuchen Sie Ihre Daten visuell, bevor Sie mit komplexeren Analysen beginnen . Untersuchen Sie Ihre Daten, welche Art sie sind, woher sie kommen, sind die Methoden, mit denen Sie sie generieren, angemessen?

Sogar Statistiker und geschulte Datenanalysten nehmen sich Zeit, um die Informationen vor der Analyse zu untersuchen, um Verzerrungen oder Fehler bei der Verarbeitung zu vermeiden.

Eine nützliche Methode zur Visualisierung besteht darin, ein Diagramm oder eine Tabelle zu erstellen, in der die Informationen zusammengefasst sind.

Statistische Programme und Excel können dies tun. IDB Improving Lives bietet sechs kostenlose und wenig bekannte Tools zum Analysieren und Visualisieren von Daten .

Die Art der zu analysierenden Daten hilft bei der Bestimmung des am besten geeigneten Diagrammtyps.

Tortendiagramme eignen sich beispielsweise hervorragend zum Zusammenfassen von Anteilen oder Prozentsätzen, während Balkendiagramme die von Kategorien beobachteten Mengen oder Häufigkeiten visuell darstellen können.

Mit Tools wie der linearen Regression können Sie Vorhersagen und sogar Vorhersageformeln generieren. Studieren Sie die Ergebnisse genau und suchen Sie nach Mustern, die Antworten auf Ihre Forschungsfragen liefern.

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Statistische Analyse: Werkzeuge zur Darstellung von Informationen

Fassen Sie die Ergebnisse Ihrer statistischen Auswertungen nach Möglichkeit anhand von Datentabellen oder Grafiken zusammen. Verwenden Sie zur Präsentation Ihrer Ergebnisse eine von beiden, da die Informationen für einige Leser redundant sein können.

Speichern Sie Ihre Informationen oder Daten in CSV- oder TXT-Dateien, die auch als Nur-Text-Dateien bezeichnet werden, damit sie unabhängig vom verwendeten Gerät oder Programm leicht sichtbar sind.

Verlassen Sie sich bei der Präsentation Ihrer Ergebnisse auf Programme wie Microsoft PowerPoint. Seien Sie kurz und verwenden Sie den Text Ihres Berichts, um die wichtigsten Schlussfolgerungen Ihrer Analyse hervorzuheben.

Seien Sie vorsichtig mit den statistischen und wissenschaftlichen Begriffen, wenn Sie die Ergebnisse Ihrer Analyse kommunizieren. Versuchen Sie es mit einer didaktischen Ausstellung.

Denken Sie daran, dass nicht alle Mitglieder Ihrer Zielgruppe über umfassende statistische Kenntnisse verfügen. Daher ist es wichtig, dass Ihr Bericht in einem für alle Leser verständlichen Kontext vorliegt, unabhängig von Ihrem Kenntnisstand über Statistiken und Datenanalysen .

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