英國(guó)留學(xué)關(guān)于統(tǒng)計(jì)分析學(xué)知識(shí)的全面指南

統(tǒng)計(jì)分析是收集和分析數(shù)據(jù)以確定模式和趨勢(shì)并為決策提供信息的過(guò)程。統(tǒng)計(jì)分析主要有兩種類型：描述性統(tǒng)計(jì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋和可視化，而推斷性統(tǒng)計(jì)則將數(shù)據(jù)推斷到更大的群體中。除其他外，統(tǒng)計(jì)分析還能幫助企業(yè)降低成本，提高工作效率。許多企業(yè)依靠統(tǒng)計(jì)分析來(lái)整理收集到的信息，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。雖然企業(yè)在如何處理大量數(shù)據(jù)方面有很多選擇，但統(tǒng)計(jì)分析是將這些數(shù)據(jù)作為一個(gè)整體進(jìn)行檢查以及將其分解為單個(gè)樣本的一種方法。

一、什么是統(tǒng)計(jì)分析?

統(tǒng)計(jì)分析或統(tǒng)計(jì)是收集和分析數(shù)據(jù)以確定模式和趨勢(shì)、消除偏見(jiàn)并為決策提供信息的過(guò)程。它是業(yè)務(wù)分析的一個(gè)方面，涉及收集和分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)并報(bào)告趨勢(shì)。企業(yè)可以通過(guò)多種方式利用統(tǒng)計(jì)分析，如確定業(yè)績(jī)最佳的產(chǎn)品線、確定業(yè)績(jī)不佳的供應(yīng)商，以及深入了解不同地區(qū)的銷售業(yè)績(jī)差異。統(tǒng)計(jì)分析工具有助于建立預(yù)測(cè)模型。統(tǒng)計(jì)分析工具不是簡(jiǎn)單地顯示可能受許多外部因素影響的趨勢(shì)預(yù)測(cè)，而是讓公司能夠深入挖掘，以獲得更多的洞察力。

二、統(tǒng)計(jì)分析有哪些類型?

統(tǒng)計(jì)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(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)用于機(jī)構(gòu)總結(jié)數(shù)據(jù)。這種類型的分析通常包括描述數(shù)據(jù)的圖表和匯總表，以便于理解，而不是依賴于原始的、雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)。從描述性統(tǒng)計(jì)中得出的有用數(shù)據(jù)包括模數(shù)、中位數(shù)和平均數(shù)，以及范圍、方差和標(biāo)準(zhǔn)差。不過(guò)，描述性統(tǒng)計(jì)不是用來(lái)得出結(jié)論的。

2.推斷統(tǒng)計(jì)

推斷統(tǒng)計(jì)允許我們從具有代表性的樣本中提取數(shù)據(jù)，并利用這些數(shù)據(jù)獲得更廣泛的真理。它允許組織推斷數(shù)據(jù)集之外的數(shù)據(jù)，比描述性統(tǒng)計(jì)更進(jìn)一步。推斷統(tǒng)計(jì)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(jié)論。由于從有限的數(shù)據(jù)集推斷更大的群體總是存在不確定性，因此統(tǒng)計(jì)推斷的基礎(chǔ)是估計(jì)預(yù)測(cè)的不確定性。

三、統(tǒng)計(jì)報(bào)表類型

統(tǒng)計(jì)推斷的結(jié)論就是統(tǒng)計(jì)報(bào)表。最常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)報(bào)表形式如下。

a.估計(jì)值：估計(jì)值是最接近相關(guān)參數(shù)的特定值。

b.置信區(qū)間：置信區(qū)間的定義是使用從人群中提取的一組數(shù)據(jù)構(gòu)建的區(qū)間，如果重復(fù)選擇這些數(shù)據(jù)集，這些區(qū)間就會(huì)包含參數(shù)在給定置信度下的真值。換句話說(shuō)，置信區(qū)間是衡量模型對(duì)實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)程度。

c.置信區(qū)間：例如，包含 95% 后驗(yàn)可信度的一組值稱為置信區(qū)間。這是一種標(biāo)準(zhǔn)化置信區(qū)間的方法。當(dāng)人們讀到一項(xiàng)置信度為 95% 的研究時(shí)，指的就是置信區(qū)間。

