Как написать анализ статистических данных

К средствам
статистического анализа в среде
электронных таблиц MS
Excel
относится, в первую очередь, Пакет
анализа.
Рассмотрим некоторые возможности этого
Пакета.

1. Использование статистических функций.

В MS
Excel
имеется большое количество функций,
специально предназначенных для
статистического анализа данных.
Большинство из них доступны постоянно,
для применения некоторых следует
выполнить соответствующие настройки
(Кнопка
Office
– Параметры Excel
– Надстройки – Пакет анализа).
Статистические функции позволяют
выполнить статистический анализ данных,
например, провести аппроксимирующую
прямую по множеству точек, вычислить
угол наклона этой прямой, точку ее
пересечения с осью Y
и т.д. Полный список статистических
функций приведен в категории Статистические
Мастера
функций.

2. Выполнение статистического анализа.

Для выполнения
статистического анализа данных на
вкладке Данные
следует
выбрать команду Анализ
данных. Если
эта команда недоступна, следует загрузить
Пакет анализа.
Затем в диалоговом окне Анализ
данных
следует выбрать нужную функцию, нажать
кнопку ОК,
установить параметры анализа. В диалоговом
окне Анализ
данных
предлагаются следующие функции:
Однофакторный дисперсионный анализ,
Двухфакторный дисперсионный анализ с
повторениями, Двухфакторный дисперсионный
анализ без повторений, Корреляция,
Ковариация, Описательная статистика,
Экспоненциальное сглаживание,
Двухвыборочный f-тест
для дисперсии, Анализ Фурье, Гистограмма,
Скользящее среднее, Генерация случайных
чисел, Ранг и персентиль, Регрессия,
Выборка, Парный двухвыборочный t-тест
для средних, Двухвыборочный t-тест
с одинаковыми дисперсиями, Двухвыборочный
t-тест
с различными дисперсиями, Двухвыборочный
z-тест
для средних. Рассмотрим некоторые из
этих функций.

а)
Использование
равномерного распределения.

В качестве примера
моделирования последовательности
реальных данных рассмотрим задачу
измерения среднесуточной температуры
больного в течение двух недель. Пусть
значения измерений среднесуточной
температуры находятся в пределах от 37
до 39,8 градусов по Цельсию. Предположим,
что значения в заданном интервале
распределены равномерно. Для того, чтобы
создать последовательность, моделирующую
реальные данные, воспользуемся функцией
из Пакета
анализа
Генерация
случайных чисел.
Для этого сначала следует задать на
рабочем листе MS
Excel
диапазон, который будет содержать данную
последовательность. Затем выбрать
команду Анализ
данных на
вкладке
Данные. В
появившемся окне диалога в списке
Инструменты
анализа
выбрать элемент Генерация
случайных чисел
(рис. 1.1).

Рис. 1.1. Окно диалога
Анализ данных

Рис.
1.2. Окно
диалога Генерация
случайных чисел

В окне диалога
Генерация
случайных чисел
в поле Число
переменных
введите единицу (рис. 1.2). Это будет
означать, что число столбцов, которые
будут заполнены последовательностью
смоделированных данных, будет равно
единице. В поле Число
случайных чисел
ввести 14 (это соответствует числу дней,
в течение которых измерялась среднесуточная
температура). Затем в списке Распределение
выбрать элемент Равномерное,
в поля Между
и ввести
значения 37 и 39,8 (эти значения определят
интервал распределения среднесуточной
температуры). В поле Случайное
рассеивание
можно ввести некоторую величину, в
случае, если необходимо создать несколько
одинаково распределенных последовательностей
с отличающимися значениями. Если
достаточно одной последовательности,
оставить это поле пустым. В поле Выходной
интервал
ввести ссылку на первую ячейку диапазона,
который должен быть заполнен
последовательностью и нажать кнопку
ОК
для генерации последовательности.
Результатом этих действий будет столбец
из 14 случайных значений от 37 до 39,8,
распределенных равномерно (рис. 1.3).

Рис.
1.3.
Сгенерированная последовательность
случайных чисел,

распределенных
равномерно

б)
Гистограмма.

Это средство
используется для вычисления выборочных
и интегральных частот попадания данных
в указанные интервалы значений. При
этом рассчитываются частота попаданий
для заданного диапазона ячеек. Измеряемые
величины условно делятся на две группы:

— По своей природе
измеряемая величина является случайной.
При этом результат отдельного наблюдения
такой величины заранее неизвестен.

— Измеряемая
величина является по своей природе
постоянной. На измерение величин такого
типа оказывают влияние многочисленные
неконтролируемые внешние факторы,
приводящие к тому, что результаты
отдельных измерений неодинаковы. Поэтому
в процессе измерения постоянная величина
проявляется как случайная.

Для построения
гистограммы воспользуемся предыдущим
примером. В списке Инструменты
анализа
выбрать пункт Гистограмма.
В поле Входной интервал указать диапазон
$С$2:$С$15. В поле Интервал
карманов
ввести диапазон $A$2:$A$9.
Если не ввести Интервал
карманов,
MS
Excel
по умолчанию создаст равномерно
распределенный диапазон. В качестве
Выходного
интервала
ввести ссылку на левую верхнюю ячейку
диапазона, в который будут помещены
результаты. Установить переключатель
Вывод графика
(рис.
1.4–1.5).

Рис.
1.4. Окно
диалога Гистограмма

Рис.
1.5. Гистограмма

При построении
гистограмм можно использовать
дополнительные возможности, установив
соответствующие флажки в окне диалога
Гистограмма:

— Парето – позволяет
создавать копию результата, в которой
интервалы разбиения отсортированы по
возрастанию количества значений
случайной величины, попавших в интервал.

— Интегральный
процент – позволяет создавать
дополнительный столбец в результатах,
отражающий процент попаданий в каждый
интервал разбиения.

При помощи
построенных описанным способом гистограмм
можно быстро построить необходимое
распределение, если исходные значения
не подвергаются изменениям. В противном
случае следует воспользоваться
статистическими функциями MS
Excel.

в)
Сглаживание
данных.
При анализе данных часто из-за некоторых
внешних факторов и случайных колебаний
исследуемые величины не имеют четко
выраженной закономерности. Для того,
чтобы лучше понять и увидеть на гистограмме
закономерностей изменения величин,
используют сглаживание колебаний. Пакет
анализа предоставляет для этого два
метода: Скользящее среднее и экспоненциальное
сглаживание. При использовании этих
методов формулы в ячейки результатов
помещаются сразу, поэтому при изменении
входных данных будут автоматически
пересчитываться сглаживающие величины.

