การวิเคราะห์ทางสถิติเบื้องต้น
สถิติเป็นกระดูกสันหลังของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในทุกสาขาตั้งแต่การวิเคราะห์ธุรกิจไปจนถึงการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่สำคัญของมันการวิเคราะห์ทางสถิติมีวัตถุประสงค์หลักสองประการ: อธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในข้อมูลของเราและทำการคาดการณ์เกี่ยวกับสิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต
สาขาสถิติแบ่งออกเป็นสองสาขาหลัก: สถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมานแต่ละจุดมีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างและใช้วิธีการที่แตกต่างกันในการแยกข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลการทำความเข้าใจเมื่อใดและวิธีการใช้แต่ละประเภทเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับทุกคนที่ทำงานกับข้อมูลไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิเคราะห์ธุรกิจนักวิจัยนักเรียนหรือผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล
คู่มือที่ครอบคลุมนี้จะสำรวจสถิติทั้งสองประเภทแอปพลิเคชันความแตกต่างและเป็นตัวอย่างที่เป็นประโยชน์เพื่อช่วยให้คุณเชี่ยวชาญแนวคิดพื้นฐานเหล่านี้ในตอนท้ายของบทความนี้คุณจะมีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีการใช้วิธีการทางสถิติที่ถูกต้องกับความต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลเฉพาะของคุณ
สถิติเชิงพรรณนาคืออะไร?
สถิติเชิงพรรณนาเป็นเทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการสรุปจัดระเบียบและอธิบายลักษณะหลักของชุดข้อมูลพวกเขาให้ภาพรวมข้อมูลของคุณโดยไม่ต้องทำการอนุมานเกี่ยวกับประชากรที่มีขนาดใหญ่ขึ้นคิดว่าสถิติเชิงพรรณนาเป็นส่วน“ เกิดอะไรขึ้น” ของการวิเคราะห์ข้อมูล
องค์ประกอบสำคัญของสถิติเชิงพรรณนา
มาตรการของแนวโน้มกลาง
สถิติเหล่านี้ระบุค่าศูนย์หรือค่าทั่วไปในชุดข้อมูลของคุณ:
- ค่าเฉลี่ย (เฉลี่ย): ผลรวมของค่าทั้งหมดหารด้วยจำนวนการสังเกต
- ค่ามัธยฐาน: ค่ากลางเมื่อมีการจัดเรียงข้อมูลตามลำดับ
- โหมด: ค่าที่เกิดขึ้นบ่อยที่สุดในชุดข้อมูล
มาตรการของความแปรปรวน (สเปรด)
สถิติเหล่านี้อธิบายว่าจุดข้อมูลของคุณแพร่กระจายอย่างไร:
- ช่วง: ความแตกต่างระหว่างค่าสูงสุดและต่ำสุด
- ความแปรปรวน: ค่าเฉลี่ยของความแตกต่างกำลังสองจากค่าเฉลี่ย
- ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน: สแควร์รูทของความแปรปรวนซึ่งบ่งบอกถึงการเบี่ยงเบนทั่วไปจากค่าเฉลี่ย
- Interquartile Range (IQR): ช่วงระหว่างเปอร์เซ็นไทล์ที่ 25 และ 75
มาตรการของรูปร่าง
สิ่งเหล่านี้อธิบายรูปแบบการกระจายของข้อมูลของคุณ:
