מהו ניתוח סטטיסטי מדויק
מבוא: מהו ניתוח סטטיסטי, למה זה חשוב ואיך זה עוזר
ניתוח סטטיסטי הוא תהליך של איסוף נתונים, ניתוחם ואז הסקת מסקנות מהנתונים. זה חשוב כי זה עוזר להבין את העבר ולחזות אירועים עתידיים.
ניתוח סטטיסטי הוא חלק חשוב מאוד בעסק. עסקים משתמשים בניתוח סטטיסטי כדי להבין את הלקוחות שלהם ואת מסעות הפרסום השיווקיים שלהם, מכירות מוצרים, שביעות רצון לקוחות וכו'. הם גם משתמשים בו כדי ליצור תחזיות לגבי אירועים עתידיים כמו ביקוש למוצרים או שינויים במחירים.
ניתוח סטטיסטי הוא סוג של מחקר המשתמש בנתונים כדי לספק ראיות. ניתוח סטטיסטי חשוב מכיוון שהוא מספק תובנות לגבי הנתונים ועוזר להבין את המגמות.
סוגי מחקר סטטיסטי:
– סטטיסטיקה תיאורית: סוג זה של ניתוח סטטיסטי משמש לסיכום נתונים. זה כולל דברים כמו ממוצע, חציון, מצב, סטיית תקן וטווח.
– סטטיסטיקה מסקנת: סוג זה של ניתוח סטטיסטי משמש להסקת מסקנות ממערך הנתונים המדגם או האוכלוסייה. הוא כולל דברים כמו מקדם המתאם של פירסון, מבחן t ומבחן ריבוע צ'י.
– סטטיסטיקה לא פרמטרית: סוג זה של ניתוח סטטיסטי אינו דורש הנחות כלשהן לגבי התפלגות האוכלוסייה הנדגמת. זה כולל דברים כמו Wilcoxon Signed Rank מבחן ומבחן Mann Whitney U.
– סטטיסטיקה בייסיאנית: ניתן להשתמש בסוג זה של ניתוח סטטיסטי כאשר יש אי ודאות במצב נתון ויש לך ידע מוקדם לגביו. זה כולל דברים כמו פונקציית צפיפות ההסתברות בייסיאנית, מעריך בייסיאני
כיצד לבצע בדיקת ANOVA דו-כיוונית
ישנן בדיקות סטטיסטיות רבות שניתן לבצע בניתוח נתונים. אחת הבדיקות הנפוצות ביותר היא מבחן ANOVA הדו-כיווני. הוא משמש להשוואת שתי קבוצות או יותר של נתונים ולראות אם יש הבדל מובהק סטטיסטית ביניהן.
ניתן לבצע את בדיקת ANOVA הדו-כיוונית בכל מערך נתונים שבו יש שלוש או יותר קבוצות של נתונים. השלב הראשון בביצוע בדיקה זו הוא לחשב את הממוצע עבור כל קבוצה, לאחר מכן אנו משווים את הממוצעים הללו באמצעות נתון מבחן F. אם הנתון של מבחן F מובהק סטטיסטית, זה אומר שהיה הבדל מובהק בין הקבוצות ונוכל לדחות את השערת האפס (שלכל שלוש הקבוצות יש אמצעים שווים).
מבחן ANOVA דו-כיווני הוא מבחן סטטיסטי המאפשר ניתוח בו-זמני של כל ההשפעות והאינטראקציות העיקריות. זה ידוע גם בתור ANOVA פקטוריאלי או (כאשר יש יותר מ-2 גורמים) ANOVA מעורב.
מבחן ANOVA הדו-כיווני משמש כאשר יש לנו משתנה קטגורי אחד ומשתנה רציף אחד. המשתנה הקטגורי חייב להיות בלתי תלוי במשתנה הרציף. מערך הנתונים צריך להיות מאוזן, כך שלכל קבוצה יש מספר שווה של תצפיות.
מהי תוצאה מובהקת סטטיסטית וכיצד קובעים אחת?
מובהקות סטטיסטית היא ההסתברות שהייתה נצפית תוצאה אילו השערת האפס הייתה נכונה.
ישנן שתי דרכים לקבוע מובהקות סטטיסטית: רמת המובהקות ו-p-value. רמת המובהקות היא הסף שעבורו אנו דוחים את השערת האפס. ערך ה-p הוא מדד למידת הסבירות שנקבל את התוצאה הזו או משהו קיצוני יותר אם נחזור על הניסוי שלנו פעמים רבות בתנאים דומים.
מובהקות סטטיסטית היא מדד למידת הסבירות שהשפעה נצפית הייתה מתעוררת עקב טעות דגימה בלבד.
מובהקות סטטיסטית היא ההסתברות לצפייה באירוע במקרה. כדי להיות מובהק סטטיסטית, תוצאה צריכה להיות לא סביר שהתרחשה במקרה.
ניתן למדוד מובהקות סטטיסטית במונחים של ההסתברות לקבל תוצאה קיצונית לפחות כמו מה שנצפה בפועל, בהינתן השערת האפס.