При использовании
метода Скользящее
среднее
для каждого интервала вычисляется
среднее арифметическое значение на
основе значений из нескольких предыдущих
интервалов (количество используемых
для этого интервалов задается в параметрах
сглаживания). При использовании метода
Экспоненциальное
сглаживание
следующее значение вычисляется как
среднее от значения точки данных на
текущем интервале и экспоненциального
сглаженного, полученного на предыдущей
итерации. При этом все предшествующие
текущему интервалы автоматически
включаются в вычисления на каждой
итерации; можно задать весовой коэффициент
для текущего интервала, который будет
являться фактором затухания. Чем выше
этот коэффициент, тем выше степень
затухания.

Рассмотрим
применение этих методов на предыдущем
примере. Для того, чтобы воспользоваться
методом Скользящее
среднее
в окне диалога Анализ
данных
следует выбрать средство Скользящее
среднее
(рис. 1.6–1.7).

Рис.
1.6. Окно
диалога Скользящее
среднее

Для того, чтобы
правильно заполнить поля появившегося
окна диалога, воспользуйтесь табл. 1.1.

Таблица 1.1

Данные для заполнения
окна диалога Скользящее среднее

Поле	Описание
Входной интервал	Диапазон исходных данных для сглаживания.
Выходной интервал	Верхняя левая ячейка диапазона результатов. Имеет столько же строк, сколько и входной диапазон.
Входной интервал	Диапазон исходных данных для сглаживания.
Интервал	Число используемых предшествующих периодов. Чем больше количество интервалов, тем выше степень сглаженности и ниже информативность.
Стандартные погрешности	В результат добавляется столбец, содержащий статистическую оценку ошибки.
Вывод графика	По результатам анализа автоматически создается диаграмма.

Рис.
1.7. Результат
работы метода Скользящее
среднее

Чтобы построить
Экспоненциальное
сглаживание,
в диалоговом окне команды Анализ
данных
выбрать элемент Экспоненциальное
сглаживание.
Ниже представлены заполненные поля
ввода окна диалога Экспоненциальное
сглаживание (рис. 1.8).

Рис.
1.8. Окно
диалога Экспоненциальное
сглаживание

Результаты
Экспоненциального сглаживания
представлены ниже (рис. 1.9).

Рис.
1.9. Результат
работы метода Экспоненциальное
сглаживание

Если при применении
методов Скользящее среднее и
Экспоненциальное сглаживание некоторые
ячейки содержат значения ошибки, это
означает, что у этих ячеек не существует
трех предшествующих интервалов.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Деятельность людей во множестве случаев предполагает работу с данными, а она в свою очередь может подразумевать не только оперирование ими, но и их изучение, обработку и анализ. Например, когда нужно уплотнить информацию, найти какие-то взаимосвязи или определить структуры. И как раз для аналитики в этом случае очень удобно пользоваться не только разными техниками мышления, но и применять статистические методы.

Особенностью методов статистического анализа является их комплексность, обусловленная многообразием форм статистических закономерностей, а также сложностью процесса статистических исследований. Однако мы хотим поговорить именно о таких методах, которые может применять каждый, причем делать это эффективно и с удовольствием.

Статистическое исследование может проводиться посредством следующих методик:

• Статистическое наблюдение;
• Сводка и группировка материалов статистического наблюдения;
• Абсолютные и относительные статистические величины;
• Вариационные ряды;
• Выборка;
• Корреляционный и регрессионный анализ;
• Ряды динамики.

Далее мы рассмотрим каждый из них более подробно. Но отметим, что представим лишь основные характеристики без подробного описания алгоритмов действий. Впрочем, понять их не составит никакого труда.

Статистическое наблюдение

Статистическое наблюдение является планомерным, организованным и в большинстве случаев систематическим сбором информации, направленным, главным образом, на явления социальной жизни. Реализуется данный метод через регистрацию предварительно определенных наиболее ярких признаков, цель которой состоит в последующем получении характеристик изучаемых явлений.

Статистическое наблюдение должно выполняться с учетом некоторых важных требований:

• Оно должно полностью охватывать изучаемые явления;
• Получаемые данные должны быть точными и достоверными;
• Получаемые данные должны быть однообразными и легкосопоставимыми.

Также статистическое наблюдение может иметь две формы:

• Отчетность – это такая форма статистического наблюдения, где информация поступает в конкретные статистические подразделения организаций, учреждений или предприятий. В этом случае данные вносятся в специальные отчеты.
• Специально организованное наблюдение – наблюдение, которое организуется с определенной целью, чтобы получить сведения, которых не имеется в отчетах, или же для уточнения и установления достоверности информации отчетов. К этой форме относятся опросы (например, опросы мнений людей), перепись населения и т.п.

Кроме того, статистическое наблюдение может быть категоризировано на основе двух признаков: либо на основе характера регистрации данных, либо на основе охвата единиц наблюдения. К первой категории относятся опросы, документирование и прямое наблюдение, а ко второй – наблюдение сплошное и несплошное, т.е. выборочное.

Для получения данных при помощи статистического наблюдения можно применять такие способы как анкетирование, корреспондентская деятельность, самоисчисление (когда наблюдаемые, например, сами заполняют соответствующие документы), экспедиции и составление отчетов.

Сводка и группировка материалов статистического наблюдения

Говоря о втором методе, в первую очередь следует сказать о сводке. Сводка представляет собой процесс обработки определенных единичных фактов, которые образуют общую совокупность данных, собранных при наблюдении. Если сводка проводится грамотно, огромное количество единичных данных об отдельных объектах наблюдения может превратиться в целый комплекс статистических таблиц и результатов. Также такое исследование способствует определению общих черт и закономерностей исследуемых явлений.

С учетом показателей точности и глубины изучения можно выделить простую и сложную сводку, но любая из них должна основываться на конкретных этапах:

• Выбирается группировочный признак;
• Определяется порядок формирования групп;
• Разрабатывается система показателей, позволяющих охарактеризовать группу и объект или явление в целом;
• Разрабатываются макеты таблиц, где будут представлены результаты сводки.

Важно заметить, что есть и разные формы сводки:

• Централизованная сводка, требующая передачи полученного первичного материала в вышестоящий центр для последующей обработки;
• Децентрализованная сводка, где изучение данных происходит на нескольких ступенях по восходящей.

Выполняться же сводка может при помощи специализированного оборудования, например, с использованием компьютерного ПО или вручную.

Что же касается группировки, то этот процесс отличается разделением исследуемых данных на группы по признакам. Особенности поставленных статистическим анализом задач влияют на то, какой именно будет группировка: типологической, структурной или аналитической. Именно поэтому для сводки и группировки либо прибегают к услугам узкопрофильных специалистов, либо применяют конкретные техники мышления.

