Статистикийн өгөгдлийн шинжилгээний аргууд
Өгөгдлийн шинжилгээнд статистикийг ашиглах нь бизнес, эрүүл мэндээс эхлээд шинжлэх ухаан, нийгмийн ухаан хүртэл янз бүрийн салбарт чухал ач холбогдолтой болсон. Статистик нь судлаачид болон мэргэжилтнүүдэд нарийн төвөгтэй өгөгдлийг тайлбарлаж, дүгнэлт гаргах боломжийг олгодог хэрэгслүүдийг олгодог. Энэ нийтлэлд бид тайлбарлах, дүгнэлт хийх, регрессийн болон олон хувьсагчтай аргууд зэрэг статистикийн өгөгдлийн шинжилгээний янз бүрийн түгээмэл хэрэглэгддэг аргуудыг өдөр тутмын амьдралд хэрхэн хэрэгжүүлж байгаа талаар авч үзэх болно.
1. Дүрслэх шинжилгээ
Пендахулуан
Тайлбарлах шинжилгээ нь өгөгдлийг илүү ойлгомжтой хэлбэрээр тайлбарлах, нэгтгэн дүгнэх, зохион байгуулах зорилготой. Энэ аргад хүснэгт, график, дүрслэх статистикийг ашиглах орно.
Ерөнхий инженерчлэл
1. Давтамжийн тархалт: Энэ арга нь өгөгдлийг тохиолдох давтамж дээр үндэслэн ангилалд бүлэглэхийг хамардаг. Жишээлбэл, давтамжийн тархалт нь оюутнуудын шалгалтын оноо хэрхэн тархсаныг ойлгоход бидэнд тусалдаг.
2. Болзошгүй байдлын хүснэгт: Энэ хүснэгтийг хоёр ангиллын хувьсагчийн хоорондын хамаарлыг харуулахад ашигладаг, жишээлбэл, хүйс болон бүтээгдэхүүний сонголтын хооронд хамаарал байгаа эсэхийг олж мэдэхэд ашигладаг.
3. График ба диаграмм: Баган график, гистограмм болон дугуй диаграмм нь өгөгдлийг дүрслэхэд маш үр дүнтэй харааны хэрэгсэл юм. Жишээлбэл, гистограмм нь ангийн доторх шалгалтын онооны тархалтыг харуулж чадна.
4. Төвлөрлийн хэмжүүрүүд: Дундаж, медиан, горим нь өгөгдлийн төвлөрсөн утгуудаар дамжуулан өгөгдлийг нэгтгэн дүгнэхэд тусалдаг төвлөрлийн хэмжүүрүүд юм.
5. Тархалтын хэмжүүр: Стандарт хазайлт, дисперс болон хүрээ нь өгөгдлийн хувьсах чанарыг ойлгоход тусалдаг тархалтын хэмжүүр юм.
Aplikasi
Жишээлбэл, эрүүл мэндийн салбарт эмнэлэгт хэвтэж буй өвчтөнүүдийн хүн ам зүйн тархалтыг тодорхойлохын тулд тодорхойлолтын шинжилгээг ашиглаж болно.
2. Дүгнэлтийн шинжилгээ
Пендахулуан
Дүгнэлтийн шинжилгээ нь түүврийн өгөгдөлд үндэслэн популяцийн талаар ерөнхий дүгнэлт гаргах зорилготой. Энэ арга нь шийдвэр гаргах, таамаглал шалгахад чухал ач холбогдолтой.
Ерөнхий инженерчлэл
1. Таамаглалыг шалгах: Үүнд популяцийн параметрүүдийн талаарх таамаглалыг шалгах ажил орно. Нийтлэг жишээнд t-тест, Z-тест, хи-квадрат тест орно.
2. Итгэмжлэлийн интервал: Энэ интервал нь түүврийн өгөгдөлд үндэслэн популяцийн параметрийн байх магадлалтай хүрээний тооцооллыг өгдөг.
3. ANOVA (Дисперсийн шинжилгээ): Гурван ба түүнээс дээш бүлгийг харьцуулж, тэдгээрийн дундаж нь мэдэгдэхүйц ялгаатай эсэхийг харахад ашигладаг.
Aplikasi
Жишээлбэл, анагаах ухааны судалгаанд судлаач хоёр бүлгийн өвчтөнүүдийн (жишээлбэл, нэг бүлэг шинэ эм ууж байгаа, нөгөө бүлэг нь плацебо хэрэглэж байгаа) хоорондох дундаж цусны даралтын зөрүү статистикийн хувьд ач холбогдолтой эсэхийг тодорхойлохын тулд t-тестийг ашиглаж болно.
