Руководство для начинающих по статистическому анализу | 5 шагов и примеры

Статистический анализ для начинающих | 5 шагов и примеры как руководство

Введение

Статистический анализ означает исследование трендов, закономерностей и взаимосвязей с использованием количественных данных. Это важный инструмент исследования, используемый учеными, правительствами, бизнесом и другими организациями. Для получения достоверных результатов статистический анализ требует планирования на начальном этапе исследовательского процесса. Вам необходимо определить ваши гипотезы и принять решение о дизайне исследования, объеме выборки и процедуре выборочного отбора.

Руководство, объясняющее весь процесс статистического анализа, может быть полезным. Поэтому это пошаговое руководство специально создано для облегчения понимания анализа. Ознакомьтесь и начните обновление своих знаний в области статистического анализа. 

Что такое статистический анализ?

Статистический анализ – это процесс сбора данных и использования статистических и других методов анализа данных для выявления трендов, закономерностей и идей. В профессиональном мире статистические аналитики берут исходные данные и находят взаимосвязи между переменными. Эксперты в этой области отвечают за новые научные открытия, улучшение здоровья наших сообществ и руководство бизнес-решениями.

Каковы шаги для статистического анализа?

Для статистического анализа требуется пять основных шагов. Эти шаги обсуждаются далее: 

Шаг 1: Напишите свои гипотезы и спланируйте дизайн исследования

На первом этапе исследовательского процесса акцент делается на написании гипотез и планировании дизайна исследования. Гипотезы представляют собой ясные утверждения или предсказания о взаимосвязях между переменными в исследовании. Эти утверждения направляют исследование и устанавливают направление для сбора и анализа данных. Процесс включает обзор литературы для понимания имеющихся знаний по теме и выявления пробелов, которые должно заполнить исследование.

Исследователь спланирует дизайн исследования, определяя общую стратегию для проведения исследования. Это включает решения о том, будет ли исследование экспериментальным, наблюдательным, поперечным или продолжительным. Исследователи определяют переменные и выбирают методы для сбора и анализа данных на этой стадии. Они также учитывают этические соображения и практические ограничения.

Хорошо структурированный дизайн исследования является необходимым условием для достоверности и надежности результатов исследования. Он описывает следующие шаги, гарантируя, что собранные данные являются релевантными для проверки гипотез. Этот шаг является основой для структурированного и систематического подхода к исследованию, помогая исследователям определить цель и методологию их исследования.

Шаг 2: Сбор данных

На этом этапе исследовательский процесс переходит от планирования к выполнению, и исследователи собирают данные из выборки. Они должны тщательно выбирать выборку, которая является подмножеством изучаемой популяции, чтобы обеспечить смысловую связь с результатами.

Методы сбора данных могут варьироваться в зависимости от дизайна исследования. Это могут быть опросы, эксперименты, интервью, наблюдения. Исследователи минимизируют ошибки и повышают надежность и правдоподобность своих данных.

Представительность выборки является важным фактором для получения точных выводов. Часто используется случайное выборочное или другие систематические методы для обеспечения справедливого представления. Исследователи тщательно фиксируют и организуют собранные данные для облегчения последующего анализа.

На протяжении Шага 2 особое внимание уделяется качеству данных. Успешное выполнение этого шага существенно для производства надежных результатов на последующих этапах анализа данных и интерпретации в исследовательском процессе.

Шаг 3: Обобщение данных с использованием описательной статистики

Шаг 3 включает процесс обобщения данных с использованием описательной статистики. Этот шаг является необходимым для понимания ключевых характеристик набора данных. Описательная статистика включает меры, такие как среднее, медиана, мода, размах и стандартное отклонение. Основная цель этого шага – упрощение исходных данных, предоставление ясного обзора. Описательная статистика преобразует собранные информации во внятные закономерности и тренды. Эти сводки позволяют исследователям выявить тенденции, оценить изменчивость данных и распознать все значимые проблемы.

С помощью описательной статистики исследователи могут сообщить важные характеристики своих данных аудитории. Это резюме служит основой для последующего статистического анализа, помогая исследователям принимать обоснованные решения о проверке гипотез или оценке показателей всей популяции. Успешное выполнение этого шага повышает интерпретируемость набора данных.

Шаг 4: Проверка гипотез или проведение оценок с помощью инференциальной статистики

Шаг 4 включает применение инференциональной статистики для проверки гипотез или проведения оценок на основе собранных данных. Этот шаг играет важную роль в получении осмысленных выводов о широкой популяции, из которой была взята выборка.

Исследователи используют различные статистические тесты в зависимости от характера их гипотез и дизайна исследования. Стандартные методы включают t-тесты, ANOVA, регрессионный анализ и др. Цели исследования и характеристики затрагиваемых переменных определяют выбор соответствующего теста. Этот шаг включает расчет вероятностей, доверительных интервалов и p-значений для оценки статистической значимости результатов.

