تحلیل آماری چیست؟ مفهوم، انواع، روش ها و نحوه انجام با مثال

چکیده مقاله :
بعد از مطالعه این مقاله شما می توانید به سوال تحلیل آماری چیست؟ پاسخ دهید. درواقع در ابتدا توضیح می دهیم که تحلیل آماری یعنی چه و چه کاربردی دارد . سپس در رابطه با انواع تحلیل آماری ، روش ها و مزایای آن صحبت می کنیم. همچنین در رابطه با پنج مرحله ای که در پروسه تحلیل آماری سپری می شود توضیح می دهیم. در نهایت نیز با یک مثال ساده شما را با این آنالیز آشنا می کنیم. پس اگر با آنالیز آماری آشنایی ندارید این مطلب جواب بسیاری از سوالات شما را خواهد داد. با ما تا انتها همراه باشید.

تحلیل آماری چیست؟

تحلیل آماری فرآیند جمع آوری حجم زیادی از داده ها و سپس استفاده از آمار و تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها برای شناسایی روندها، الگوها، حذف سوگیری و اطلاع رسانی در تصمیم گیری است. درواقع جنبه ای از هوش تجاری است که شامل جمع آوری و بررسی دقیق داده های تجاری و گزارش روندها می شود.

در دنیای حرفه ای، تحلیلگران آماری داده های خام را می گیرند و همبستگی بین متغیرها را پیدا می کنند تا الگوها و روندها را برای ذینفعان مربوطه آشکار کنند. تحلیلگران آماری با کار در طیف گسترده ای از زمینه های مختلف، مسئول اکتشافات علمی جدید، بهبود سلامت جوامع ما و هدایت تصمیمات تجاری هستند.

1- تجزیه و تحلیل آماری یا آنالیز آماری چیست؟

آنالیز آماری چیست ؟ آنالیز آماری نیز درواقع همان تجزیه و تحلیل آماری است یعنی فرآیند جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها به منظور تشخیص الگوها و روندها. درواقع روشی برای حذف جهت گیری یکطرفه از ارزیابی داده ها با استفاده از تحلیل عددی است. این تکنیک برای جمع آوری تفاسیر تحقیق، توسعه مدل های آماری و برنامه ریزی بررسی ها و مطالعات مفید است. تجزیه و تحلیل آماری ابزاری علمی است که به جمع آوری و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها برای شناسایی الگوها و روندهای رایج برای تبدیل آنها به اطلاعات معنی دار کمک می کند. به عبارت ساده، آنالیز آماری یک ابزار تجزیه و تحلیل داده است که به نتیجه گیری معنادار از داده های خام و بدون ساختار کمک می کند.

اگر در داده‌ها و آمار علاقه‌مند هستید، تجزیه و تحلیل آماری می‌تواند یک مسابقه شغلی عالی برای شما باشد. ظهور کلان داده، یادگیری ماشین و فناوری در جامعه ما تقاضای زیادی برای تحلیلگران آماری ایجاد کرده است و زمان هیجان انگیزی برای توسعه این مهارت ها و یافتن شغلی است که دوست دارید. در این مقاله، در مورد تجزیه و تحلیل آماری، از جمله تعریف آن، انواع مختلف آن، نحوه انجام آن و مشاغلی که از آن استفاده می کنند، اطلاعات بیشتری کسب خواهید کرد.

نتایج بدست آمده از تجزیه و تحلیل آماری ، روند تصمیم‌گیری را تسهیل می‌کنند و به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا پیش‌بینی‌های آینده را بر اساس روندهای گذشته انجام دهند. می توان آن را علم جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها برای شناسایی روندها و الگوها و ارائه آنها تعریف کرد. تحلیل آماری شامل کار با اعداد است و توسط مشاغل و سایر موسسات برای استفاده از داده ها برای استخراج اطلاعات معنی دار استفاده می شود. تحلیل آماری را می توان در موقعیت هایی مانند جمع آوری تفاسیر تحقیق، مدل سازی آماری یا طراحی نظرسنجی ها و مطالعات مورد استفاده قرار داد. همچنین می تواند برای سازمان های هوش تجاری که باید با حجم داده های بزرگ کار کنند مفید باشد.