Абсолютные и относительные статистические величины

Абсолютные величина считаются самой первой формой представления статистических данных. С ее помощью удается придать явлениям размерные характеристики, например, по времени, по протяженности, по объему, по площади, по массе и т.д.

Если требуется узнать об индивидуальных абсолютных статистических величинах, можно прибегнуть к замерам, оценке, подсчету или взвешиванию. А если нужно получить итоговые объемные показатели, следует использовать сводку и группировку. Нужно иметь в виду, что абсолютные статистические величины отличаются наличием единиц измерения. К таким единицам относят стоимостные, трудовые и натуральные.

А относительные величины выражают количественные соотношения, касающиеся явлений социальной жизни. Чтобы их получить, одни величины всегда делятся на другие. Показатель, с которым сравнивают (это знаменатель), называют основанием сравнения, а показатель, которой сравнивают (это числитель), называют отчетной величиной.

Относительные величины могут быть разными, что зависит от их содержательной части. Например, существуют величины сравнения, величины уровня развития, величины интенсивности конкретного процесса, величины координации, структуры, динамики и т.д. и т.п.

Чтобы изучить какую-то совокупность по дифференцирующимся признакам, в статистическом анализе применяются средние величины – обобщающие качественные характеристики совокупности однородных явлений по какому-либо дифференцирующемуся признаку.

Крайне важным свойством средних величин является то, что они говорят о значениях конкретных признаков во всем их комплексе единым числом. Невзирая на то, что у отдельных единиц может наблюдаться количественная разница, средние величины выражают общие значения, свойственные всем единицам исследуемого комплекса. Получается, что при помощи характеристики чего-то одного можно получить характеристику целого.

Следует иметь в виду, что одним из самых важных условий применения средних величин, если проводится статистический анализ социальных явлений, считается однородность их комплекса, для которого и нужно узнать среднюю величину. А от такого, как именно будут представлены начальные данные для исчисления средней величины, будет зависеть и формула ее определения.

Вариационные ряды

В некоторых случаях данных о средних показателях тех или иных изучаемых величин может быть недостаточно, чтобы провести обработку, оценку и глубокий анализ какого-то явления или процесса. Тогда во внимание следует брать вариацию или разброс показателей отдельных единиц, который тоже представляет собой важную характеристику исследуемой совокупности.

На индивидуальные значения величин могут воздействовать многие факторы, а сами изучаемые явления или процессы могут быть очень многообразны, т.е. обладать вариацией (это многообразие и есть вариационные ряды), причины которой следует искать в сущности того, что изучается.

Вышеназванные абсолютные величины находятся в непосредственной зависимости от единиц измерения признаков, а значит, делают процесс изучения, оценки и сравнения двух и более вариационных рядов более сложным. А относительные показатели нужно вычислять в качестве соотношения абсолютных и средних показателей.

Выборка

Смысл выборочного метода (или проще – выборки) состоит в том, что по свойствам одной части определяются численные характеристики целого (это называется генеральной совокупностью). Основной выборочного метода является внутренняя связь, объединяющая части и целое, единичное и общее.

Метод выборки отличается рядом существенных преимуществ перед остальными, т.к. благодаря уменьшению количества наблюдений позволяет сократить объемы работы, затрачиваемые средства и усилия, а также успешно получать данные о таких процессах и явлениях, где либо нецелесообразно, либо просто невозможно исследовать их полностью.

Соответствие характеристик выборки характеристикам изучаемого явления или процесса будет зависеть от комплекса условий, и в первую очередь от того, как вообще будет реализовываться выборочный метод на практике. Это может быть как планомерный отбор, идущий по подготовленной схеме, так и непланомерный, когда выборка производится из генеральной совокупности.

Но во всех случаях выборочный метод должен быть типичным и соответствовать критериям объективности. Данные требования нужно выполнять всегда, т.к. именно от них будет зависеть соответствие характеристик метода и характеристик того, что подвергается статистическому анализу.

Таким образом, перед обработкой выборочного материала необходимо провести его тщательную проверку, избавившись тем самым от всего ненужного и второстепенного. Одновременно с этим, составляя выборку, в обязательном порядке нужно обходить стороной любую самодеятельность. Это означает, что ни в коем случае не следует делать выборку только из вариантов, кажущихся типичными, а все другие – отбрасывать.

Эффективная и качественная выборка должна составляться объективно, т.е. производить ее нужно так, чтобы были исключены любые субъективные влияния и предвзятые побуждения. И чтобы это условие было соблюдено должным образом, требуется прибегнуть к принципу рандомизации или, проще говоря, к принципу случайного отбора вариантов из всей их генеральной совокупности.

Представленный принцип служит основой теории выборочного метода, и следовать ему нужно всегда, когда требуется создать эффективную выборочную совокупность, причем случаи планомерного отбора исключением здесь не являются.

Корреляционный и регрессионный анализ

Корреляционный анализ и регрессионный анализ – это два высокоэффективных метода, позволяющие проводить анализ больших объемов данных для изучения возможной взаимосвязи двух или большего количества показателей.

В случае с корреляционным анализом задачами являются:

• Измерить тесноту имеющейся связи дифференцирующихся признаков;
• Определить неизвестные причинные связи;
• Оценить факторы, в наибольшей степени воздействующие на окончательный признак.

А в случае с регрессионным анализом задачи следующие:

• Определить форму связи;
• Установить степень воздействия независимых показателей на зависимый;
• Определить расчетные значения зависимого показателя.

Чтобы решить все вышеназванные задачи, практически всегда нужно применять и корреляционный и регрессионный анализ в комплексе.

Ряды динамики

Посредством этого метода статистического анализа очень удобно определять интенсивность или скорость, с которой развиваются явления, находить тенденцию их развития, выделять колебания, сравнивать динамику развития, находить взаимосвязь развивающихся во времени явлений.

Ряд динамики – это такой ряд, в котором во времени последовательно расположены статистические показатели, изменения которых характеризуют процесс развития исследуемого объекта или явления.

Ряд динамики включает в себя два компонента:

• Период или момент времени, связанный с имеющимися данными;
• Уровень или статистический показатель.

В совокупности эти компоненты представляют собой два члена ряда динамики, где первый член (временной период) обозначается буквой «t», а второй (уровень) – буквой «y».

Исходя из длительности временных промежутков, с которыми взаимосвязаны уровни, ряды динамики могут быть моментными и интервальными. Интервальные ряды позволяют складывать уровни для получения общей величины периодов, следующих один за другим, а в моментных такой возможности нет, но этого там и не требуется.

