סטאַטיסטישע דאַטן אַנאַליז טעקניקס
די נוצ פון סטאַטיסטיק אין דאַטן אַנאַליז איז געוואָרן קריטיש אין פֿאַרשידענע פֿעלדער, פֿון געשעפֿט און געזונט ביז וויסנשאַפֿט און געזעלשאַפֿטלעכע וויסנשאַפֿטן. סטאַטיסטיק גיט מכשירים וואָס געבן פֿאָרשער און פּראָפֿעסיאָנאַלן די מעגלעכקייט צו אינטערפּרעטירן און ציען מסקנות פֿון קאָמפּלעקסע דאַטן. אין דעם אַרטיקל וועלן מיר דיסקוטירן פֿאַרשידענע אָפֿט גענוצטע סטאַטיסטישע דאַטן אַנאַליז טעכניקן, אַרייַנגערעכנט דעסקריפּטיוו, אינפֿערענציעל, רעגרעסיע און מולטיוואַריאַט מעטאָדן, צוזאַמען מיט זייערע אַפּליקאַציעס אין וואָכעדיק לעבן.
1. דעסקריפּטיווע אַנאַליז
הקדמה
דעסקריפּטיוו אַנאַליז צילט צו באַשרײַבן, צוזאַמענפאַסן און אָרגאַניזירן דאַטן אין אַ מער פֿאַרשטענדלעכער פֿאָרעם. די טעכניק נעמט אַרײַן די נוצן פֿון טאַבעלעס, גראַפֿן און דעסקריפּטיוו סטאַטיסטיק.
אַלגעמיינע אינזשעניריע
1. אָפטקייט פאַרשפּרייטונג: די טעכניק באַשטייט פון גרופּירן דאַטן אין קאַטעגאָריעס באַזירט אויף דער אָפטקייט פון פּאַסירונג. למשל, אַ אָפטקייט פאַרשפּרייטונג קען אונדז העלפֿן פֿאַרשטיין ווי סטודענטן'ס טעסט סקאָרז זענען פאַרשפּרייט.
2. קאָנטינגענסי טאַבעלע: די טאַבעלע ווערט גענוצט צו ווײַזן די באַציִונג צווישן צוויי קאַטעגאָרישע וועריאַבאַלן, למשל צו געפֿינען אויס צי עס איז אַ באַציִונג צווישן דזשענדער און פּראָדוקט פּרעפֿערענץ.
3. גראַפיקס און טשאַרטס: באַר גראַפיקס, היסטאָגראַמען און פּיראָג טשאַרטס זענען זייער עפעקטיוו וויזועלע מכשירים פֿאַר רעפּרעזענטירן דאַטן. למשל, אַ היסטאָגראַם קען ווייַזן די פאַרשפּרייטונג פון טעסט סקאָרז אין אַ קלאַס.
4. מעסטונגען פון צענטראלעקייט: דער דורכשניט, מעדיאַן, און מאָד זענען מעסטונגען פון צענטראלעקייט וואָס העלפֿן צו פֿאַרשטיין דאַטן דורך די צענטראַלע ווערטן פון די דאַטן.
5. מעסטונגען פון פאַרשפּרייטונג: סטאַנדאַרט דיווייישאַן, וואַריאַנס, און קייט זענען מעסטונגען פון פאַרשפּרייטונג וואָס העלפֿן פֿאַרשטיין די וועריאַביליטי אין דאַטן.
אַפּפּליקאַטיאָנס
למשל, אין דעם געזונטהייט סעקטאָר, קען מען ניצן דיסקריפּטיוו אַנאַליז צו באַשרײַבן די דעמאָגראַפֿישע פֿאַרשפּרייטונג פֿון פּאַציענטן אין אַ שפּיטאָל.
2. אינפערענציעלע אנאליז
הקדמה
אינפערענציעלע אנאליז האט ציל צו מאכן גענעראליזאציעס וועגן א באפעלקערונג באזירט אויף מוסטער דאטן. די טעכניק איז קריטיש פאר באשלוס-מאכן און היפאטעז-טעסטן.
אַלגעמיינע אינזשעניריע
1. היפּאָטעזיס טעסטינג: דאָס באַשטייט פון טעסטינג הנחות וועגן פּאָפּולאַציע פּאַראַמעטערס. געוויינטלעכע ביישפילן אַרייַננעמען די ט-טעסט, ז-טעסט, און כי-קוואַדראַט טעסט.
2. קאנפידענץ אינטערוואַל: דער אינטערוואַל גיט אַן אָפּשאַצונג פון דעם קייט אין וועלכן דער פּאָפּולאַציע פּאַראַמעטער איז מסתּמא צו ליגן, באַזירט אויף די מוסטער דאַטן.
3. אנאווא (אנאליז פון וועריאנץ): גענוצט צו פארגלייכן דריי אדער מער גרופעס צו זען אויב זייערע דורכשניטן זענען באדייטנד אנדערש.
אַפּפּליקאַטיאָנס
למשל, אין מעדיצינישער פאָרשונג, קען אַ פאָרשער ניצן אַ ט-טעסט צו באַשטימען צי דער אונטערשייד אין דורכשניטלעכן בלוטדרוק צווישן צוויי גרופּעס פּאַציענטן (למשל, איין גרופּע וואָס באַקומט אַ נייע מעדיצין און די אַנדערע וואָס באַקומט אַ פּלאַסעבאָ) איז סטאַטיסטיש באַדייטנדיק.