در زمینه هوش تجاری (BI)، تحلیل آماری شامل جمع‌آوری و بررسی دقیق هر نمونه داده در مجموعه‌ای از آیتم‌ها است که می‌توان از آن نمونه‌ها استخراج کرد. یک نمونه، در آمار، یک انتخاب نماینده است که از کل جمعیت گرفته شده است. هدف تحلیل آماری شناسایی روندها است. برای مثال، یک کسب‌وکار خرده‌فروشی، ممکن است از تجزیه و تحلیل آماری برای یافتن الگوهایی در داده‌های مشتری بدون ساختار و نیمه ساختار یافته استفاده کند که می‌تواند برای ایجاد تجربه مثبت‌تر مشتری و افزایش فروش استفاده شود.

2- انواع تحلیل آماری

تحلیل آماری را می توان در چند نوع دسته بندی کرد. در زیر 6 نوع تجزیه و تحلیل آماری ارائه شده است:

1-2- تحلیل آماری توصیفی (Descriptive statistical analysis)

تجزیه و تحلیل آماری توصیفی شامل جمع آوری، تفسیر، تجزیه و تحلیل و خلاصه کردن داده ها برای ارائه آنها در قالب نمودارها، نمودارها و جداول است. به جای نتیجه گیری، به سادگی خواندن و درک داده های پیچیده را آسان می کند.

آمار توصیفی ساده ترین شکل تحلیل آماری است که از اعداد برای توصیف کیفیات یک مجموعه داده استفاده می کند. این به کاهش مجموعه داده های بزرگ به اشکال ساده و فشرده تر برای تفسیر آسان کمک می کند. می‌توانید از آمار توصیفی برای خلاصه کردن داده‌های یک نمونه استفاده کنید یا یک نمونه کامل را در یک جامعه پژوهشی نشان دهید. آمار توصیفی از ابزارهای تجسم داده‌ها مانند جداول و نمودارها برای آسان‌تر کردن تحلیل و تفسیر استفاده می‌کند. اما آمار توصیفی برای نتیجه گیری مناسب نیست. این فقط می تواند داده ها را نشان دهد بنابراین شما می توانید ابزارهای تحلیل آماری پیچیده تری را برای استنتاج استفاده کنید.

آمار توصیفی می تواند از معیارهای گرایش مرکزی استفاده کند که از یک مقدار واحد برای توصیف یک گروه استفاده می کند. میانگین، میانه و مد برای به دست آوردن مقدار مرکزی برای یک مجموعه داده معین استفاده می شود. به عنوان مثال، می توانید از تجزیه و تحلیل آماری توصیفی برای یافتن میانگین سنی رانندگان دارای بلیت در شهرداری استفاده کنید. آمار توصیفی نیز می تواند اندازه گیری پراکندگی را پیدا کند. به عنوان مثال، شما می توانید محدوده سنی رانندگان با DUI و تصادفات رانندگی در یک ایالت را پیدا کنید. تکنیک های مورد استفاده برای یافتن اندازه گیری پراکندگی شامل محدوده، تنوع و انحراف استاندارد است.

• آمارتوصیفی چیست ؟ 

2-2- تحلیل آماری استنباطی (Inferential statistical analysis)

تحلیل آماری استنباطی بر نتیجه گیری معنادار بر اساس داده های تحلیل شده تمرکز دارد. رابطه بین متغیرهای مختلف را مطالعه می کند یا برای کل جمعیت پیش بینی می کند.

تجزیه و تحلیل آماری استنباطی برای استنباط یا نتیجه‌گیری در مورد یک جمعیت بزرگتر بر اساس یافته‌های یک گروه نمونه در آن استفاده می‌شود. این می تواند به محققان کمک کند تا تمایز بین گروه های حاضر در یک نمونه را پیدا کنند. از آمار استنباطی نیز برای تأیید تعمیم‌های انجام شده در مورد یک جامعه از یک نمونه استفاده می‌شود، زیرا توانایی آن در محاسبه خطاها در نتیجه‌گیری در مورد بخشی از یک گروه بزرگ‌تر است.

برای انجام تحلیل آماری استنباطی ، محققان پارامترهای جامعه را از نمونه تخمین می زنند. آنها همچنین می توانند یک آزمون فرضیه های آماری را انجام دهند تا به فاصله اطمینانی برسند که تعمیم های انجام شده از نمونه را تأیید یا رد کند.

