Kadangi duomenų analizės sritis tampa vis populiaresnė visuose kanaluose, žmonės vis labiau suvokia galiojančių rezultatų svarbą. Nesvarbu, ar skelbiate draugišką apklausą „Facebook“, ar atliksite plačią rinkos analizę savo darbdaviui, turite gauti tikslius duomenis iš apklausos rezultatų. Tai reiškia, kad naudojama viena iš daugelio šiandien prieinamų priemonių.
Surinktų duomenų supratimas
Kad galėtumėte nuspręsti, kurią statistinę priemonę naudoti, pirmiausia turite suprasti surinktus duomenis. Apklausos dažnai pateikiamos klausimyno forma, o atsakymai skiriasi nuo daugialypio pasirinkimo iki atviro. Statistikai taip pat gali naudoti mėginių ėmimą, kuris leidžia jiems paimti didesnės populiacijos pogrupį, pasirenkant prielaidą, kad mėginys atitinka visą. Duomenų rinkėjai taip pat turi atsižvelgti į kintamuosius, nes rezultatai gali būti iškreipti pasirenkant dalyvius, kurie jau turi tam tikrų bendrų funkcijų. Jei, pavyzdžiui, stengiatės nustatyti ryšį tarp tam tikrų regionų ir plaučių vėžio paplitimo, norėtumėte atsižvelgti į tokias savybes kaip rūkymo įpročiai.
Taip pat yra du pagrindiniai statistikos tipai: apibūdinantis ir nepagrįstas. Aprašomoji statistika ieško panašumų tarp visų gyventojų narių, o mažesnės statistikos prielaidos apie populiaciją remiasi duomenimis matomomis tendencijomis. Neišvengiamai statistikai dažnai apklausa prasideda hipoteze. Pavyzdžiui, „Depresija yra labiau paplitusi tarp senjorų, kurie gyvena vieni, nei senjorams, kurie dalijasi namais“. Tuomet ši hipotezė bus taikoma atsakymams iš surinktų ir panaudotų pavyzdžių, siekiant nustatyti, ar ši hipotezė yra teisinga.
Susipažinimas su įrankiais
Surinkus visus apklausos atsakymus, statistikai turi rasti būdą, kaip jį organizuoti taip, kad jį būtų galima ištirti. Paprastas studijas galima suskirstyti į „Excel“ skaičiuoklę, o eilutės sukurtos kiekvienam atsakymui. Tačiau pagrindinės skaičiuoklės turi savo apribojimus, todėl labiau pažangūs statistikai verčiasi į statistines priemones, kurios yra specifinės duomenų rinkimui ir analizei.
Dažnai programinė įranga, naudojama apklausos duomenims rinkti, taip pat gali būti naudojama ją valdyti. Tokie įrankiai kaip „SurveyMonkey“ parodys rezultatus procentais ir skaičiais, taip pat leidžia jums atlikti kryžminius atsakymus, pagrįstus atsakančių žmonių tipais. Pavyzdžiui, jei apklausa pasiekia vyrų ir moterų atranką, duomenys gali būti suskirstyti pagal amžių, lytį ir geografinę padėtį, jei surenkate šiuos duomenis dalyvių apklausos metu.
Technologijų dėka mokytis kurti ir naudoti pagrindinius tyrimus yra lengviau. Tačiau pažangias duomenų analizes dažnai renka specialistai, kurie specializuojasi statistikos darbe, ir naudoja intensyvius įrankius, tokius kaip MATLAB ir SAS Business Intelligence. Šios priemonės gali būti brangios ir su stipriomis mokymosi kreivėmis, kurios dažnai reikalauja specialaus mokymo, kad jas būtų galima naudoti.