- ความเบ้: ระบุว่าข้อมูลมีการกระจายแบบสมมาตรหรือโน้มตัวไปทางด้านหนึ่ง
- Kurtosis: วัด "ความเท่" ของการกระจาย
ประเภทของสถิติเชิงพรรณนา
การวิเคราะห์แบบ univariate
สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์หนึ่งตัวแปรในแต่ละครั้งตัวอย่างเช่นการตรวจสอบอายุเฉลี่ยของลูกค้าในฐานข้อมูลของคุณหรือการกระจายคะแนนการทดสอบในห้องเรียน
การวิเคราะห์แบบ bivariate
สิ่งนี้ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวเช่นความสัมพันธ์ระหว่างการใช้จ่ายโฆษณาและรายได้จากการขาย
การวิเคราะห์หลายตัวแปร
สิ่งนี้จะพิจารณาตัวแปรหลายตัวพร้อมกันเพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนภายในข้อมูลของคุณ
ตัวอย่างเชิงปฏิบัติของสถิติเชิงพรรณนา
พิจารณา บริษัท ค้าปลีกที่วิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อลูกค้า:
- ค่าเฉลี่ยการซื้อ: $ 87.50 ต่อการทำธุรกรรม
- จำนวนเงินซื้อเฉลี่ย: $ 65.00 (ระบุค่าผิดปกติที่มีมูลค่าสูง)
- ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน: $ 45.20 (แสดงการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญในจำนวนการซื้อ)
- หมวดการซื้อที่พบบ่อยที่สุด: อิเล็กทรอนิกส์ (โหมด)
สถิติเชิงพรรณนาเหล่านี้ให้ข้อมูลเชิงลึกทันทีเกี่ยวกับรูปแบบพฤติกรรมของลูกค้าโดยไม่ต้องคาดการณ์เกี่ยวกับการซื้อในอนาคต
สถิติเชิงอนุมานคืออะไร?
สถิติเชิงอนุมานใช้ข้อมูลตัวอย่างเพื่อทำการคาดเดาการคาดการณ์การคาดการณ์หรือการอนุมานเกี่ยวกับประชากรที่มีขนาดใหญ่ขึ้นซึ่งแตกต่างจากสถิติเชิงพรรณนาที่อธิบายสิ่งที่คุณสังเกตสถิติเชิงอนุมานช่วยให้คุณสรุปข้อสรุปที่ขยายเกินกว่าข้อมูลทันทีของคุณ
แนวคิดหลักในสถิติเชิงอนุมาน
ประชากรเทียบกับตัวอย่าง
- ประชากร: กลุ่มทั้งหมดที่คุณต้องการศึกษา (เช่นลูกค้าทั่วโลก)
- ตัวอย่าง: ชุดย่อยของประชากรที่คุณสังเกตเห็นจริง (เช่นลูกค้า 1,000 รายจากฐานข้อมูลของคุณ)
การกระจายตัวอย่าง
การกระจายเชิงทฤษฎีของสถิติ (เช่นค่าเฉลี่ย) หากคุณทำซ้ำกระบวนการสุ่มตัวอย่างหลายครั้ง
การอนุมานทางสถิติ
กระบวนการใช้ข้อมูลตัวอย่างเพื่อสรุปเกี่ยวกับพารามิเตอร์ประชากร
วิธีการสำคัญในสถิติเชิงอนุมาน
การทดสอบสมมติฐาน
สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับพารามิเตอร์ประชากร:
- สมมติฐานว่าง (H₀): สมมติฐานที่ว่าไม่มีผลกระทบหรือความแตกต่าง
- สมมติฐานทางเลือก (H₁): สมมติฐานที่ว่ามีผลกระทบหรือความแตกต่าง
- p-value: ความน่าจะเป็นที่จะได้รับผลลัพธ์ที่สังเกตได้หากสมมติฐานว่างเป็นจริง
- ระดับนัยสำคัญ (α): เกณฑ์สำหรับการกำหนดนัยสำคัญทางสถิติ (โดยทั่วไป 0.05)
ช่วงความมั่นใจ