3. רעגרעסיע אנאליז
הקדמה
רעגרעסיע אנאליז ווערט גענוצט צו אויספארשן די באציאונג צווישן צוויי אדער מער וועריאַבלען, אָפט מיטן ציל פון פאָרויסזאָגן אדער דערקלערן.
אַלגעמיינע אינזשעניריע
1. פּשוטע לינעאַרע רעגרעסיע: די טעכניק ווערט גענוצט צו מאָדעלירן די באַציִונג צווישן איין אומאָפּהענגיקער וועריאַבל (פּרעדיקטאָר) און איין אָפּהענגיקער וועריאַבל (רעזולטאַט).
2. מערפאכיגע לינעארע רעגרעסיע: די טעכניק נעמט אריין מער ווי איין אומאפהענגיקע וועריאבל צו פאראויסזאגן איין אפהענגיקע וועריאבל.
3. לאָגיסטישע רעגרעסיע: דאָס ווערט גענוצט ווען די אָפּהענגיקע וועריאַבל איז בינאַרישער אָדער קאַטעגאָרישער, למשל, צו פאָרויסזאָגן צי אַ פּאַציענט האט אַ געוויסע קראַנקייט (יאָ/ניין) באַזירט אויף פֿאַרשידענע ריזיקאָ פֿאַקטאָרן.
אַפּפּליקאַטיאָנס
אין מאַרקעטינג, קען מען ניצן פּשוטע לינעאַרע רעגרעסיע צו פאָרויסזאָגן פארקויפונגען באַזירט אויף גאַנצע פֿאַרקויף. לאָגיסטישע רעגרעסיע קען מען ניצן אין עפנטלעכער געזונטהייט צו פאָרויסזאָגן אַ ריזיקע פֿון אַ שלאָג באַזירט אויף פֿאַקטאָרן ווי עלטער, וואָג און רויכערן געוווינהייטן.
4. מולטיוואַריאַט אַנאַליז
הקדמה
מולטיוואַריאַט אַנאַליז באַשטייט פון די גלייכצייטיקע שטודיע פון צוויי אָדער מער אָפּהענגיקע וועריאַבאַלן. די ציל איז צו פֿאַרשטיין די קאָמפּלעקסע מוסטערן פון באַציִונגען צווישן וועריאַבאַלן.
אַלגעמיינע אינזשעניריע
1. פאַקטאָר אַנאַליז: געניצט צו ידענטיפיצירן גרופּעס פון העכסט קאָרעלירטע וועריאַבאַלן אַזוי אַז זיי קענען גרופּירט ווערן אין פּשוטערע פאַקטאָרן.
2. קלאַסטער אַנאַליז: גענוצט צו גרופּירן ענלעכע דאַטן סעטס אין קלאַסטערס. דאָס איז נוצלעך אין מאַרק סעגמענטאַציע, וואו קאַסטאַמערז מיט ענלעכע קויפן נאַטור קענען זיין גרופּירט צוזאַמען.
3. הויפּט קאָמפּאָנענטן אַנאַליז (PCA): גענוצט צו רעדוצירן די דימענסיאָנאַליטעט פון גרויסע דאַטן זאַמלונגען בשעת מען ריטיינד אַ באַדייטנדיקע וואַריאַנס אין די דאַטן.
אַפּפּליקאַטיאָנס
אין גענעטישע פאָרשונג, קען מען נוצן פאַקטאָר אַנאַליז צו ידענטיפיצירן גרופּעס פון גענעס וואָס ינטעראַקטירן צוזאַמען. אין מאַרקעטינג, קען מען נוצן קלאַסטער אַנאַליז צו ידענטיפיצירן באַזונדערע מאַרק סעגמענטן באַזירט אויף קאַנסומער פּרעפֿערענצן.
קעסימפּולאַן
סטאַטיסטישע טעכניקן פאָרשלאָגן אַ פאַרשיידנקייט פון זייער נוציקע מכשירים פֿאַר דאַטן אַנאַליז. זיי גייען פון דעסקריפּטיווע טעכניקן צו פאַרפּשוטערן און דערקלערן דאַטן, ביז אינפערענשאַל טעכניקן צו מאַכן גענעראַליזאַציעס און באַשלוסן באַזירט אויף מוסטער דאַטן. זיי אַרייַננעמען אויך רעגרעסיע מעטאָדן צו מאָדעלירן באַציִונגען צווישן וועריאַבאַלן און מולטיוואַריאַט טעכניקן צו פֿאַרשטיין קאָמפּלעקסע מוסטערן אין דאַטן.
באַהערשן די טעכניקן ערמעגליכט פאָרשער און פּראָפעסיאָנאַלן צו דורכפירן אַ ברייטע דאַטן אַנאַליז און צושטעלן אַ שטאַרקע יסוד פֿאַר אינפאָרמירטע באַשלוס-מאכן. אין דעם אינפֿאָרמאַציע-עלטער, קען די נוצן פון פּאַסיקע סטאַטיסטישע דאַטן אַנאַליז טעכניקן צושטעלן אַ באַדייטנדיקן קאָנקורענטן מייַלע אין אַ פאַרשיידנקייט פון פעלדער.
אזוי, פארשטיין די טעכניקן איז נישט נאר א צוגאב סקיל, נאר א פונדאמענטאלע נויטווענדיגקייט צו אדרעסירן דאטן פראבלעמען אין דער שטענדיג-עוואלוציאנירנדיקער וועלט.