Ряды динамики также существуют с равными и разными интервалами. Суть же интервалов в моментных и интервальных рядах всегда разная. В первом случае интервалом является временной промежуток между датами, к которым привязаны данные для анализа (удобно использовать такой ряд, например, для определения количества действий за месяц, год и т.д.). А во втором случае – временной промежуток, к которому привязана совокупность обобщенных данных (такой ряд можно использовать для определения качества тех же самых действий за месяц, год и т.п.). Интервалы могут быть равными и разными, независимо от типа ряда.

Естественно, чтобы научиться грамотно применять каждый из методов статистического анализа, недостаточно просто знать о них, ведь, по сути, статистика – это целая наука, требующая еще и определенных навыков и умений. Но чтобы она давалась проще, можно и нужно тренировать свое мышление и улучшать когнитивные способности.

В остальном же исследование, оценка, обработка и анализ информации – очень интересные процессы. И даже в тех случаях, когда это не приводит к какому-то конкретному результату, за время исследования можно узнать множество интересных вещей. Статистический анализ нашел свое применение в огромном количестве сфер деятельности человека, а вы можете использовать его в учебе, работе, бизнесе и других областях, включая развитие детей и самообразование.



Анализ статистических данных предполагает анализ данных (числовых) по теме проектной работы, при этом следует учитывать тему проектной работы при выборе такого вида практического исследования так как не каждую тему можно полноценно раскрыть проведя такое практическое исследование.

Анализ статистических данных помимо отдельного исследования, может выступать в роли дополнения, например, к опытам или анкетированию.

Особенности выполнения практического исследования в проектной работе путём анализа статистических данных

Практическое исследование в проектной работе выполняемое в виде анализа статистических данных имеет следующие особенности:

1. Использование официальной информации.

Следует использовать официальные данные, опубликованные на официальных ресурсах, при этом используемые ресурсы следует выбирать в зависимости от темы проектной работы.

2. Анализировать актуальную информацию.

При написании работы следует учитывать актуальность статистических данных, так, например, если проектная работа выполняется в 2022 г., то обязательно следует анализировать данные за 2021 г.

Следует учитывать, что официальные данные публикуются не сразу, то есть 01.01.2023 г. по большей части направлений не будет официальных данных за 2022 г., основной массив информации за прошедший год становится доступен в марте-апреле, поэтому если проектная работа выполняется в начале года, то, скорее всего, данных за предыдущий год на официальных ресурсах не будет.

3. Анализ динамики изменения показателей.

Для того чтобы полноценно рассмотреть и раскрыть тему, следует анализировать статистические данные в динамике за несколько лет.

Например, временными периодами могут быть (в зависимости от темы):

• 6 месяцев (используется редко);
• 12 месяцев (используется редко);
• 3 года (наиболее распространённый и удобный вариант);
• 5 лет (более сложный чем за 3 года);
• 10 лет (используется редко);
• 20 лет (с периодом в 2, 3, 5 лет) (используется редко).

Также можно проводить анализ данных не за полный год, а за квартал или полугодие.

4. Все статистические данные анализировать за выбранный период.

Так, если было решено проводить анализ статистических данных в практической главе проектно-исследовательской работе за 3 года, то за 3 года должны быть представлены все данные, например, проект выполняется по теме «Подростковая преступность в Российской Федерации», анализируются следующие данные:

• виды совершаемых преступлений;
• количество осуждённых;
• осуждённые по полу;
• количество состоящих на учёте;
• и другие данные по теме.

Все представленные данные должны быть приведены на одни и те же даты, иначе провести полноценное сравнение и сделать правильные выводы не получится.

В данной рекомендации существует отступление, в некоторых случаях можно привести данные не за весь анализируемый период, а за его часть, к примеру, в проектной работе проводится анализ за 3 года, но для большей наглядности и понятности числовых данных можно данные, представленные в таблице за 3 года, привести в виде диаграммы за 1 год (желательно последний).

5. Использовать различное представление статистической информации.

При использовании в практической главе проектной работы статистических данных для наглядности следует приводить их в виде таблиц и рисунков (графиков, диаграмм).

6. Описание представленных статистических данных.

При подготовке практической части с анализом статистических данных выполнение работы не сводится лишь к поиску этих самых данных и копировании их в проект, основная работа заключается в самостоятельном анализе и подготовке выводов, поэтому после каждой таблицы и рисунка следует приводить описание представленных на них числовых данных и делать выводы.



Описание таблиц и рисунков в проектной работы

Варианты включения статистических данных в проектную работу

При использовании статистических данных в проектной работе они могут быть представлены в следующих вариантах:

1. Дополнение к основному исследованию – в таком случае анализ статистических данных является отдельным параграфом в практической (в редких случаях теоретической) главы или является частью какого-либо параграфа.
2. Отдельное практическое исследование – при таком анализе статистических данных, оно выделяется в отдельную главу (практическую), в которой приводятся статистические данные с их подробным анализом и выводами.

Способы представления статистической информации в практической главе проектной (исследовательской) работы

Для более наглядного представления статистической информации следует использовать различное представление информации.

Статистические и любые цифровые данные могут быть представлены как в абсолютных показателях (единицах объёма, веса, меры, площади, стоимости и другие), так и в относительных (процентное отношение абсолютного показателя к другим показателям в данной таблице (столбце, строке)).

Рассмотрим основные варианты, которые можно применять при выполнении практической главы проектной (исследовательской) работы:

1. В табличном исполнении – при таком варианте статистические или числовые данные, которые анализируются в проектной (исследовательской) работе представлены в виде таблиц.

При этом для полноты и наглядности следует представлять данные не только в динамике, но и показывать изменение показателей за анализируемый период, для этого в таблице необходимо отразить изменение показателя(ей) за анализируемый период, например:

В таблице представлены данные за 2020-2022 гг., для лучшего понимания изменений следует представить изменение показателей:

• 1 вариант: 2021 г. к 2020 г. и 2022 г. к 2021 г.
• 2 вариант: 2022 г. к 2020 г.

Если в положении по выполнению проектной работы нет требований, то выбирать можно любой из представленных вариантов.



Представление табличных данных в проектной работы

Помимо абсолютных показателей для полноты представления информации следует использовать таблицы с относительными данными.

2. В виде рисунков – при таком варианте представления статистических или числовых данных, они отображаются в виде диаграмм и графиков.

Рисунки со статистическими (числовыми) данными могут быть представлены в следующих вариантах:

• отражать динамику изменения показателя (показателей);
• представлять относительные или абсолютные данные;
• демонстрировать какой-либо показатель из таблицы.



