信息化時代,數(shù)據(jù)不再稀缺,但不可阻擋。對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾,并正確地解釋其含義是關(guān)鍵。但要把這些信息歸類,就需要正確的統(tǒng)計分析工具。由于沉迷于“大數(shù)據(jù)”,分析師已經(jīng)為大型企業(yè)提供了很多新穎的工具和技術(shù)。但是,有一些基本的數(shù)據(jù)分析工具仍然被大多數(shù)組織使用。接下來就由小編為您介紹統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析方法,統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析方法五種。
統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析方法
運算平均數(shù),通常稱為"平均",是一組數(shù)字除以列表中項目數(shù)之和。平均值可用于決定數(shù)據(jù)集的總體趨勢或提供快速數(shù)據(jù)快照。平均數(shù)的另一個優(yōu)點是計算簡單、快速。
缺點:獨立地看,平均數(shù)是一個危險的指標(biāo)。有些資料中,平均值還與模式和中值密切相關(guān)(另兩個指標(biāo)接近平均值)。但是,在一個具有大量異常值或偏態(tài)分布的數(shù)據(jù)集中,平均數(shù)根本無法提供有差別地決定所需要的精確度。
通常用希臘字母“sigma”來表示,測量數(shù)據(jù)在均值附近的分布。較高的標(biāo)準(zhǔn)差表示數(shù)據(jù)離均值的距離較大,而標(biāo)準(zhǔn)差較小則表示數(shù)據(jù)接近均值。標(biāo)準(zhǔn)差可用于一組數(shù)據(jù)分析方法中快速判定數(shù)據(jù)點的分散程度。
缺點:和平均值一樣,標(biāo)準(zhǔn)差也有欺騙性。舉例來說,如果數(shù)據(jù)有一個非常奇怪的模式,比如非正常曲線或者大量的異常值,那么標(biāo)準(zhǔn)差就不能提供所需要的全部信息。
依賴關(guān)系,解釋回歸模型的關(guān)系,通常是圖上的散點圖。回歸線也表明了這些關(guān)系是強(qiáng)的還是弱的。在高中或大學(xué)的統(tǒng)計課程中,回歸分析教授,應(yīng)用科學(xué)或商業(yè)研究,以確定某一時期的趨勢。
缺點:退卻并不微妙。有時候散點圖上的異常值(及其原因)很重要。舉例來說,一個外圍數(shù)據(jù)點可以代表來自最重要的供應(yīng)商或最暢銷產(chǎn)品的輸入。但是,回歸線的性質(zhì)會引誘您忽略這些異常值。例如,我們來看ANSCOMBE的四重奏圖,其中數(shù)據(jù)集有完全相同的回歸線,但包含非常不同的數(shù)據(jù)點。
當(dāng)對大的數(shù)據(jù)集或整體(例如勞動力)進(jìn)行度量時,并不總是需要從該總體的每個成員那里收集信息——樣本也可以這樣做。重點是確定正確的尺寸,使樣品準(zhǔn)確。采用比例和標(biāo)準(zhǔn)差方法,可以精確確定正確的樣本數(shù)量,使數(shù)據(jù)收集具有統(tǒng)計意義。
缺點:在研究一個新的、未檢驗的整體變量時,比例方程可能需要依賴一定的假設(shè)。不過,這些假設(shè)可能是完全錯誤的。這個錯誤被傳遞給確定的樣本大小,然后傳遞給統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的其余部分。
假定檢驗也稱為t檢驗,是指一個數(shù)據(jù)集或一個總的前提是否為真。資料分析與統(tǒng)計表明,假設(shè)檢驗結(jié)果非隨機(jī)發(fā)生,則假設(shè)檢驗結(jié)果具有統(tǒng)計學(xué)意義。假說檢驗適用于科學(xué)研究、商業(yè)和經(jīng)濟(jì)等各個方面。
缺點:為嚴(yán)格起見,假設(shè)檢驗需要注意常見的錯誤。舉例來說,當(dāng)參與者錯誤地預(yù)期某個結(jié)果,然后感知(或?qū)嶋H達(dá)到)該結(jié)果時,安慰劑效應(yīng)就會出現(xiàn)。另外一種常見的錯誤是,當(dāng)參加者知道他們正在被研究而扭曲結(jié)果時,霍桑效應(yīng)(或觀察者效應(yīng))就會產(chǎn)生這種影響。
總而言之,這些數(shù)據(jù)分析方法為決策組合增加了許多洞察力,尤其是在以前從來沒有使用統(tǒng)計分析過過程或數(shù)據(jù)集的情況下。但是,避免每種方法相關(guān)的常見缺陷也同樣重要。只要掌握了這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析的基本技術(shù),就可以使用更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具了。以上就是小編為您介紹的統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析方法,統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析方法五種。
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