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發布時間：2023-08-24 11:13
統計分析是收集和分析數據以確定模式和趨勢并為決策提供信息的過程。統計分析主要有兩種類型：描述性統計對數據進行解釋和可視化，而推斷性統計則將數據推斷到更大的群體中。除其他外，統計分析還能幫助企業降低成本，提高工作效率。許多企業依靠統計分析來整理收集到的信息，并根據這些數據預測未來趨勢。雖然企業在如何處理大量數據方面有很多選擇，但統計分析是將這些數據作為一個整體進行檢查以及將其分解為單個樣本的一種方法。
統計分析或統計是收集和分析數據以確定模式和趨勢、消除偏見并為決策提供信息的過程。它是業務分析的一個方面，涉及收集和分析業務數據并報告趨勢。企業可以通過多種方式利用統計分析，如確定業績最佳的產品線、確定業績不佳的供應商，以及深入了解不同地區的銷售業績差異。統計分析工具有助于建立預測模型。統計分析工具不是簡單地顯示可能受許多外部因素影響的趨勢預測，而是讓公司能夠深入挖掘，以獲得更多的洞察力。
統計分析主要有兩種類型：描述型和推斷型，也稱為建模型。
1.描述性統計
描述性統計用于機構總結數據。這種類型的分析通常包括描述數據的圖表和匯總表，以便于理解，而不是依賴于原始的、雜亂無章的數據。從描述性統計中得出的有用數據包括模數、中位數和平均數，以及范圍、方差和標準差。不過，描述性統計不是用來得出結論的。
2.推斷統計
推斷統計允許我們從具有代表性的樣本中提取數據，并利用這些數據獲得更廣泛的真理。它允許組織推斷數據集之外的數據，比描述性統計更進一步。推斷統計在很大程度上依賴于找到最具代表性的樣本，并從中得出更廣泛人群的結論。由于從有限的數據集推斷更大的群體總是存在不確定性，因此統計推斷的基礎是估計預測的不確定性。
統計推斷的結論就是統計報表。最常見的統計報表形式如下。
a.估計值：估計值是最接近相關參數的特定值。
b.置信區間：置信區間的定義是使用從人群中提取的一組數據構建的區間，如果重復選擇這些數據集，這些區間就會包含參數在給定置信度下的真值。換句話說，置信區間是衡量模型對實際觀測數據的預測程度。
c.置信區間：例如，包含 95% 后驗可信度的一組值稱為置信區間。這是一種標準化置信區間的方法。當人們讀到一項置信度為 95% 的研究時，指的就是置信區間。
1.復雜的概念
學習統計分析的最大挑戰之一是所用術語的復雜性。統計學涉及許多方法、技術和理論，可能比較復雜和抽象，對于初學者來說尤其如此。概率分布、假設檢驗和回歸分析等概念需要對基礎數學和邏輯思維有很好的理解。這些概念之間復雜的內在聯系可能會讓人不知所措，學生往往難以在它們之間建立連貫的聯系。
概率是統計學中的一個關鍵概念，它將不確定性和隨機性引入到分析中。許多學生難以直觀地理解條件概率、貝葉斯定理和隨機變量等概念。數學符號和形式主義可能令人生畏，沒有扎實的基礎很難掌握這些概念。
2.數學嚴謹性
統計學在很大程度上依賴于數學的嚴謹性來制定和驗證其方法。這對于不擅長數學的人來說是一個障礙。統計方法所依據的方程式、公式和推導可能會讓人望而生畏，尤其是對于那些沒有深厚數學背景的人來說。需要了解代數、微積分，有時甚至是線性代數，這可能是一個主要障礙。
此外，將這些數學表述轉化為有意義的見解也很困難。要了解數學運算如何影響數據解釋，不僅需要了解公式，還需要了解基本假設和含義。
3.不同的方法
統計學提供了多種方法，每種方法都是為了解決不同類型的研究問題和數據結構而設計的。 從基本的描述性統計方法到高級的多元分析，學生可能會對各種各樣的方法感到不知所措。要決定哪種方法適合特定的數據集或研究問題，需要充分了解方法本身及其使用環境。
例如，要在參數檢驗和非參數檢驗之間做出選擇，就必須清楚了解每種方法的基本假設。由于混淆或誤解而誤用統計方法會導致錯誤的結論。
4.解釋和結論
雖然統計分析是總結和分析數據的工具，但必須認真考慮對結果的解釋和從中得出的結論。這一步可能會出現誤讀和誤解。一個典型的例子就是假設檢驗中經常使用的 p 值。許多初學者誤解了它的含義，認為 p 值越小意味著效應越強或結果越顯著，但事實并非總是如此。
此外，統計意義并不總是意味著實際意義。大樣本中的小效應量可能會產生具有統計學意義的結果，但在現實世界中可能沒有意義。這種細微差別要求我們很好地理解統計結果與其實際意義之間的關系。
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