3-2- تجزیه و تحلیل پیشگویانه (Predictive analysis)

تحلیل آماری پیش‌بینی‌کننده نوعی تحلیل آماری است که داده‌ها را برای استخراج روندهای گذشته و پیش‌بینی رویدادهای آینده بر اساس آنها تجزیه و تحلیل می‌کند. برای انجام تجزیه و تحلیل آماری داده ها از الگوریتم های یادگیری ماشین، داده کاوی، مدل سازی داده و هوش مصنوعی استفاده می کند.

تجزیه و تحلیل پیشگو شاخه ای از هوش تجاری است زیرا بسیاری از سازمان ها با فعالیت در بازاریابی، فروش، بیمه و خدمات مالی برای انجام برنامه های بلندمدت به داده ها متکی هستند. توجه به این نکته مهم است که تحلیل پیش‌بینی‌کننده فقط می‌تواند پیش‌بینی‌های فرضی انجام دهد و کیفیت پیش‌بینی‌ها به دقت مجموعه داده‌های زیربنایی بستگی دارد.

4-2- تحلیل پرسپکتیو (Prescriptive analysis)

تجزیه و تحلیل تجویزی تجزیه و تحلیل داده ها را انجام می دهد و بر اساس نتایج بهترین اقدام را تجویز می کند. این یک نوع تجزیه و تحلیل آماری است که به شما در تصمیم گیری آگاهانه کمک می کند.

تحلیل آماری تجویزی به سازمان ها کمک می کند تا از داده ها برای هدایت فرآیند تصمیم گیری خود استفاده کنند. شرکت ها می توانند از ابزارهایی مانند تجزیه و تحلیل گراف، الگوریتم ها، یادگیری ماشینی و شبیه سازی برای این نوع تحلیل استفاده کنند. تجزیه و تحلیل تجویزی به کسب و کارها کمک می کند تا بهترین انتخاب را از چندین دوره اقدام جایگزین داشته باشند.

5-2- تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (Exploratory data analysis)

تجزیه و تحلیل اکتشافی شبیه به تحلیل استنباطی است، اما تفاوت آن در این است که شامل بررسی ارتباط داده های ناشناخته است. روابط بالقوه درون داده ها را تحلیل می کند.

تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی تکنیکی است که دانشمندان داده برای شناسایی الگوها و روندها در یک مجموعه داده استفاده می کنند. آنها همچنین می توانند از آن برای تعیین روابط بین نمونه ها در یک جامعه، اعتبار سنجی مفروضات، آزمون فرضیه ها و یافتن نقاط داده از دست رفته استفاده کنند. شرکت ها می توانند از تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی برای ایجاد بینش بر اساس داده ها و اعتبارسنجی داده ها برای خطاها استفاده کنند.

6-2- تحلیل علّی (Causal analysis)

تحلیل آماری علی بر تعیین رابطه علت و معلولی بین متغیرهای مختلف در داده‌های خام متمرکز است. به عبارت ساده، علت وقوع یک اتفاق و تأثیر آن بر سایر متغیرها را مشخص می کند. این روش می تواند توسط مشاغل برای تعیین دلیل شکست استفاده شود.

تحلیل علّی از داده ها برای تعیین علت یا علت اتفاق افتادن چیزها به روشی که انجام می دهند استفاده می کند. این بخشی جدایی ناپذیر از تضمین کیفیت، بررسی حادثه و سایر فعالیت‌هایی است که هدف آنها یافتن عوامل زمینه‌ای است که منجر به یک رویداد شده است. شرکت ها می توانند از تحلیل علی برای درک دلایل یک رویداد استفاده کنند و از این درک برای هدایت تصمیمات آینده استفاده کنند.

7-2- تحلیل آماری انجمنی (Associational statistical analysis)

آمار انجمنی ابزاری است که محققان برای پیش‌بینی و یافتن علت استفاده می‌کنند. آنها از آن برای یافتن روابط بین چندین متغیر استفاده می کنند. همچنین برای تعیین اینکه آیا محققین می توانند استنباط و پیش بینی در مورد یک مجموعه داده از ویژگی های مجموعه دیگری از داده ها داشته باشند یا خیر استفاده می شود. آمار انجمنی پیشرفته ترین نوع تجزیه و تحلیل آماری است و به ابزارهای نرم افزاری پیچیده برای انجام محاسبات ریاضی سطح بالا نیاز دارد. برای اندازه گیری ارتباط، محققان از طیف وسیعی از ضرایب تغییرات، از جمله تحلیل همبستگی و رگرسیون استفاده می کنند.