Исследователи интерпретируют результаты в контексте своих гипотез и исследовательских целей. Статистическая значимость указывает, являются ли результаты подлинными или могли случайно произойти. Результаты статистического вывода направляют исследователей либо на принятие, либо на отклонение гипотез и способствуют общему пониманию процесса, находящегося под исследованием.

Успешное выполнение Шага 4 является важным для получения содержательных выводов из данных и информирования принятия решений.

Шаг 5: Интерпретация результатов

Финальная фаза исследовательского процесса – интерпретация результатов, полученных с помощью статистического вывода, и заключение. Исследователи анализируют статистические результаты в контексте исследовательских вопросов. Этот шаг включает оценку значимости результатов, а также их статистическую значимость. Прозрачность является важной для точного и точного понимания результатов.

Этап интерпретации также включает сравнение результатов с существующей литературой, теориями или практическими применениями. Исследователи могут выявить области для дальнейших модификаций существующих моделей. Четкая коммуникация значимости исследования является необходимой для точных результатов.

Пример статистического анализа

Постановка задачи

Вы – исследователь, интересующийся, существует ли связь между количеством часов, которые студенты проводят за учебой, и их итоговыми оценками на экзамене. Вы хотите проверить гипотезу, что более длительное время учебы увеличивает оценки. Вот как вы можете пройти каждый шаг исследовательского процесса:

Шаг 1: Сформулируйте ваши гипотезы и спланируйте исследовательский дизайн

  • Нулевая гипотеза (H0): Существует незначительная связь между количеством часов учебы и итоговыми оценками на экзамене.
  • Альтернативная гипотеза (H1): Существует значительная положительная связь между количеством часов, затраченных на учебу, и итоговыми оценками на экзамене.

Дизайн исследования: Вы будете собирать данные от случайной выборки студентов и анализировать связь между часами учебы и оценками на экзамене.

Шаг 2: Собрать данные

Вы собираете данные от 50 студентов, записывая их часы занятий и итоговые оценки на экзамене. Вот пример данных:

import pandas as pddata = {    'Study_Hours': [3, 4, 2, 6, 5, 5, 7, 8, 9, 4, 6, 3, 2, 7, 8, 5, 4, 6, 7, 5, 4, 2, 3, 6, 8, 7, 5, 4, 2, 3, 5, 6, 7, 9, 5, 4, 3, 2, 7, 8, 9, 4, 5, 6, 2, 3, 5, 7],    'Exam_Scores': [75, 80, 70, 85, 90, 95, 88, 92, 96, 78, 87, 72, 68, 89, 93, 86, 80, 85, 91, 88, 78, 70, 75, 86, 91, 89, 82, 80, 73, 69, 77, 85, 92, 94, 81, 79, 76, 70, 89, 93, 96, 81, 88, 92, 71, 74, 84, 90]}df = pd.DataFrame(data)

Шаг 3: Подведите итоги данных с помощью описательной статистики

Вам нужно получить обзор данных:

# Суммарная статистикаподводные_статистики = df.describe()# Корреляция между часами учебы и оценками на экзаменекорреляция = df['Study_Hours'].corr(df['Exam_Scores'])

Объяснение:

Функция describe предоставляет статистику, такую ​​как среднее, стандартное отклонение, минимум, максимум и квартили для часов занятий и оценок на экзамене.

Функция corr вычисляет коэффициент корреляции для понимания связи между часами учебы и оценками на экзамене.

Шаг 4: Проверить гипотезы или сделать оценки с помощью статистического вывода

Статистический вывод может помочь вам проверить гипотезу. Вы можете выполнить простую линейную регрессию, чтобы понять связь между часами учебы и оценками на экзамене:

импорт statsmodels.api как sm# Добавьте постоянную к независимой переменнойX = sm.add_constant(df['Study_Hours'])# Установите модель регрессиимодель = sm.OLS(df['Exam_Scores'], X).fit()# Получите результаты регрессиирезультаты_регрессии = model.summary()

Объяснение:

Вы используете метод OLS (Ordinary Least Squares) для нахождения линейной модели для данных.

Резюме предоставляет информацию о связи, включая коэффициенты и p-значения.

Шаг 5: Интерпретация результатов

В этом примере мы интерпретируем результаты регрессионного анализа. Если p-значение меньше выбранного уровня значимости (например, 0.05), мы можем сделать вывод о наличии значительной положительной связи между часами занятий и оценками на экзамене. 

Заключение

Статистический анализ помогает извлекать значимые идеи из больших наборов данных. Статистический анализ включает создание гипотез, планирование, сбор, резюмирование и интерпретацию.

Освоить мир бизнес-аналитики и овладеть множеством тактик, которые помогут развивать бизнес-организации. Продемонстрируйте свои знания, будучи частью организаций с прогрессивным мышлением. Сделайте первый шаг к прибыльной карьере, расширяя свои знания. Analytics Vidhya предлагает Введение в бизнес-аналитику для профессионалов – информативную и всестороннюю программу обучения, доступную бесплатно!

Часто задаваемые вопросы