สิ่งเหล่านี้ให้ช่วงของค่าที่พารามิเตอร์ประชากรที่แท้จริงน่าจะลดลงตัวอย่างเช่น“ เรามีความมั่นใจ 95% ว่าคะแนนความพึงพอใจของลูกค้าโดยเฉลี่ยที่แท้จริงอยู่ระหว่าง 7.2 ถึง 8.1”
การวิเคราะห์การถดถอย
เทคนิคนี้ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและสามารถทำนายผลลัพธ์ได้:
- การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย: ทำนายตัวแปรหนึ่งตามตัวแปรอื่น
- การถดถอยหลายครั้ง: ทำนายผลลัพธ์ตามตัวแปรหลายตัว
การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA)
การทดสอบนี้มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างค่าเฉลี่ยของกลุ่มหรือไม่
ประเภทของสถิติเชิงอนุมาน
การทดสอบพารามิเตอร์
สิ่งเหล่านี้ถือว่าข้อมูลของคุณเป็นไปตามการแจกแจงเฉพาะ (ปกติ):
- t-tests สำหรับการเปรียบเทียบวิธีการ
- ANOVA สำหรับการเปรียบเทียบหลายกลุ่ม
- Pearson Correlation สำหรับความสัมพันธ์เชิงเส้น
การทดสอบที่ไม่ใช่พารามิเตอร์
สิ่งเหล่านี้ไม่ถือว่าเป็นการแจกแจงที่เฉพาะเจาะจง:
- การทดสอบ Mann-Whitney U
- การทดสอบ Kruskal-Wallis
- สเปียร์แมนสหสัมพันธ์
ตัวอย่างเชิงปฏิบัติของสถิติเชิงอนุมาน
ใช้ตัวอย่าง บริษัท ค้าปลีกเดียวกัน:
- การทดสอบสมมติฐาน:“ มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในการซื้อจำนวนเงินระหว่างลูกค้าชายและหญิงหรือไม่”
- ช่วงความเชื่อมั่น:“ เรามั่นใจ 95% ว่าจำนวนเงินซื้อเฉลี่ยที่แท้จริงสำหรับลูกค้าทั้งหมดอยู่ระหว่าง $ 82.30 ถึง $ 92.70”
- การวิเคราะห์การถดถอย:“ สำหรับการเพิ่มค่าใช้จ่ายโฆษณาทุกครั้งที่เพิ่มขึ้น $ 1 เราคาดการณ์ยอดขายรายเดือนเพิ่มขึ้น $ 3.50”
ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างสถิติเชิงพรรณนาและเชิงอนุมาน
การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างสถิติทั้งสองสาขานี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการใช้งานที่เหมาะสมในการวิเคราะห์ข้อมูล
วัตถุประสงค์และขอบเขต
สถิติเชิงพรรณนา
- วัตถุประสงค์: สรุปและอธิบายข้อมูลที่สังเกตได้
- ขอบเขต: จำกัด เฉพาะข้อมูลที่คุณรวบรวมไว้
- โฟกัส: เกิดอะไรขึ้นในตัวอย่างของคุณ
สถิติเชิงอนุมาน
- วัตถุประสงค์: ทำการคาดการณ์และการสรุปเกี่ยวกับประชากร
- ขอบเขต: ขยายเกินตัวอย่างของคุณเพื่อให้ได้ข้อสรุปที่กว้างขึ้น
- โฟกัส: สิ่งที่อาจเป็นจริงเกี่ยวกับประชากรขนาดใหญ่
ข้อกำหนดข้อมูล
สถิติเชิงพรรณนา
- สามารถทำงานกับชุดข้อมูลใด ๆ ได้ไม่ว่าจะรวบรวมอย่างไร
- ไม่มีสมมติฐานเกี่ยวกับวิธีการสุ่มตัวอย่าง
- ทำงานกับทั้งตัวอย่างและประชากร
สถิติเชิงอนุมาน
- ต้องมีการสุ่มตัวอย่างตัวแทนจากประชากร
- สมมติฐานเกี่ยวกับวิธีการกระจายข้อมูลและวิธีการสุ่มตัวอย่าง