• رگرسیون چیست؟

• آنالیز رگرسیون

• انواع ضرایب همبستگی

3- مزایای تجزیه و تحلیل آماری

در پاسخ به سوال تحلیل آماری چیست بهتر است به بررسی مزایای ان نیز بپردازیم. تجزیه و تحلیل آماری را می توان نعمتی برای بشر نامید و مزایای بسیاری هم برای افراد و هم برای سازمان ها دارد. در زیر برخی از دلایلی وجود دارد که چرا باید در تحلیل آماری سرمایه گذاری کنید:

• می تواند به شما در تعیین ارقام ماهانه، سه ماهه، سالانه سود فروش و هزینه ها کمک کند و تصمیم گیری شما را آسان تر می کند.
• می تواند به شما در تصمیم گیری آگاهانه و صحیح کمک کند.
• می تواند به شما در شناسایی مشکل یا علت خرابی و انجام اصلاحات کمک کند. به عنوان مثال، می تواند دلیل افزایش کل هزینه ها را شناسایی کند و به شما در کاهش هزینه های بیهوده کمک کند.
• می تواند به شما در انجام تجزیه و تحلیل بازار و ایجاد یک استراتژی بازاریابی و فروش موثر کمک کند.
• به بهبود کارایی فرآیندهای مختلف کمک می کند.

4- مهارت های لازم برای تحلیل آماری

از آنجایی که بیشتر مسئولیت های شغلی شما احتمالاً بر داده ها و تجزیه و تحلیل آماری متمرکز است، مهارت های ریاضی بسیار مهم هستند. مهارت های ریاضی سطح بالا می تواند به شما کمک کند کار خود را بررسی کنید و استراتژی هایی برای تجزیه و تحلیل داده ها ایجاد کنید، حتی اگر از نرم افزار برای بسیاری از محاسبات استفاده کنید. هنگامی که مهارت های ریاضی خود را تقویت می کنید، تمرکز بر آمار – به ویژه آمار با مجموعه داده های بزرگ – می تواند به شما در جستجوی فرصت های شغلی متمایز شود. شایستگی با نرم افزارهای کامپیوتری و یادگیری پلتفرم های جدید نیز به شما کمک می کند در موقعیت های پیشرفته تر برتری داشته باشید و شما را در تقاضای بالا قرار دهد.

تجزیه و تحلیل داده ها، حل مسئله و تفکر انتقادی مهارت های حیاتی برای کمک به شما در تعیین معنای واقعی مجموعه داده ها و تصویر بزرگتر هستند. اغلب، مجموعه داده های بزرگ ممکن است آنچه را که در سطح ظاهر می شوند، نشان ندهند. برای رسیدن به انتها، باید در مورد عواملی که ممکن است بر مجموعه داده‌ها تأثیر بگذارند، انتقادی بیندیشید، یک طرح تحلیل آگاهانه ایجاد کنید، و سوگیری را برای شناسایی روندهای روشن‌تر تجزیه کنید.

برای برتری در محل کار، باید مهارت های مدیریت پایگاه داده خود را تقویت کنید، روش های آماری را به روز نگه دارید، و به طور مداوم مهارت های تحقیقاتی خود را بهبود بخشید. ساختن این مهارت‌ها زمان بر است، بنابراین شروع با دوره‌های مقدماتی و داشتن صبر و حوصله در هنگام ایجاد مهارت‌ها مهم است.

5- فرآیند تحلیل آماری

در زیر 5 مرحله برای انجام یک تجزیه و تحلیل آماری ارائه شده است که باید دنبال کنید:

مرحله 1: ماهیت داده هایی را که قرار است تجزیه و تحلیل کنید، شناسایی و توصیف کنید.
مرحله 2: مرحله بعدی ایجاد رابطه بین داده های تجزیه و تحلیل شده و جامعه نمونه ای است که داده ها به آن تعلق دارند.
مرحله 3: مرحله سوم ایجاد مدلی است که رابطه بین جامعه و داده ها را به وضوح ارائه و خلاصه می کند.
مرحله 4: ثابت کنید مدل معتبر است یا خیر.
مرحله 5: از تحلیل پیش بینی برای پیش بینی روندها و رویدادهای احتمالی آینده استفاده کنید.

اگر بخواهیم بیشتر توضیح دهیم می توانیم این 5 مرحله را در 5 عنوانی که در ادامه می آید با جزئیات بیشتر توضیح دهیم.