Рисунок со статистическими данными в проектной работы

Диаграмма на рисунке выполнена в бесплатном инструменте «Создание диаграмм онлайн».

Не следует полностью дублировать данные представленные в таблице рисунком или наоборот.

Откуда можно и нельзя брать статистическую информацию для практической главы проектной работы

При поиске статистических данных для анализа в зависимости от темы проектной работы следует подбирать и информационные ресурсы, при этом существуют сайты использованием данных, с которых запрещено или не рекомендуется.

Разрешённые (рекомендуемые) сайты со статистической информацией

Перечень официальных сайтов, которые могут быть использованы в качестве информационной базы (все сайты предоставляют информацию в бесплатном доступе):

1. Федеральная служба государственной статистики (rosstat.gov.ru) – основной статистический ресурс Российской Федерации, на ресурсе можно найти информацию по большому перечню направлений, кроме того существуют региональные сайты.
2. Министерство финансов Российской Федерации (minfin.gov.ru/ru/) – на сайте можно найти статистическую информацию о финансово-экономических показателях Российской Федерации. Статистическая информация пасположена в разделе «Статистика».

Перечень ресурсов обновляется и дополняется.

Ресурсы, которые не следует использовать в качестве источников для анализа статистических данных

К таким источника следует отнести:

1. Википедия – информационный ресурс со свободным редактированием информации, т.е. любой желающий может изменить или добавить информацию, которая после проверки модератором появляется на сайте, при этом за недостоверность размещаемой информации ответственности ресурс не несёт, соответственно, на нём может публиковаться информация любого характера.
2. Банки рефератов – сайты с различными видами школьных и студенческих работ, в большинстве случаев информация на таких ресурсах является устаревшей, но даже если она является актуальной и работа была написана в этом или прошлом году, точно узнать, откуда взяты те или иные данные и проверить их подлинность невозможно.
3. Блоги (личные страницы) – сайты на которых люди публикуют информацию, являющуюся их личным мнением, а мнение автора не всегда является научно доказанным фактом, так автор блога может считать, что 3 + 2 = 7 или что земля плоская и расположена на трёх слонах, которые, в свою очередь, стоят на спине кита, но научно доказано совершенно иное.

Исключением являются блоги, на которых представленных ссылки (лучше активные) на официальные статистические ресурсы, то есть можно проверить правильность представленной информации.

Как и где искать статистическую информацию для практической главы проектной работы

Рассмотрим алгоритм поиска статистической информации для выполнения проектной (исследовательской) работы:

Для примера будет использоваться тема «Подростковая преступность».

1. Самым простой способ воспользоваться поисковыми системами Яндекс или Гугл, в поисковой строке необходимо ввести тему проектной работы, в примере «Подростковая преступность» и добавить слово «Статистика».

Должно получиться примерно так:

• статистика подростковой преступности;
• преступность среди подростков статистика.

Можно добавить уточнения:

• статистика подростковой преступности в России в 2023 г.;
• преступность среди подростков статистика в России в 2023 г.



Поиск статистической информации в интернете для проектной работы

2. Далее на странице с поисковой выдачей следует поискать официальные сайты (частично перечисленные выше) или же их отчёты, которые в большинстве случаев представлены в PDF, PPT(S) или XLSX форматах.
3. При использовании отчётов следует проверять дату их публикации.
4. Если в поисковой выдаче требуемые статистические материалы найдены не были их следует искать непосредственно на официальных ресурсах, для этого необходимо определить, какие министерства, ведомства или организации могут публиковать такие данные, рассмотрим тему из примера:
• госкомстат (лучше проверять по всем направлениям, которые относятся к деятельности государства);
• сайт МВД.
• сайт Генеральной прокуратуры Российской Федерации.

Также можно посмотреть сайты крупных новостных СМИ, которые представлены по искомому запросу, в некоторых статьях можно найти ссылку на официальную информацию, представленную в статье.

Ошибки при выполнении практической главы с анализом статистических данных

Анализируя статистические данные в проектной работе, можно допустить ряд ошибок, основными из которых являются:

1. Использование неофициальных статистических данных – в таком случае практическая глава (или её часть) являются выполненными неверно, т.к. анализируемые данные могут не соответствовать действительности. Всегда следует использовать официальные данные.
2. Статистические данные, анализируемые в проектной работе, являются устаревшими – такое разрешено только в том случае, если тема проектной работы предполагает исследование определённого периода времени, например, тема работы «Уровень жизни населения Российской Федерации в период 1992-2002 годов» — только в таким случае возможен анализ статистических данных, которые являются устаревшими.
3. Нет ссылок на статистические данные – при использовании статистических данных они оформляются в виде таблиц и рисунков (диаграмм, графиков), на которые должны стоять ссылки, указывающие на ресурс, с которого они были взяты. Рекомендуется использовать электронные ресурсы (сайты), но не запрещается брать статистические данные из книг и журналов, т.к. некоторые темы могут не предполагать наличие официальной статистической информации в интернете.
4. Нет собственных выводов – практическая глава, в которой анализируются статистические данные, предполагает наличие собственных выводов, если практическая глава содержит только таблицы, рисунки и заимствованный текст, такая практическая глава не может выступать в качестве исследования в проектной (исследовательской) работе.
5. Статистические данные не соответствуют теме исследования – анализируемая информация в проектной (исследовательской) работе должна полностью соответствовать теме, например, если тема проектной работы «Лесной фонд Российской Федерации» в практической главе могут быть представлены статистические данные только по лесному фонду России, но ни как не других стран.

Подготовка данных к статистической обработке, описательные статистики

«Если достаточно долго мучить данные, они признаются [в чем угодно]», 
– Рональд Х. Коуз

Введение

Если вы хотите превратить большой объем цифровых данных в форму удобную для восприятия и обсуждения, то Вам необходим описательный анализ данных. Мы подготовили для Вас серию статей, посвященных процессу анализа данных. В них мы расскажем о базовых принципах построения практического проекта по анализу данных.

Анализ данных в современном мире

Данные собирают все — от студента, который пишет диссертацию до компаний-монополистов с миллионной клиентской базой. Мы помогаем сделать так, чтобы собранная информация работала на Вас — приносила пользу и прибыль.

Анализ данных полезно использовать в любой сфере деятельности, однако, за время нашей работы, нам удалось отметить области с наиболее высоким спросом на аналитику данных:

• Медицина и психология (научные работы)
• Маркетинг
• E-commerce
• Страхование
• Производство
• Сфера оказания услуг
• Ритейл

Развитие идет полным ходом, количество накопленной информации продолжает расти. Исследования требуют сложной обработки большого количества данных. Мало просто собрать данные — их обязательно нужно использовать, например, чтобы проверить гипотезы, выявить связи или построить прогнозы.