- ส่วนใหญ่ทำงานร่วมกับข้อมูลตัวอย่างเพื่ออนุมานลักษณะของประชากร
ความซับซ้อนและการตีความ
สถิติเชิงพรรณนา
- โดยทั่วไปการคำนวณตรงไปตรงมา
- ผลลัพธ์สามารถตีความได้โดยตรง
- ไม่มีงบน่าจะเกี่ยวข้อง
สถิติเชิงอนุมาน
- ขั้นตอนทางสถิติที่ซับซ้อนมากขึ้น
- ผลลัพธ์ต้องการการตีความอย่างรอบคอบ
- เกี่ยวข้องกับความน่าจะเป็นและความไม่แน่นอน
ความเสี่ยงและข้อ จำกัด
สถิติเชิงพรรณนา
- ลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดในการตีความ
- จำกัด โดยขอบเขตของข้อมูลที่มีอยู่
- ไม่สามารถคาดการณ์ได้นอกเหนือจากชุดข้อมูล
สถิติเชิงอนุมาน
- ความเสี่ยงที่สูงขึ้นของข้อผิดพลาดเนื่องจากความแปรปรวนของการสุ่มตัวอย่าง
- ขึ้นอยู่กับข้อผิดพลาด Type I และ Type II
- ช่วยให้แอปพลิเคชันที่กว้างขึ้น แต่มีความไม่แน่นอน
เมื่อใดควรใช้แต่ละประเภท
การเลือกระหว่างสถิติเชิงพรรณนาและเชิงอนุมานขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์การวิจัยลักษณะข้อมูลและคำถามที่คุณพยายามตอบ
ใช้สถิติเชิงพรรณนาเมื่อ:
สรุปข้อมูล
เมื่อคุณต้องการนำเสนอภาพรวมที่ชัดเจนของคุณสมบัติของชุดข้อมูลของคุณเช่นการสร้างบทสรุปผู้บริหารหรือรายงานข้อมูล
การสำรวจข้อมูล
ในช่วงระยะเริ่มต้นของการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจรูปแบบระบุค่าผิดปกติและประเมินคุณภาพข้อมูล
การเปรียบเทียบกลุ่มภายในตัวอย่างของคุณ
เมื่อคุณต้องการเปรียบเทียบส่วนต่างๆของข้อมูลที่มีอยู่ของคุณโดยไม่ต้องทำการสรุปทั่วไป
การสร้างการสร้างภาพข้อมูล
เมื่อพัฒนาชาร์ตกราฟและแดชบอร์ดเพื่อสื่อสารสิ่งที่ค้นพบกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
การควบคุมคุณภาพ
เมื่อตรวจสอบกระบวนการและสร้างความมั่นใจว่าข้อมูลเป็นไปตามมาตรฐานที่ระบุ
ใช้สถิติเชิงอนุมานเมื่อ:
การทำนาย
เมื่อคุณต้องการคาดการณ์แนวโน้มหรือผลลัพธ์ในอนาคตตามข้อมูลประวัติ
การทดสอบสมมติฐาน
เมื่อคุณมีสมมติฐานเฉพาะเกี่ยวกับความสัมพันธ์หรือความแตกต่างที่ต้องการการตรวจสอบทางวิทยาศาสตร์
พูดคุยกับประชากร
เมื่อตัวอย่างของคุณแสดงถึงกลุ่มที่ใหญ่กว่าและคุณต้องการสรุปที่กว้างขึ้น
การสร้างสาเหตุและผลกระทบ
เมื่อคุณต้องการตรวจสอบว่าการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรหนึ่งทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอื่น ๆ หรือไม่
การตัดสินใจทางธุรกิจ
เมื่อคุณต้องการหลักฐานทางสถิติเพื่อสนับสนุนทางเลือกเชิงกลยุทธ์ที่มีผลกระทบทางการเงิน
แอปพลิเคชันโลกแห่งความเป็นจริง
การทำความเข้าใจวิธีการทางสถิติเหล่านี้ใช้ในสาขาต่าง ๆ ช่วยแสดงให้เห็นถึงความสำคัญในทางปฏิบัติของพวกเขา
ธุรกิจและการตลาด