1-5- جمع آوری داده ها

اولین گام در تجزیه و تحلیل آماری جمع آوری داده ها است. شما می توانید داده ها را از طریق منابع اولیه یا ثانویه مانند نظرسنجی، نرم افزار مدیریت ارتباط با مشتری، آزمون های آنلاین، گزارش های مالی و ابزارهای اتوماسیون بازاریابی جمع آوری کنید. برای اطمینان از دوام بودن داده ها، می توانید داده هایی را از نمونه ای انتخاب کنید که نماینده یک جامعه است. به عنوان مثال، یک شرکت ممکن است داده های مشتریان قبلی را برای درک رفتارهای خریدار جمع آوری کند.

2-5- سازماندهی داده ها

مرحله بعدی پس از جمع آوری داده ها، سازماندهی داده ها است. همچنین به عنوان پاکسازی داده ها شناخته می شود، این مرحله شامل شناسایی و حذف داده های تکراری و ناهماهنگی هایی است که ممکن است مانع از دستیابی به تجزیه و تحلیل دقیق شود. این مرحله مهم است زیرا می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا از صحت داده‌ها و نتایجی که از تجزیه و تحلیل می‌گیرند اطمینان حاصل کنند.

3-5- ارائه داده ها

ارائه داده ها گسترش پاکسازی داده ها است، زیرا شامل مرتب کردن داده ها برای تجزیه و تحلیل آسان است. در اینجا می توانید از ابزارهای آمار توصیفی برای خلاصه کردن داده ها استفاده کنید. ارائه داده ها همچنین می تواند به شما در تعیین بهترین راه برای ارائه داده ها بر اساس ترتیب آن کمک کند.

4-5- تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها شامل دستکاری مجموعه داده ها برای شناسایی الگوها، روندها و روابط با استفاده از تکنیک های آماری، مانند تجزیه و تحلیل آماری استنباطی و تداعی است. شما می توانید از نرم افزارهای کامپیوتری مانند صفحات گسترده برای خودکارسازی این فرآیند و کاهش احتمال خطای انسانی در فرآیند تحلیل آماری استفاده کنید. این می تواند به شما امکان تجزیه و تحلیل کارآمد داده ها را بدهد.

5-5- تفسیر داده ها

آخرین مرحله تفسیر داده ها است که نتایج قطعی در مورد هدف تجزیه و تحلیل ارائه می دهد. پس از تجزیه و تحلیل، می توانید نتیجه را به صورت نمودار، گزارش، کارت امتیازی و داشبورد ارائه دهید تا برای افراد غیرحرفه ای قابل دسترسی باشد. به عنوان مثال، تفسیر تجزیه و تحلیل تأثیر یک کارخانه 6000 کارگری بر میزان جرم و جنایت در یک شهر کوچک با جمعیت 13000 نفر می تواند نرخ رو به کاهشی از فعالیت های مجرمانه را نشان دهد. برای نمایش این کاهش می توانید از نمودار خطی استفاده کنید.

6- روشهای تحلیل آماری

اگرچه روش‌های مختلفی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود، اما در زیر ۵ روش پرکاربرد و محبوب تحلیل آماری آورده شده است:

1-6- میانگین

متوسط یا میانگین یکی از رایج ترین روش های تحلیل آماری است. میانگین روند کلی داده ها را تعیین می کند و محاسبه آن بسیار ساده است. میانگین با جمع کردن اعداد موجود در مجموعه داده با هم و سپس تقسیم آن بر تعداد نقاط داده محاسبه می شود. با وجود سهولت محاسبه و مزایای آن، استفاده از میانگین به عنوان تنها شاخص آماری توصیه نمی شود زیرا می تواند منجر به تصمیم گیری نادرست شود.

فرمول محاسبه میانگین به صورت زیر است:

میانگین = مجموعه اعداد تقسیم بر تعداد آیتم های مجموعه

مثال: می توانید میانگین اعداد 1، 2، 3، 4، 5 و 6 را با جمع کردن اعداد با هم و سپس تقسیم پاسخ مرحله اول بر تعداد ارقام لیست که 6 می شود، پیدا کنید. میانگین اعداد 3.5 است.