四、統(tǒng)計(jì)分析的難點(diǎn)

1.復(fù)雜的概念

學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)分析的最大挑戰(zhàn)之一是所用術(shù)語(yǔ)的復(fù)雜性。統(tǒng)計(jì)學(xué)涉及許多方法、技術(shù)和理論，可能比較復(fù)雜和抽象，對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)尤其如此。概率分布、假設(shè)檢驗(yàn)和回歸分析等概念需要對(duì)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)和邏輯思維有很好的理解。這些概念之間復(fù)雜的內(nèi)在聯(lián)系可能會(huì)讓人不知所措，學(xué)生往往難以在它們之間建立連貫的聯(lián)系。

概率是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一個(gè)關(guān)鍵概念，它將不確定性和隨機(jī)性引入到分析中。許多學(xué)生難以直觀地理解條件概率、貝葉斯定理和隨機(jī)變量等概念。數(shù)學(xué)符號(hào)和形式主義可能令人生畏，沒(méi)有扎實(shí)的基礎(chǔ)很難掌握這些概念。

2.數(shù)學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性

統(tǒng)計(jì)學(xué)在很大程度上依賴于數(shù)學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)性來(lái)制定和驗(yàn)證其方法。這對(duì)于不擅長(zhǎng)數(shù)學(xué)的人來(lái)說(shuō)是一個(gè)障礙。統(tǒng)計(jì)方法所依據(jù)的方程式、公式和推導(dǎo)可能會(huì)讓人望而生畏，尤其是對(duì)于那些沒(méi)有深厚數(shù)學(xué)背景的人來(lái)說(shuō)。需要了解代數(shù)、微積分，有時(shí)甚至是線性代數(shù)，這可能是一個(gè)主要障礙。

此外，將這些數(shù)學(xué)表述轉(zhuǎn)化為有意義的見(jiàn)解也很困難。要了解數(shù)學(xué)運(yùn)算如何影響數(shù)據(jù)解釋，不僅需要了解公式，還需要了解基本假設(shè)和含義。

3.不同的方法

統(tǒng)計(jì)學(xué)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(wèn)題和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)而設(shè)計(jì)的。 從基本的描述性統(tǒng)計(jì)方法到高級(jí)的多元分析，學(xué)生可能會(huì)對(duì)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(shù)據(jù)集或研究問(wèn)題，需要充分了解方法本身及其使用環(huán)境。

例如，要在參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)之間做出選擇，就必須清楚了解每種方法的基本假設(shè)。由于混淆或誤解而誤用統(tǒng)計(jì)方法會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。

4.解釋和結(jié)論

雖然統(tǒng)計(jì)分析是總結(jié)和分析數(shù)據(jù)的工具，但必須認(rèn)真考慮對(duì)結(jié)果的解釋和從中得出的結(jié)論。這一步可能會(huì)出現(xiàn)誤讀和誤解。一個(gè)典型的例子就是假設(shè)檢驗(yàn)中經(jīng)常使用的 p 值。許多初學(xué)者誤解了它的含義，認(rèn)為 p 值越小意味著效應(yīng)越強(qiáng)或結(jié)果越顯著，但事實(shí)并非總是如此。

此外，統(tǒng)計(jì)意義并不總是意味著實(shí)際意義。大樣本中的小效應(yīng)量可能會(huì)產(chǎn)生具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的結(jié)果，但在現(xiàn)實(shí)世界中可能沒(méi)有意義。這種細(xì)微差別要求我們很好地理解統(tǒng)計(jì)結(jié)果與其實(shí)際意義之間的關(guān)系。

以上就是關(guān)于英國(guó)留學(xué)關(guān)于統(tǒng)計(jì)分析學(xué)知識(shí)的全面指南的內(nèi)容。如果你對(duì)此還有疑問(wèn),或者有更多關(guān)于學(xué)業(yè)輔導(dǎo)方面需求的話,可以添加微信號(hào)：hmkt131聯(lián)系留學(xué)生輔導(dǎo)網(wǎng)的Joye老師哦。