แอปพลิเคชันสถิติเชิงพรรณนา:
- การวิเคราะห์การแบ่งกลุ่มลูกค้า
- การรายงานประสิทธิภาพการขาย
- การวิเคราะห์ปริมาณการใช้งานเว็บไซต์
- แบบสำรวจความพึงพอใจของพนักงาน
แอปพลิเคชันสถิติเชิงอนุมาน:
- การวิจัยตลาดและการทำนายพฤติกรรมผู้บริโภค
- การทดสอบ A/B สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์
- รูปแบบการพยากรณ์การขาย
- การทำนายมูลค่าอายุการใช้งานของลูกค้า
การดูแลสุขภาพและการแพทย์
แอปพลิเคชันสถิติเชิงพรรณนา:
- การวิเคราะห์ประชากรของผู้ป่วย
- การรายงานความชุกของโรค
- สรุปผลการรักษา
- ตัวชี้วัดประสิทธิภาพของโรงพยาบาล
แอปพลิเคชันสถิติเชิงอนุมาน:
- การทดสอบประสิทธิภาพการทดลองทางคลินิก
- การระบุปัจจัยเสี่ยงโรค
- การศึกษาเปรียบเทียบการรักษา
- การวิจัยทางระบาดวิทยา
การศึกษาและการวิจัย
แอปพลิเคชันสถิติเชิงพรรณนา:
- การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของนักเรียน
- การประเมินประสิทธิภาพของหลักสูตร
- การรายงานการจัดสรรทรัพยากร
- การเปรียบเทียบเชิงสถาบัน
แอปพลิเคชันสถิติเชิงอนุมาน:
- ประสิทธิภาพการแทรกแซงทางการศึกษา
- การทำนายคะแนนการทดสอบมาตรฐาน
- การประเมินผลการเรียนรู้
- การทดสอบสมมติฐานการวิจัย
เทคโนโลยีและวิทยาศาสตร์ข้อมูล
แอปพลิเคชันสถิติเชิงพรรณนา:
- การตรวจสอบประสิทธิภาพของระบบ
- การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้
- การประเมินคุณภาพข้อมูล
- วิศวกรรมคุณลักษณะ
แอปพลิเคชันสถิติเชิงอนุมาน:
- การตรวจสอบรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องจักร
- การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์
- การทดสอบนัยสำคัญทางสถิติ
- การประมาณช่วงความมั่นใจ
ข้อผิดพลาดทั่วไปที่จะหลีกเลี่ยง
ทั้งนักวิเคราะห์มือใหม่และนักวิเคราะห์ที่มีประสบการณ์สามารถตกอยู่ในกับดักทางสถิติที่นำไปสู่ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้อง
ความผิดพลาดทางสถิติเชิงพรรณนา
การพึ่งพาวิธีการ
การใช้ค่าเฉลี่ยในการอธิบายข้อมูลสามารถทำให้เข้าใจผิดได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการแจกแจงแบบเบ้พิจารณาค่ามัธยฐานและโหมดข้างๆค่าเฉลี่ยเสมอ
ไม่สนใจการกระจายข้อมูล
ความล้มเหลวในการตรวจสอบรูปร่างของการกระจายข้อมูลของคุณอาจนำไปสู่ทางเลือกทางสถิติที่ไม่เหมาะสมและการตีความผลลัพธ์ที่ผิด
สหสัมพันธ์กับสาเหตุ
สถิติเชิงพรรณนาสามารถแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร แต่ไม่สามารถสร้างสาเหตุได้โดยไม่ต้องออกแบบการทดลองที่เหมาะสม
ข้อผิดพลาดทางสถิติเชิงอนุมาน
ขนาดตัวอย่างไม่เพียงพอ
การใช้ตัวอย่างที่มีขนาดเล็กเกินไปอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่น่าเชื่อถือและการทดสอบสมมติฐานที่ล้มเหลว