2-6- انحراف معیار

انحراف معیار یکی دیگر از ابزارها یا روش های آماری بسیار پرکاربرد است. انحراف نقاط داده های مختلف از میانگین کل مجموعه داده را تجزیه و تحلیل می کند. تعیین می کند که چگونه داده های مجموعه داده در اطراف میانگین پخش می شوند. شما می توانید از آن برای تصمیم گیری در مورد اینکه آیا نتایج تحقیق قابل تعمیم است یا خیر استفاده کنید.

به بیان دیگر انحراف استاندارد (SD) برای تعیین پراکندگی نقاط داده استفاده می شود. این یک روش تجزیه و تحلیل آماری است که به تعیین چگونگی انتشار داده ها در اطراف میانگین کمک می کند. انحراف استاندارد بالا به این معنی است که داده ها به طور گسترده ای از میانگین پراکنده می شوند. یک انحراف استاندارد پایین نشان می دهد که بیشتر داده ها به میانگین نزدیکتر هستند.

یک کاربرد SD برای آزمایش این است که آیا شرکت کنندگان در یک نظرسنجی سؤالات مشابهی داده اند یا خیر. اگر درصد زیادی از پاسخ‌دهندگان مشابه باشند، به این معنی است که شما انحراف معیار پایینی دارید و می‌توانید پاسخ‌های آن‌ها را برای جمعیت بزرگ‌تری اعمال کنید. برای محاسبه انحراف معیار از این فرمول استفاده کنید:

σ2 = Σ(x – μ)2/n

• σ نشان دهنده انحراف معیار است
• Σ نشان دهنده مجموع داده ها است
• x نشان دهنده مقدار مجموعه داده است
• μ نشان دهنده میانگین داده ها است
• n نشان دهنده تعداد نقاط داده در جامعه است

مثال: می توانید انحراف استاندارد مجموعه داده های مورد استفاده در محاسبه میانگین را محاسبه کنید. اولین گام، یافتن واریانس مجموعه داده است. برای یافتن واریانس، هر مقدار در مجموعه داده را از میانگین کم کنید، جواب را مربع کنید، همه چیز را با هم جمع کنید و بر تعداد نقاط داده تقسیم کنید.

واریانس = 6 /(²(3.5-1) + ²(3.5-2) + ²(3.5-3) + ²(3.5-4) + ²(3.5-5) + ²(3.5-6))

واریانس = 6 / (6.25 + 2.25 + 0.25 + 0.25 + 2.25 + 6.25)

واریانس = 17.25/6 = 2.875

در مرحله بعد، می توانید جذر واریانس را محاسبه کنید تا انحراف معیار داده ها را بیابید.

انحراف معیار = 2.875√ = 1.695

• انحراف معیار چیست؟

3-6- برگشت یا رگرسیون

رگرسیون یک ابزار آماری است که به تعیین رابطه علت و معلولی بین متغیرها کمک می کند. رابطه بین یک متغیر وابسته و یک متغیر مستقل را تعیین می کند. معمولاً برای پیش بینی روندها و رویدادهای آینده استفاده می شود.

رگرسیون به ردیابی اینکه چگونه تغییرات در یک متغیر بر تغییرات متغیر دیگر یا تأثیر یکی بر دیگری تأثیر می گذارد کمک می کند. رگرسیون می تواند نشان دهد که آیا رابطه بین دو متغیر ضعیف، قوی است یا در یک بازه زمانی تغییر می کند. فرمول رگرسیون این است:

Y = a + b(x)

• Y نشان دهنده متغیر مستقل یا داده های مورد استفاده برای پیش بینی متغیر وابسته است
• x نشان دهنده متغیر وابسته است که متغیری است که می خواهید اندازه گیری کنید
• a نشان دهنده نقطه ی y یا مقدار y زمانی است که x برابر با صفر باشد
• b نشان دهنده شیب نمودار رگرسیون است

مثال: در صورتی که هزینه تعمیر و نگهداری در زمانی که مسافت پیموده شده روی خودرو وجود ندارد 100 دلار باشد، هزینه دلاری نگهداری خودروی 40000 مایلی رانده شده را بیابید. b را 0.02 در نظر بگیرید، بنابراین هزینه تعمیر و نگهداری به ازای هر واحد افزایش در مایل ها 0.02 دلار افزایش می یابد.

Y = هزینه نگهداری خودرو
X = 40000 مایل
a = 100 دلار
b = 0.02 دلار
Y = 100 دلار + 0.02 (40000)

Y = 900 دلار

این نشان می دهد که مسافت پیموده شده بر هزینه های تعمیر و نگهداری خودرو تأثیر می گذارد.

