איך עושים ניתוח סטטיסטי?

ניתוח סטטיסטי: הגדרה, דוגמאות

ניתוח סטטיסטי הוא המדע של איסוף נתונים וחשיפת דפוסים ומגמות. זו באמת רק דרך נוספת לומר "סטטיסטיקות". לאחר איסוף נתונים תוכלו לנתח אותם ל:

סכם את הנתונים

לדוגמה, הכינו תרשים עוגה.

מצא מדדים מרכזיים למיקום

לדוגמה, הממוצע אומר לך מה המספר הממוצע (או "בינוני") בקבוצת נתונים.

חישוב מדדי התפשטות

אלה אומרים לך אם הנתונים שלך מקובצים חזק או יותר פרוסים. סטיית התקן היא אחד מדדי ההתפשטות הנפוצים יותר; זה אומר לך עד כמה הנתונים שלך פרושים הם בערך.

ערכו תחזיות עתידיות על סמך התנהגות בעבר.

זה שימושי במיוחד בתחום הקמעונאות, הייצור, הבנקאות, הספורט או לכל ארגון בו הידיעה על מגמות עתידיות תועיל.

בחן את השערת המחקר

איסוף נתונים מניסוי מספר סיפור רק כשאתה מנתח את הנתונים. חלק זה של ניתוח סטטיסטי נקרא בצורה פורמלית יותר "בדיקת השערה", כאשר ההוכחה האפסית (התיאוריה המקובלת) מוכחת או מופרכת.

ניתוח סטטיסטי והשיטה המדעית

ניתוח סטטיסטי משמש בהרחבה במדע, החל בפיזיקה למדעי החברה. בנוסף לבדיקת השערות, נתונים סטטיסטיים יכולים לספק קירוב לבלתי ידוע שקשה או בלתי ניתן למדידה. לדוגמה, תחום תורת השדות הקוונטים, תוך מתן הצלחה בצד התיאורטי של הדברים, הוכיח אתגרי לניסויים ומדידות אמפיריים. ישנם נושאים במדעי החברה, כמו לימוד תודעה או בחירה, כמעט בלתי ניתן למדידה; ניתוח סטטיסטי יכול לשפוך אור על התרחיש הסביר ביותר או הפחות סביר.

כשסטטיסטיקה משקר

בעוד שהסטטיסטיקה יכולה להישמע כמו בסיס איתן להסקת מסקנות ולהצגת "עובדות", יש להיזהר ממלכודות הניתוח הסטטיסטי. הם כוללים מניפולציה מכוונת ולא מקרית של תוצאות. עם זאת, לפעמים הסטטיסטיקה פשוט שגויה. דוגמא מפורסמת לסטטיסטיקה "שגויה" היא הפרדוקס של סימפסון, שמראה לנו שאפילו הסטטיסטיקות הטובות ביותר יכולות להיות חסרות תועלת לחלוטין. במקרה קלאסי של סימפסון, ממוצעים של קבלות באוניברסיטת ברקלי (נכון) הראו כי שיעור הקבלה הממוצע שלהם היה גבוה יותר בקרב נשים מאשר אצל גברים, כשלמעשה זה היה להפך. להסבר מפורט יותר על אותו בנדר מוח, עיין בפרדוקס של סימפסון.

{מאמרים}