การละเมิดสมมติฐาน
การทดสอบเชิงอนุมานจำนวนมากต้องการสมมติฐานเฉพาะเกี่ยวกับการกระจายข้อมูลการละเมิดสมมติฐานเหล่านี้สามารถทำให้ข้อสรุปของคุณเป็นโมฆะ
P-Hacking
การจัดการข้อมูลหรือวิธีการวิเคราะห์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติคือการละเมิดทางจริยธรรมอย่างร้ายแรงที่ทำลายความสมบูรณ์ทางวิทยาศาสตร์
การตีความช่วงความมั่นใจผิด
ช่วงความเชื่อมั่น 95% ไม่ได้หมายความว่ามีโอกาส 95% ค่าที่แท้จริงอยู่ภายในช่วงเวลาสำหรับตัวอย่างเฉพาะ
การสรุปเกินขอบเขตตัวอย่าง
ทำการอนุมานเกี่ยวกับประชากรที่แตกต่างจากลักษณะตัวอย่างของคุณอย่างมีนัยสำคัญ
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับทั้งสองประเภท
การประเมินคุณภาพข้อมูล
ตรวจสอบข้อมูลของคุณเพื่อความสมบูรณ์ความแม่นยำและความสอดคล้องเสมอก่อนทำการวิเคราะห์ทางสถิติใด ๆ
วิธีการเลือกวิธีที่เหมาะสม
เลือกวิธีการทางสถิติที่ตรงกับประเภทข้อมูลการกระจายและวัตถุประสงค์การวิจัยของคุณ
การสื่อสารที่ชัดเจน
นำเสนอผลลัพธ์ในลักษณะที่เข้าใจได้กับผู้ชมของคุณหลีกเลี่ยงศัพท์แสงที่ไม่จำเป็นในขณะที่รักษาความแม่นยำ
การตรวจสอบและการตรวจสอบ
ตรวจสอบผลลัพธ์ของคุณโดยใช้วิธีการทางเลือกเมื่อเป็นไปได้และค้นหาการตรวจสอบโดยเพื่อนเพื่อการวิเคราะห์ที่สำคัญ
ข้อควรพิจารณาขั้นสูงและการใช้งานที่ทันสมัย
การบูรณาการทั้งสองวิธี
ในทางปฏิบัติสถิติเชิงพรรณนาและเชิงอนุมานมักจะทำงานร่วมกันในโครงการวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุมเวิร์กโฟลว์ทั่วไปอาจเกี่ยวข้องกับ:
- การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) โดยใช้สถิติเชิงพรรณนาเพื่อทำความเข้าใจลักษณะข้อมูล
- การสร้างสมมติฐานขึ้นอยู่กับข้อมูลเชิงลึกเชิงพรรณนา
- การทดสอบทางสถิติโดยใช้วิธีการอนุมานเพื่อตรวจสอบสมมติฐาน
- การตีความผลลัพธ์รวมทั้งสองวิธีเพื่อความเข้าใจที่ครอบคลุม
เทคโนโลยีและซอฟต์แวร์ทางสถิติ
แพ็คเกจซอฟต์แวร์ทางสถิติที่ทันสมัยเช่น R, Python, SPSS และ SAS ทำให้การวิเคราะห์ทางสถิติที่ซับซ้อนสามารถเข้าถึงได้มากขึ้นอย่างไรก็ตามการทำความเข้าใจหลักการพื้นฐานยังคงมีความสำคัญต่อการใช้งานและการตีความที่เหมาะสม
ข้อควรพิจารณาข้อมูลขนาดใหญ่
ด้วยการถือกำเนิดของข้อมูลขนาดใหญ่แนวทางทางสถิติแบบดั้งเดิมเผชิญกับความท้าทายใหม่ ๆ :
- ความซับซ้อนในการคำนวณ: ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ต้องการอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ
- นัยสำคัญทางสถิติเทียบกับนัยสำคัญในทางปฏิบัติ: ด้วยตัวอย่างขนาดใหญ่แม้ความแตกต่างเล็กน้อยอาจมีนัยสำคัญทางสถิติ