4-6- تست فرضیه

از آزمون فرضیه (Hypothesis testing) می توان برای آزمون اعتبار یا درستی یک نتیجه گیری یا استدلال در برابر یک مجموعه داده استفاده کرد. فرضیه فرضی است که در ابتدای تحقیق مطرح شده است و بر اساس نتایج تحلیل می تواند درست یا نادرست باشد.

به بیان دیگر آزمون فرضیه برای آزمایش اینکه آیا نتیجه گیری برای یک مجموعه داده خاص با مقایسه داده ها در برابر یک فرض خاص معتبر است یا خیر، استفاده می شود. نتیجه آزمون می تواند فرضیه را باطل کند، جایی که به آن فرضیه نال یا فرضیه 0 می گویند. هر چیزی که فرضیه صفر را نقض کند، فرضیه اول یا فرضیه 1 نامیده می شود.

مثال: از محاسبه رگرسیون بالا، می خواهید این فرضیه را آزمایش کنید که مسافت پیموده شده بر هزینه های تعمیر و نگهداری خودرو تأثیر می گذارد. برای آزمایش این فرضیه، شما ادعا می کنید مسافت پیموده شده بر هزینه های تعمیر و نگهداری خودرو تأثیر می گذارد. در اینجا، ما فرضیه صفر را رد می کنیم زیرا رگرسیون بالا نشان می دهد که مسافت پیموده شده بر هزینه های تعمیر و نگهداری خودرو تأثیر می گذارد.

5-6- تعیین حجم نمونه

تعیین حجم نمونه یا نمونه‌گیری داده، تکنیکی است که برای استخراج نمونه از کل جامعه، که نماینده جامعه است، استفاده می‌شود. این روش زمانی استفاده می شود که حجم جمعیت بسیار زیاد باشد. شما می‌توانید از میان تکنیک‌های نمونه‌گیری داده‌های مختلف مانند نمونه‌گیری گلوله برفی، نمونه‌گیری آسان و نمونه‌گیری تصادفی انتخاب کنید.

7- نرم افزار تجزیه و تحلیل آماری (تحلیل آماری با نرم افزار)

تجزیه و تحلیل آماری اغلب شامل محاسباتی با استفاده از داده های بزرگ است که برای محاسبه با دست بسیار بزرگ است. خبر خوب این است که بسیاری از انواع نرم افزارهای آماری برای کمک به تجزیه و تحلیل موثر و کارآمد داده ها توسعه یافته اند. تسلط بر این نرم افزار آماری می تواند شما را برای کارفرمایان جذاب جلوه دهد و به شما امکان می دهد روی پروژه های پیچیده تری کار کنید.

درنتیجه بهتر است در جواب به سوال تحلیل آماری چیست با نرم افزارهای کاربری آن نیز آشنا شوید. همه نمی توانند محاسبات آماری بسیار پیچیده را با دقت انجام دهند و تجزیه و تحلیل آماری را به فرآیندی زمان بر و پرهزینه تبدیل کنند. نرم افزارهای آماری به ابزار بسیار مهمی برای شرکت ها برای انجام تجزیه و تحلیل داده های خود تبدیل شده است. این نرم افزار از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای انجام محاسبات پیچیده، شناسایی روندها و الگوها و ایجاد نمودارها و جداول به طور دقیق در عرض چند دقیقه استفاده می کند.

نرم افزار برای تحلیل آماری معمولاً به کاربران امکان می دهد تا با گنجاندن ابزارهای اضافی برای سازماندهی و تفسیر مجموعه داده ها و همچنین برای ارائه آن داده ها، تحلیل های پیچیده تری را انجام دهند.

تجزیه و تحلیل آماری اغلب شامل محاسباتی با استفاده از داده های بزرگ است که برای محاسبه با دست بسیار بزرگ است. خبر خوب این است که بسیاری از انواع نرم افزارهای آماری برای کمک به تجزیه و تحلیل موثر و کارآمد داده ها توسعه یافته اند. تسلط بر این نرم افزار آماری می تواند شما را برای کارفرمایان جذاب جلوه دهد و به شما امکان می دهد روی پروژه های پیچیده تری کار کنید.