Анализ данных — это междисциплинарная область знаний, находящаяся на стыке математики и информационных технологий. Анализ позволяет преобразовать данные в выводы, полезные для принятия решений и построения дальнейших планов.

Виды анализа данных

Существуют разные варианты типов/видов анализа данных. Мы выделяем 3 вида анализа данных, за которыми к нам чаще всего обращаются клиенты:

• Описательный анализ
• Диагностический анализ
• Предиктивный анализ

Каждый из этих анализов начинается с подготовки данных для дальнейшей обработки и завершается обзором результатов. Все три типа анализа отличаются уровнем сложности работы с информацией и степенью человеческого участия.

В этой статье мы поговорим об описательном анализе данных.

Подготовка исходных данных к обработке

Прежде чем мы перейдем к описательным статистикам, поговорим о важном этапе подготовки статистических данных — обеспечение качества. Прежде, чем приступать к любому виду анализа, необходимо убедиться, что в данных нет ошибок или пропусков, что данные полные, без дубликатов, корректно организованы и годятся для дальнейшего анализа.

Чаще всего, мы получаем данные в строках и столбцах в форме таблицы, но не всегда эти данные корректно организованы для дальнейших манипуляций. Ошибки в данных влекут за собой недостоверные результаты, неправильная структура данных — увеличивает срок выполнения задачи. Поэтому, на первом этапе любого анализа, мы проверяем исходные данные на корректность, при необходимости исправляем ошибки, структурируем данные.

Описательные статистики

Как мы писали выше, первым, наиболее простым типом анализа данных является описательный анализ (= он же описательные статистики).

Описательные статистики — это краткая и информативная характеристика данных в виде графиков, таблиц и числовых выражений. Важно отметить, что выбор статистических методов для анализа данных определяет тип переменных.

Для количественных данных выполняется проверка на нормальность, а в качестве описательных статистик рассчитываются средние ± средние квадратические отклонения; медиана и квартили; минимальные и максимальные значения в выборке.

Для качественных показателей рассчитываются частоты встречаемости.

Описательный анализ отвечает на вопрос “Что произошло?” Это может быть:

• характеристика пациентов

в выборке 34% здоровых и 66% больных человек

• портрет клиентов

13% женщин и 87% мужчин, средний возраст которых — 35 лет

• сводка по клиентам

всего за год — 92 клиента, из них: 25 (27%) обратились повторно, а 67 (73%) – не вернулись.

Описательные статистики данных включают в себя:

• Тест на нормальность распределения

Первым делом при обработке данных необходимо их проверить на нормальность распределения, это позволит правильно выбрать дальнейшие методы обработки данных для получения достоверных результатов. Для нормального распределения применяются параметрические методы, для ненормального распределения — непараметрические методы.

Существует множество тестов для проверки нормальности распределения. Среди часто используемых можно отметить:

• Критерий Шапиро-Уилка
• Критерий хи-квадрат
• Критерий Колмогорова-Смирнова

Если вероятность случайного отличия мала (Р – значение меньше 0,05), то отличие признается достоверным (не случайным) — распределение признака не является нормальным.

• Анализ показателей центра распределения

Определение среднего или наиболее типичного значения для совокупности данных.

• Оценка разброса данных в совокупности

Степень индивидуальных отклонений от центральной тенденции, изменчивость данных (среднее квадратическое отклонение, квартильный размах).

• Частотный анализ

Оценка частоты встречаемости признака.

• Визуализация данных

Гистограммы распределения, диаграммы частот.

Таким образом, описательные статистики позволяют представить данные более осмысленно, что упрощает их интерпретацию.

О том как выявить различия признаков между группами, проверить наличие связи между показателями, выявить однородные группы и построить статистическую модель, мы расскажем в следующих статьях.

О проекте BIRDYX

Мы оказываем помощь в статистических расчетах. Чтобы заказать качественный анализ данных свяжитесь с нами одним из удобных способов, чтобы обсудить детали:

WhatsApp: +7 (919) 882-93-67

Telegram: birdyx_ru

E-mail: mail@birdyx.ru

Мы растем, развиваемся, постоянно работаем над автоматизацией аналитических процессов, чтобы предоставлять Вам качественную аналитику оперативно и по доступной цене.

Многие предприятия используют статистический анализ для систематизации собранных данных и прогнозирования будущих тенденций. Несмотря на то, что у предприятий есть широкий спектр альтернатив того, что делать со своими большими данными, статистический анализ предоставляет средства для оценки данных как в целом, так и в качестве отдельных выборок. Статистика лежит в основе эффективной корпоративной аналитики. Мы подготовили этот учебник, чтобы помочь вам понять, как выполнять статистический анализ, его основную цель и какую пользу он может принести вашей компании. Он также включает в себя некоторые из наиболее широко используемых инструментов статистического анализа, доступных сегодня.

Статистический анализ 

Статистический анализ — это процесс сбора и анализа данных с целью выявления закономерностей и тенденций, устранения предвзятости и помощи в принятии решений. Это часть бизнес-аналитики, которая включает сбор, изучение и раскрытие рыночных данных и тенденций. Предприятия могут извлечь выгоду из статистического анализа несколькими способами, в том числе найти самые эффективные линейки продуктов, найти неэффективных продавцов и узнать, как эффективность продаж варьируется в зависимости от страны.

Подходы статистического анализа могут помочь в разработке прогностических моделей. Вместо того, чтобы предлагать простые оценки тенденций, которые могут быть изменены рядом внешних факторов, инструменты статистического анализа позволяют компаниям углубляться и оценивать больше данных.

Преимущества статистического анализа

Общая статистика может использоваться бизнес-менеджерами для выявления тенденций, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными. Кроме того, исследование предлагает объективность принятия решений. Использование надежных данных устраняет необходимость в интуиции. Вот несколько конкретных преимуществ статистического анализа для компании:

№1. Сокращение операционных расходов

Используя статистический анализ, организации могут определять тенденции расходов и проводить более точные исследования затрат и данных. Предприятия могут получить представление о предполагаемых будущих расходах или мерах по сокращению затрат, чтобы контролировать расходы и сократить потери после надлежащего обнаружения этой информации.

Вы думали об аренде торгового автомата для лобби, чтобы гости и сотрудники имели легкий доступ к напиткам и закускам, но вы не уверены, что он будет использоваться достаточно часто, чтобы приносить прибыль. Частота продаж, заработанные деньги, покупная цена машины и расходы на ее содержание можно сравнить с помощью статистического анализа. Оборудование, вероятно, используется недостаточно, поэтому исключение его из вашего бюджета не окажет пагубного влияния на работу вашего бизнеса.