3. Регрессийн шинжилгээ
Пендахулуан
Регрессийн шинжилгээг хоёр ба түүнээс дээш хувьсагчдын хоорондын хамаарлыг судлахад ашигладаг бөгөөд ихэвчлэн урьдчилан таамаглах эсвэл тайлбарлах зорилготой байдаг.
Ерөнхий инженерчлэл
1. Энгийн шугаман регресс: Энэ аргыг нэг бие даасан хувьсагч (урьдчилан таамаглагч) ба нэг хамааралтай хувьсагч (үр дүн)-ийн хоорондын хамаарлыг загварчлахад ашигладаг.
2. Олон шугаман регресс: Энэ арга нь нэг хамааралтай хувьсагчийг урьдчилан таамаглахын тулд нэгээс олон бие даасан хувьсагчийг ашигладаг.
3. Логистик регресс: Үүнийг хамааралтай хувьсагч нь хоёртын эсвэл ангиллын үед, жишээлбэл, өвчтөн тодорхой өвчинтэй эсэхийг (тийм/үгүй) янз бүрийн эрсдэлт хүчин зүйлд үндэслэн урьдчилан таамаглахад ашигладаг.
Aplikasi
Маркетингийн салбарт зар сурталчилгааны зардалд үндэслэн борлуулалтыг урьдчилан таамаглахад энгийн шугаман регрессийг ашиглаж болно. Логистик регрессийг нийгмийн эрүүл мэндийн салбарт нас, жин, тамхи татах зуршил зэрэг хүчин зүйлүүдэд үндэслэн цус харвалтын эрсдэлийг урьдчилан таамаглахад ашиглаж болно.
4. Олон хувьсагчийн шинжилгээ
Пендахулуан
Олон хувьсагчийн шинжилгээ нь хоёр ба түүнээс дээш хамааралтай хувьсагчдын нэгэн зэрэг судалгааг хамардаг. Зорилго нь хувьсагчдын хоорондын харилцааны нарийн төвөгтэй хэв маягийг ойлгох явдал юм.
Ерөнхий инженерчлэл
1. Хүчин зүйлийн шинжилгээ: Өндөр хамааралтай хувьсагчдын бүлгүүдийг тодорхойлоход ашигладаг бөгөөд ингэснээр тэдгээрийг илүү энгийн хүчин зүйлүүдэд бүлэглэж болно.
2. Кластер шинжилгээ: Ижил төстэй өгөгдлийн багцыг кластер болгон бүлэглэхэд ашигладаг. Энэ нь зах зээлийн сегментчилэлд ашигтай бөгөөд ижил төстэй худалдан авалтын зан төлөвтэй хэрэглэгчдийг нэгтгэж болно.
3. Үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн шинжилгээ (PCA): Өгөгдлийн мэдэгдэхүйц хэлбэлзлийг хадгалахын зэрэгцээ том өгөгдлийн багцын хэмжээсийг багасгахад ашигладаг.
Aplikasi
Генетикийн судалгаанд хүчин зүйлийн шинжилгээг ашиглан харилцан үйлчилдэг генийн бүлгүүдийг тодорхойлж болно. Маркетингийн судалгаанд кластерын шинжилгээг ашиглан хэрэглэгчийн сонголтод үндэслэн зах зээлийн тодорхой сегментүүдийг тодорхойлж болно.
Дүгнэлт
Статистикийн аргууд нь өгөгдлийн шинжилгээнд зориулсан олон төрлийн маш хэрэгтэй хэрэгслүүдийг санал болгодог. Эдгээр нь өгөгдлийг хялбаршуулж, тайлбарлах дүрслэх аргуудаас эхлээд түүврийн өгөгдөлд үндэслэн ерөнхий дүгнэлт, шийдвэр гаргах дүгнэлт хийх аргууд хүртэл янз бүр байдаг. Эдгээрт хувьсагчдын хоорондын хамаарлыг загварчлах регрессийн аргууд болон өгөгдлийн нарийн төвөгтэй хэв маягийг ойлгох олон хувьсагчтай аргууд багтдаг.
Эдгээр техникийг эзэмшсэнээр судлаачид болон мэргэжилтнүүдэд цогц өгөгдлийн шинжилгээ хийх, мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах бат бөх суурийг бий болгох боломжийг олгодог. Энэхүү мэдээллийн эрин үед статистикийн өгөгдлийн шинжилгээний зохих аргыг ашиглах нь янз бүрийн салбарт өрсөлдөхүйц давуу талыг бий болгож чадна.
Тиймээс эдгээр техникийг ойлгох нь зөвхөн нэмэлт ур чадвар төдийгүй, байнга өөрчлөгдөж буй энэ ертөнцөд өгөгдлийн бэрхшээлийг шийдвэрлэх үндсэн хэрэгцээ юм.