تحلیل آماری با نرم افزار هم برای آمار توصیفی و هم برای آمار استنباطی مفید است. می توانید از آن برای تولید نمودارها و نمودارها یا انجام محاسبات برای نتیجه گیری و استنتاج از داده ها استفاده کنید. برای مثال، IBM SPSS Statistics بیشتر فرآیند تحلیلی را پوشش می دهد. از آماده سازی داده ها و مدیریت داده ها تا تجزیه و تحلیل و گزارش. این نرم افزار شامل یک رابط قابل تنظیم است، و حتی اگر استفاده از آن برای افراد سخت باشد، برای کسانی که در نحوه کار با آن تجربه دارند نسبتا آسان است. در حالی که نوع نرم افزار آماری مورد استفاده شما به کارفرمای شما بستگی دارد، نرم افزارهای رایج مورد استفاده عبارتند از:

• SAS
• R
• SPSS
• Minitab
• ٍEviews
• Stata
• Amos

8- مثال تحلیل آماری

برای درک بیشتر در مورد تجزیه و تحلیل آماری، به محاسبه نمونه انحراف استاندارد در زیر نگاه کنید.
وزن 5 پایه پیتزا بر حسب سانتی متر به شرح زیر می باشد

محاسبه میانگین = (9+2+5+4+12)/5 = 32/5 = 6.4
محاسبه میانگین مجذور انحراف میانگین = (6.76+19.36+1.96+5.76+31.36)/5 = 13.04
واریانس نمونه = 13.04
انحراف استاندارد = √13.04 = 3.611

نتیجه گیری

امیدواریم این مقاله به شما در درک اهمیت تجزیه و تحلیل آماری در هر زمینه‌ای از زندگی کمک کرده باشد. هوش مصنوعی (AI) می تواند به شما کمک کند تا تجزیه و تحلیل آماری و تجزیه و تحلیل داده ها را بسیار موثر و کارآمد انجام دهید. البته به همین سادگی که محاسبات انجام دادیم و مثال زدیم نیست. در این مقاله بیشتر هدف این بود که با کلیات موضوع آشنا شده و دیدی نسبت به بحث تحلیل آماری پیدا کنید.

9- سوالات متداول

1- چگونه تحلیل آماری انجام دهیم؟

مرحله 1: فرضیه های خود را بنویسید و طرح تحقیق خود را برنامه ریزی کنید
مرحله 2: جمع آوری داده ها از نمونه
مرحله 3: داده های خود را با آمار توصیفی خلاصه کنید
مرحله 4: فرضیه ها را آزمایش کنید یا با آمار استنباطی تخمین بزنید
مرحله 5: نتایج خود را تفسیر کنید

2- گام اول در تحلیل آماری چیست؟

گام اول در تحلیل آماری، جمع‌آوری داده‌ها و ایجاد مجموعه‌ای از اطلاعات قابل اندازه‌گیری و اندازه‌گیری شده است. این گام اساسی‌ترین قدم در هر تحقیق آماری است، زیرا تمام تحلیل‌ها و نتایج بعدی بر اساس این داده‌ها ارائه می‌شوند. برای انجام این گام، معمولاً محققان از روش‌های مختلف جمع‌آوری داده استفاده می‌کنند. این مرحله ممکن است شامل مصاحبه‌ها، نظرسنجی‌ها، تجربیات آزمایشگاهی، مشاهده‌ها و یا مطالعه مدارک و اطلاعات موجود باشد.

همچنین، در این گام معمولاً باید تعیین کنید که چه متغیرهایی مورد نظر شما هستند و چگونه می‌توانید آن‌ها را اندازه‌گیری کنید. همچنین، می‌بایست روش‌های نمونه‌برداری مناسبی را انتخاب کنید تا اطلاعات کافی و نماینده‌ای از جامعه مورد مطالعه خود بدست آورید.

3- چه نوع تحلیل آماری باید برای داده هایم استفاده نمایم؟

این سوال یکی از پرتکرارترین سوالات مرتبط با تحلیل آماری می باشد. انتخاب نوع وابسته به نوع داده‌ها، هدف اصلی تحلیل، فرضیه‌ها و سوالات پژوهشی شما خواهد بود. برخی از روش‌ها و تحلیل‌های رایج همانطورکه گفته شد توصیف‌آماری (مثل میانگین میانه و مد)، آزمون‌های فرضیه، رگرسیون، انحراف معیار و تحلیل واریانس (ANOVA) ، تحلیل مسیر (Path Analysis) و … می‌باشد.