№ 2. Исследуйте рынок

Предприятия могут проводить точные исследования рынка с помощью статистического анализа. Данные могут показать, где продажи наиболее прибыльны, где они происходят чаще всего и какой маркетинг связан с этими сделками. Это позволяет всем аспектам продаж и маркетинга работать более успешно. Рассмотрим бизнесмена, который теперь владеет преуспевающим кафе и хочет расшириться. Бизнес может провести анализ рынка, чтобы оценить возможные потребительские предпочтения, местный располагаемый доход и посещаемость в конкретном месте. Информация, которая полностью поддерживает жизнеспособность потенциального местоположения, позволяет владельцу бизнеса сделать осознанный выбор.

№3. Повысьте производительность на работе

Статистический анализ может помочь повысить производительность труда. Например, мы понимаем, что предоставление сотрудникам надлежащих инструментов может помочь им лучше выполнять свою работу. Работодатели могут проанализировать полезность каждого инструмента с помощью статистического анализа и сосредоточиться на тех, которые лучше всего поддерживают производительность. Бизнес-лидеры также могут использовать статистические исследования, чтобы точно определить факторы, например, обедают ли коллеги вместе или участвуют ли они в сетевых мероприятиях сотрудников, которые могут повысить или снизить производительность на рабочем месте.

Измерение производительности сотрудников после внедрения нового инструмента или практики может быть полезным примером использования статистического анализа для оценки эффективности рабочего места. Например, компания может выяснить, повышает ли виртуализация офиса производительность сотрудников.

№ 4. Принимайте лучшие решения

Основой бизнес-аналитики и принятия обоснованных решений является статистический анализ. Результаты A/B-тестирования и описательная статистика дают четкое представление о вариантах, которые предпочитают лиды или клиенты. Это имеет решающее значение для компаний, которые изо всех сил пытаются постоянно привлекать клиентов, а также для тех, кто хочет диверсифицировать свои продуктовые предложения или группы клиентов.

Прежде чем принимать важные бизнес-решения, вы должны опробовать новую идею и посмотреть на результаты. Редизайн веб-сайтов является одним из примеров этого. Компания должна сначала мягко запустить предполагаемый новый дизайн для ограниченной выборки пользователей в ходе A/B-тестирования, а не запускать совершенно новый веб-сайт. Благодаря этой процедуре компания может собирать важные данные об использовании веб-сайта, возможном рейтинге кликов и о том, привел ли новый дизайн к увеличению или падению продаж. Сравнивая эти цифры со старым сайтом, они могут решить, следует ли полностью внедрить редизайн, изменить его или отказаться от него.

№ 5. Программное обеспечение для статистического анализа

Поскольку никто не может точно выполнить чрезвычайно сложные статистические расчеты, статистический анализ — это процесс, требующий больших затрат времени и денег. Программное обеспечение для статистического анализа превратилось в важнейший инструмент для бизнеса. Программное обеспечение выполняет сложные вычисления, распознает тенденции и закономерности и правильно создает диаграммы, графики и таблицы за считанные минуты с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения.

Методы статистического анализа 

Существует много способов анализа данных, но ниже приведены пять наиболее распространенных и широко используемых методов статистического анализа:

№1. Иметь в виду

Одним из наиболее часто используемых подходов является среднее значение, также называемое средним средним значением. Среднее значение, которое относительно легко вычислить, определяет общую тенденцию данных. Среднее значение вычисляется путем сложения всех значений в наборе данных и деления его на общее количество точек данных. Несмотря на простоту и преимущества, среднее значение не следует использовать в качестве основного статистического показателя, поскольку это может привести к ошибочным выводам.

№ 2. Стандартное отклонение

Другим методом или статистическим инструментом, который очень популярен, является стандартное отклонение. Он проверяет, насколько каждая отдельная точка данных отклоняется от среднего значения коллекции. Сбор данных показывает, насколько данные отличаются от среднего значения. Его можно использовать для оценки того, насколько обобщаемы результаты исследования.

№ 3. Регрессия

Регрессия — это статистический метод, который помогает определить причинно-следственную связь между переменными. Устанавливается причинно-следственная связь между зависимой переменной и независимой переменной. С его помощью регулярно прогнозируются будущие тенденции и события.

№ 4. Оценка теорий

Вывод или аргумент можно подвергнуть проверке, сравнив с набором данных посредством проверки гипотез. Результаты исследования покажут, было ли верным первоначальное представление.

№ 5. Определите размер выборки

Чтобы выбрать выборку из общей совокупности, которая является репрезентативной для совокупности, используются такие процедуры, как оценка размера выборки или выборка данных. Когда население чрезвычайно велико, эта стратегия используется. Существуют и другие методы сбора данных, включая удобную выборку, случайную выборку и выборку методом снежного кома.

Типы статистического анализа 

Ниже приведены шесть категорий статистического анализа:

Детальный анализ

Данные должны быть собраны, поняты, обобщены и подвергнуты статистическому анализу, прежде чем они будут представлены в виде таблиц, диаграмм и графиков. Это просто делает сложную информацию легкой для чтения и понимания, не предлагая никаких выводов.

Логический анализ

Основная цель логического статистического исследования состоит в том, чтобы сделать окончательные выводы из исследуемых данных. Он исследует связи между различными компонентами или делает общие прогнозы населения.

Статистика для анализа

Своего рода статистический анализ, называемый прогностическим статистическим анализом, рассматривает данные для выявления исторических тенденций и делает прогнозы на будущее на основе этих тенденций. Статистический анализ данных выполняется с использованием подходов машинного обучения, интеллектуального анализа данных и искусственного интеллекта.

Предписывающий анализ

Предписывающий анализ рассматривает данные и советует соответствующий курс действий в свете полученных результатов. Это своего рода статистическое исследование, которое подтверждает мнение.

Исследовательский анализ данных

В отличие от логического анализа, который фокусируется на известных связях данных, исследовательский анализ включает изучение неизвестных связей данных. Он проверяет любые связи, которые могут иметь данные.

Причинный анализ

Чтобы определить причинно-следственные связи между многими переменными, включенными в необработанные данные, используйте причинно-следственный статистический анализ. Он устанавливает причину происшествия и то, как оно повлияло на другие факторы, проще говоря. Компании могут использовать этот процесс, чтобы выяснить, почему что-то пошло не так.

Как выполнить статистический анализ? 

