Analiza statystyczna

Analiza statystyczna
Polecane artykuły
Analiza przyczynowa Metody taksonomiczne Szereg czasowy Symulacja Statystyka opisowa ANOVA Ekonometria Model ekonometryczny Skalowanie wielowymiarowe

Analiza statystyczna jest to nauka, która polega na zbieraniu i szczegółowym badaniu pojedynczo każdej próbki danych z określonego zestawu elementów, który umożliwia nam pobranie próbek. Z literatury można wywnioskować, że analizy te przeprowadzane są w celu określenia podstawowych schematów i trendów oraz zebrania jak największej wiedzy z danych, które udało się uzyskać. Do określenia szacunkowo całości populacji potrzebujemy próbki reprezentatywnej. Według D. Łydżba oraz A. Różański "Próbka jest reprezentatywna wtedy i tylko wtedy gdy średnia wartość mierzonej wielkości otrzymana ze skończonej liczby pomiarów wykonanych na losowo wybranych, ale o tym samym ustalonym wymiarze, próbkach reprezentuje parametr materiałowy ośrodka losowego, oczywiście z zadanym dopuszczalnym błędem" (D. Łydżba, A. Różański 2009, s. 8).

TL;DR

Analiza statystyczna to nauka polegająca na badaniu danych w celu odkrycia schematów i trendów. Metody analizy statystycznej obejmują statystykę opisową, analizę współzależności i analizę dynamiki. Inne metody to analiza dyskryminacyjna, analiza przeżycia, analiza czynnikowa, analiza szeregów czasowych i analiza wariancji. Analiza statystyczna ma zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak rynek nieruchomości, rynek pracy i problemy ekonomiczne.

Metody analizy statystycznej

W oparciu o statystykę opisową wyróżniamy trzy działy (A. Zimny 2010, s. 9-10):

• analizę struktury zbiorowości - analiza ta, ma na celu ustalenie w jaki sposób rozłożone są wybrane warianty cechy zmiennej pośród poszczególnych jednostek badanej zbiorowości statystycznej. Wykorzystujemy:

1. Wskaźniki struktury i natężenia
2. Miary położenia (przeciętne)
3. Miary zmienności (dyspersji)
4. Miary asymetrii (skośności)
5. Miary koncentracji

• analiza współzależności zjawisk - polega ona na badaniu powiązań pomiędzy odmiennymi zmiennymi wyróżniającymi zbiorowość statystyczną. Wykorzystujemy:

1. Analiza korelacji
2. Analiza regresji

• analiza dynamiki zjawisk - ta analiza zajmuje się wyodrębnieniem zmian, jakie pojawiaj się podczas kształtowania się badanej cechy zmiennej w pewnym odstępie czasu. Wykorzystujemy:

1. Metody indeksowe
2. Dekompozycja szeregu czasowego

Pozostałe metody:

• Analiza dyskryminacyjna - metoda ta bada zróżnicowanie między grupami obiektów (mogą to być dwie grupy, bądź więcej) na podstawie zbioru wyselekcjonowanych zmiennych niezależnych. Ma na celu dyskryminację lub klasyfikację zmiennych (P. Radkiewicz 2010, s. 1).
• Analiza przeżycia - inaczej analiza czasu trwania, ta analiza określa model przeżycia sprecyzowanego zjawiska lub obiektu, ponadto analizowane dane mogą również zostać użyte do prognozowania wzorców przeżywania. Proces "trwania", czyli początek oraz zakończenie danej, analizowanej czynności jest podstawą analizy przeżycia. Na przykładzie jazdy tramwajem, początkiem jest wejście do tramwaju, a końcem wyjście z niego (Ł. Sobaszek, A. Gola 2015, s. 626).
• Analiza czynnikowa - analiza ta jest zbiorem sposobów i procedur statystycznych, które umożliwiają zamianę pokaźnej liczby badanych zmiennych na dużo mniejszą liczbę niezależnych od siebie czynników, bądź składowych głównych. Ogółem analiza czynnikowa dotyczy nie tylko klasycznej analizy czynnikowej, ale również metodę głównych składowych. Pierwsza, klasyczna analiza czynnikowa znalazła zastosowanie głównie w badaniach zewnętrznych zależności pomiędzy zmiennymi. Podstawowe założenia oraz nadrzędne idee zostały sformułowane przez Spearmana i Thurstonea. Druga natomiast, metoda głównych składowych stosowana jest w dwóch analizach: struktury zbioru obserwacji oraz współzależności zbioru zmiennych (M. Walesiak, A. Bąk 1997, s. 75).
• Analiza szeregów czasowych - ten rodzaj analizy stosowany jest głównie w praktyce gospodarczej. Nadrzędnym celem tej analizy jest przeważnie osiągniecie możliwości prognozowania sekwencji zjawisk. Jednak należy również pamiętać o pozostałych celach analizy szeregów czasowych, czyli o analizie (odkrycie co spowodowało właśnie taki przebieg zdarzeń) jak również o możliwości symulacji (A. Sokołowski 2010, s. 81).
• Analiza wariancji - polega na porównywaniu zmienności wyników, czyli właśnie wariancji. Metoda ta została odkryta w ciekawy sposób, mianowicie Analiza powstała jako "praktyczna metoda pozwalająca rozstrzygać kwestie wpływu rozmaitych czynników na szybkość wzrostu roślin oraz wielkość plonów" (S. Bedyńska, M.Cyprańska 2017, s. 14). Jej twórcą był biolog i statystyk, Ronald A. Fischer.

Zastosowanie analizy statystycznej

Z różnorodnej literatury możemy wywnioskować, że analiza statystyczna ma zastosowanie w niemalże wszystkich dziedzinach. Badany i oceniany jest między innymi rynek nieruchomości, rynek pracy, problemy ekonomiczne (przykładowo wzrost PKB), natężenia emisji zanieczyszczeń, poziom rozwoju społeczno-gospodarczego oraz nawet produkcja energii elektrycznej.

Bibliografia

• Bedyńska S., red.Cypryańska M. (2013) "Statystyczny drogowskaz 2. Praktyczne wprowadzenie do analizy wariancji", wyd. SEDNO
• Łydżba D., Różański A. (2010) Statystyczna charakteryzacja miar geometrycznych mikrostruktur losowych: definicje, właściwości i zastosowania Górnictwo i Geoinżynieria 34
• Radkiewicz P. (2010) Analiza dyskryminacyjna. Podstawowe założenia i zastosowania w badaniach społecznych Instytut Studiów Społecznych, Uniwersytet Warszawski
• Sobaszek Ł., Gola A. (2015) Koncepcja zastosowania metody analizy przeżycia dla potrzeb predykcji zakłóceń procesu produkcyjnego Innowacje w zarządzaniu i inżynierii produkcji. Towarzystwo Zarządzania Produkcją 1
• Sokołowski A. (2010) Analiza przebiegów czasowych i prognozowanie Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, StatSoft Polska Sp. z o. o
• Walesiak M., Bąk A. (1997) Wykorzystanie analizy czynnikowej w badaniach marketingowych Badania operacyjne i decyzje, nr 1
• Zimny A. (2010), Statystyka opisowa Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Koninie, Konin

Autor: Karolina Kaczmarczyk