Étapes de l'analyse statistique
Les analyses statistiques sont très nécessaires pour la recherche quantitative et même qualitative.
L’économie, le marketing, la finance, la géographie, la biologie, la médecine, l’ingénierie et bien d’autres branches du travail et des connaissances humaines appliquent l’analyse statistique à leurs méthodologies différentes.
La disponibilité de logiciels statistiques tels que SPSS, Statgraphics, Minitab, SAS, ainsi que des outils complémentaires pour l’analyse Microsoft Excel, a contribué à généraliser l’utilisation de l’analyse statistique pour tous les types de professionnels.
Les techniques d'analyse de données, des plus simples aux plus sophistiquées et innovantes, sont accessibles à tous aujourd'hui. Elles deviennent un véritable «boom» d' outils d' analyse de données pour la prise de décision, même si tout le monde ne sait pas comment l'utiliser au mieux. forme.
Passons en revue les concepts d' analyse des données, d' analyse statistique et les étapes d'une étude statistique .
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Qu'est-ce qu'une analyse statistique?
Une analyse statistique confère validité et fiabilité aux résultats ou hypothèses de toute enquête, permet de tirer des conclusions et de prendre des décisions qui s’appliquent à un univers ou à une population à partir d’un petit échantillon analysé.
L'analyse statistique est un processus complet dans le protocole de recherche qui couvre:
- Définition des variables d'étude
- Définition d'hypothèses ou d'hypothèses
- Indicateurs pour les mesurer
- Sélection et mesure des sujets et des données de l'échantillon
- Calculs descriptifs, mesures de la tendance centrale et de la variabilité
- Sélection et application d'outils d'analyse inférentielle
- Contraste des hypothèses
- Présentation des résultats et des conclusions
SAS, l'un des plus grands spécialistes de l'analyse de données pour le secteur, définit l'analyse statistique comme une procédure permettant de collecter, d'explorer et de présenter de grandes quantités de données afin de rechercher des tendances ou de découvrir des tendances.
Les techniques d' analyse des données statistiques vont des méthodes descriptives simples à la synthèse des données, telles que les moyennes de tendance centrale et les moyennes de variabilité ou de dispersion; passant par des techniques d'analyse statistique plus complexes telles que les intervalles de confiance, les tests d'hypothèses, l'ANOVA, la régression linéaire, voire des outils de simulation puissants.
En résumé, une analyse statistique implique un ensemble de procédures et de techniques qui aident à donner un sens et à la validité des données. Valorisons les étapes d'une étude statistique .
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Qu'est-ce qu'une analyse de données?
Le portail de la BID, Améliorer les vies, nous montre les étapes à suivre pour une bonne analyse des données .
Une analyse de données est la phase du processus d’enquête qui consiste à établir des inférences et des descripteurs pour les variables étudiées afin de générer des conclusions ou des résultats concluants.
L' analyse des données examine, purifie, transforme et résume les données collectées afin de générer des conclusions utiles pour toute prise de décision, ainsi que d'accepter ou de rejeter les hypothèses d'une enquête.
L'analyse des données utilise des outils statistiques pour décrire les variables, les valeurs approximatives d'un échantillon à une population, expliquer les relations possibles entre les différentes variables étudiées, générer des prévisions, des simulations ou des approximations d'un phénomène.
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Comment faire une analyse statistique?
Quelle que soit la méthode choisie, effectuer une analyse statistique nécessite des questions de recherche claires, un examen minutieux des données, des analyses reproductibles et la capacité de présenter les résultats de manière compréhensible.
Vous devriez pouvoir poser des questions de recherche claires décrivant ce que vous souhaitez apprendre de votre analyse statistique .
Vous voudrez peut-être connaître ou évaluer, par exemple, les performances des étudiants dans une université reconnue en fonction des notes moyennes obtenues par des étudiants de différentes années et de différentes carrières ou de l'impact de l'éducation et de la formation supplémentaire sur les salaires moyens des programmeurs en informatique. .
Les questions auxquelles vous essayez de répondre vous aideront à déterminer le type d’analyse que vous effectuez sur les données statistiques .
La question sur les notes moyennes, par exemple, pourrait ne nécessiter qu'un ensemble de statistiques descriptives, telles que des moyennes.
Cependant, l'approche de l'éducation et l'effet de la formation sur les salaires nécessitent une analyse plus complexe, telle que des tests d'hypothèse, des tests de t-student et une analyse de variance (ANOVA).
Rassemblez et entrez vos données. Les tableurs tels que Excel, Numbers et Open Office sont excellents pour la saisie de données.
Les mesures de statistiques descriptives telles que la moyenne, la plage, la variance et l’écart-type sont faciles à calculer au moyen de formules Microsoft Excel.
Comment faire une analyse de données: traitement de données
Lors de la saisie de données dans une feuille de calcul ou une base de données, vous devrez peut-être modifier le format pour répondre à vos besoins en matière d'analyse.
Par exemple, si les données proviennent d'un questionnaire ou d'un ensemble d'entretiens, vous devrez attribuer des codes numériques aux données qualitatives afin qu'elles puissent être correctement analysées à l'aide de techniques statistiques ou de logiciels .
Examinez vos données visuellement avant de vous lancer dans des analyses plus complexes. Etudiez vos données, leur type, leur origine, les méthodes que vous utilisez pour les générer sont-elles adéquates?
Même les statisticiens et les analystes de données qualifiés prennent le temps d'examiner les informations avant l' analyse, cherchant ainsi à éviter les biais ou les erreurs de traitement.
Une méthode utile pour la visualisation consiste à produire un graphique ou un tableau résumant les informations.
Les programmes statistiques et Excel ont la capacité de le faire. BID Améliorer les vies présente six outils gratuits et peu connus d' analyse et de visualisation de données .
Le type de données analysées aidera à déterminer le type de graphique le plus approprié.
Les graphiques à secteurs, par exemple, sont un excellent moyen de résumer des proportions ou des pourcentages, tandis que les graphiques à barres peuvent représenter visuellement des quantités ou des fréquences observées par catégories.
Des outils tels que la régression linéaire vous permettent de générer des prévisions et même des formules de prédiction. Étudiez les résultats de près, en recherchant des modèles qui répondent à vos questions de recherche.
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Analyse statistique: outils de présentation d'informations
Résumez les résultats de vos analyses statistiques en utilisant des tableaux de données ou des graphiques, si possible. Pour présenter vos résultats, utilisez l’un d’eux, pas les deux, car l’information peut être redondante pour certains lecteurs.
Enregistrez vos informations ou vos données dans des fichiers CSV ou .txt, également appelés fichiers de texte brut. Ainsi, quel que soit le périphérique ou le programme utilisé, ils seront facilement visibles.
Appuyez-vous sur des programmes tels que Microsoft PowerPoint lors de la présentation de vos résultats. Soyez bref et utilisez le texte de votre rapport pour souligner les principales conclusions de votre analyse .
Faites attention aux termes statistiques et scientifiques lorsque vous communiquez les résultats de votre analyse, essayez une exposition didactique.
N'oubliez pas que tous les membres de votre public cible ne disposent pas de connaissances statistiques approfondies. Il est donc important que votre rapport parle dans un contexte compréhensible pour tous les lecteurs, quel que soit votre niveau de connaissance des statistiques et de l'analyse des données .