Получение надежных результатов статистического анализа требует тщательного планирования с самого начала процесса исследования. Вы должны принять решение о дизайне вашего исследования, размере выборки и процедуре выборки в дополнение к созданию своей гипотезы.

После сбора данных из выборки вы можете систематизировать и синтезировать данные с помощью описательной статистики для выполнения статистического анализа. После этого вы можете формально проверять гипотезы и предлагать оценки населения, используя логическую статистику. Наконец, вы можете обобщить свои результаты и выполнить анализ с помощью процесса статистического анализа, описанного ниже: 

№1. Выдвиньте гипотезу и организуйте свою исследовательскую стратегию

Вы должны сначала открыто заявить о своей гипотезе и наметить стратегию исследования, чтобы собрать надежные данные для статистического анализа. Традиционная цель связи между переменными внутри совокупности. Статистический анализ может быть использован для проверки гипотезы. Структурированный популяционный прогноз представляет собой статистическую гипотезу. Каждая исследовательская гипотеза превращается в нулевую и конкурирующую гипотезу, которую можно проверить с помощью выборочных данных.

Альтернативная гипотеза описывает предсказание вашего исследования эффекта или взаимосвязи, тогда как нулевая гипотеза постоянно предсказывает отсутствие эффекта или взаимосвязи между переменными.

№ 2. Соберите информацию из образца

В большинстве случаев было бы непрактично или непомерно дорого собирать информацию от каждого члена интересующей совокупности. Вместо этого вы будете собирать информацию, используя образец. При использовании надлежащих методов выборки статистический анализ позволяет вам вывести результаты из вашей собственной выборки. Типичная для генеральной совокупности выборка – это то, что вам нужно.

№3. Создайте описательную статистическую сводку, используя ваши данные

Вы можете изучить свои данные, когда соберете их все, и предоставить статистику, описывающую их. Вы можете оценить распределение ваших данных, в том числе, является ли оно асимметричным или нормальным, а также существуют ли какие-либо выбросы или отсутствующие данные, представляя свои данные в виде таблиц и графиков.

№ 4. Используйте логическую статистику для получения оценок или проверки гипотез.

Параметр — это число, описывающее совокупность, в отличие от статистики, которая представляет собой число, описывающее выборку. Логическую статистику можно использовать, чтобы делать выводы о параметрах совокупности на основе выборочной статистики.

№ 5. Опишите свои выводы

Основным стандартом для выводов из проверки гипотез является статистическая значимость. Чтобы определить, являются ли ваши результаты статистически значимыми или нет, вы должны сравнить свое p-значение с заданным уровнем значимости (часто 0.05). Согласно широкому консенсусу, результаты, которые являются статистически значимыми, не могут быть получены случайно.

Чтобы узнать больше о том, как выполнить статистический анализ, прочитайте: ПРОЦЕСС АНАЛИЗА ДАННЫХ: методы, процесс и типы

Какова основная цель статистического анализа?

Статистический анализ используется почти во всех областях, чтобы разобраться в огромном количестве доступных данных. Основная цель статистического анализа заключается в сборе и анализе данных для выявления закономерностей и тенденций.

Даже если область статистики не является вашей основной областью обучения, она может помочь вам оказать влияние в выбранной вами области. Скорее всего, вам понадобятся практические знания статистической методологии как для получения новых результатов в вашей области, так и для понимания работы других. И наоборот, как статистика, существует высокий спрос на ваши навыки в самых разных областях: университеты, исследовательские лаборатории, правительство, промышленность и т. д. Кроме того, статистическая карьера часто оплачивается довольно хорошо.

В чем важность статистического анализа и бизнес-аналитики?

Устойчивость зависит от бизнес-аналитики, одним из компонентов которой является статистический анализ. Без периодической проверки своего бизнеса владелец бизнеса не может успешно решать проблемы, повторять успехи или строить планы на будущее. Компании должны постоянно оценивать себя, чтобы лучше понять организацию.

Какова цель статистического анализа? 

Сбор и оценка данных для статистического анализа выполняются для выявления закономерностей и тенденций. Это относится к аналитике данных. В таких случаях, как получение интерпретации исследований, статистическое моделирование или создание опросов и исследований, может применяться статистический анализ.

Что такое тест ANOVA в статистике? 

Статистический метод, называемый дисперсионным анализом, или ANOVA, делит наблюдаемые данные дисперсии на различные компоненты для использования в дальнейшем тестировании. При наличии трех или более групп данных используется однофакторный дисперсионный анализ, чтобы выяснить, как связаны зависимые и независимые переменные.

Программное обеспечение для статистического анализа:

• JMP
• постулировать 
• Статистическое ПО Minitab 
• Статистика SPSS
• OriginPro. 
• Отзывы. 
• База САС. 
• Стата.

Является ли статистический анализ количественным или качественным?

Данные категориальной переменной всегда будут качественными, тогда как данные числовой переменной всегда будут количественными. В результате, в зависимости от того, является ли переменная числовой или категориальной, вы можете определить тип данных до их сбора.

Нижняя линия

Почти каждая дисциплина теперь использует статистические методы, чтобы осмыслить гору данных, находящихся в их распоряжении. Даже если статистика не является вашей специальностью, изучение основ может дать вам преимущество в любой карьере. Существует значительная вероятность того, что вам потребуется знакомство со статистической методологией/анализом, чтобы провести оригинальное исследование и понять результаты других специалистов в вашей профессии, вам необходимо знать его основную цель и способы его выполнения.

Часто задаваемые вопросы о статистическом анализе

Как выполнить статистический анализ? 

Чтобы выполнить статистический анализ и получить надежные результаты, необходимо тщательное планирование с самого начала процесса исследования. Вы должны принять решение о дизайне вашего исследования, размере выборки и процедуре выборки в дополнение к созданию своей гипотезы.

Какова основная цель статистического анализа?

Статистический анализ используется почти во всех областях, чтобы разобраться в огромном количестве доступных данных. Основная цель статистического анализа заключается в сборе и анализе данных для выявления закономерностей и тенденций.

Рекомендации 

1. simpleilearn.com
2. businessnewsdaily.com
3. scribbr.com

Статьи по теме

1. АНАЛИТИК ДАННЫХ: обзор, зарплата, работа, резюме и все, что вам нужно
2. ПРОЦЕСС МАРКЕТИНГОВОГО ИССЛЕДОВАНИЯ: Подробное руководство
3. МЕТОДЫ ДАННОГО МАЙНИНГА для масштабирования любого бизнеса в 2022 году
4. Прогнозная аналитика: определение, примеры и преимущества
5. Планирование спроса: обзор, сравнения, зарплаты и вакансии