- ปัญหาคุณภาพข้อมูล: ชุดข้อมูลขนาดใหญ่มักจะมีเสียงรบกวนและค่าที่ขาดหายไปมากขึ้น
บทสรุป
ความแตกต่างระหว่างสถิติเชิงพรรณนาและเชิงอนุมานแสดงให้เห็นถึงการแบ่งแยกพื้นฐานในวิธีที่เราเข้าหาการวิเคราะห์ข้อมูลสถิติเชิงพรรณนาเป็นรากฐานสำหรับการทำความเข้าใจว่าข้อมูลของเราบอกอะไรเราเกี่ยวกับการสังเกตเฉพาะที่เรารวบรวมไว้พวกเขาเสนอบทสรุปที่ชัดเจนและตีความได้ซึ่งช่วยให้เราระบุรูปแบบแนวโน้มและลักษณะภายในชุดข้อมูลของเรา
ในทางกลับกันสถิติเชิงอนุมานช่วยให้เราสามารถขยายความเข้าใจของเรานอกเหนือจากข้อมูลทันทีของเราเพื่อทำการคาดการณ์การศึกษาและการสรุปเกี่ยวกับประชากรที่มีขนาดใหญ่ขึ้นความสามารถนี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์การตัดสินใจทางธุรกิจและการพัฒนานโยบาย
กุญแจสำคัญในการวิเคราะห์ทางสถิติที่ประสบความสำเร็จไม่ได้อยู่ในการเลือกวิธีหนึ่งเหนือวิธีอื่น แต่ในการทำความเข้าใจเมื่อใดและจะใช้แต่ละวิธีได้อย่างเหมาะสมโดยทั่วไปแล้วสถิติเชิงพรรณนาควรนำหน้าการวิเคราะห์เชิงอนุมานโดยให้รากฐานสำหรับการสร้างสมมติฐานและการเลือกวิธีการพวกเขารวมกันเป็นชุดเครื่องมือที่ครอบคลุมสำหรับการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูล
เมื่อข้อมูลยังคงเติบโตในปริมาณและความสำคัญในทุกภาคส่วนความสามารถในการใช้สถิติเชิงพรรณนาและเชิงอนุมานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเรื่อย ๆไม่ว่าคุณจะวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าการทำวิจัยทางวิทยาศาสตร์หรือการตัดสินใจทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์การเรียนรู้พื้นฐานทางสถิติเหล่านี้จะช่วยเพิ่มความสามารถในการเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้
โปรดจำไว้ว่าการวิเคราะห์ทางสถิติเป็นทั้งศิลปะและวิทยาศาสตร์ในขณะที่ฐานรากทางคณิตศาสตร์ให้ความเข้มงวดและความน่าเชื่อถือการตีความและการประยุกต์ใช้ผลลัพธ์จำเป็นต้องมีการตัดสินประสบการณ์และความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับบริบทที่ดำเนินการวิเคราะห์ด้วยการรวมความสามารถทางเทคนิคเข้ากับการคิดอย่างมีวิจารณญาณคุณสามารถควบคุมพลังการวิเคราะห์ทางสถิติอย่างเต็มที่เพื่อผลักดันการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดและความรู้ล่วงหน้าในสาขาของคุณ
การเดินทางของสถิติการเรียนรู้ยังคงดำเนินต่อไปเนื่องจากวิธีการและเทคโนโลยีใหม่ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่องอย่างไรก็ตามหลักการพื้นฐานของสถิติเชิงพรรณนาและเชิงอนุมานยังคงที่ยังคงเป็นรากฐานที่มั่นคงสำหรับเทคนิคทางสถิติขั้นสูงและสาขาที่เกิดขึ้นใหม่เช่นการเรียนรู้ของเครื่องจักรและปัญญาประดิษฐ์
