Hvad er de forskellige typer af trendanalysestatistikker?

Statistisk analyse er en almindelig proces for enkeltpersoner og virksomheder, der ser ud til at hente information fra en stor række tal eller andre data. Trendanalysestatistikker er en del af denne større analysegruppe, skønt formålet med undersøgelsen er at opdage en fortegnelse over resultaterne. De to mest almindelige typer statistikker er beskrivende og inferentielle, som begge kan gøre trendanalysestatistikker mere meningsfuld. Brug af disse statistikker kan hjælpe en virksomhed med at tage informerede beslutninger om situationer baseret på dataene. Forskere skal dog være forsigtige, da statistiske basisindikatorer kan ændre sig over tid.

Beskrivende statistikker opsummerer typisk et givet sæt data eller anden statistik, der stammer fra en større gruppe. Oplysningstyperne her inkluderer centrale tendensnumre som middelværdi, median og tilstand sammen med andre statistikker som standardafvigelse, rækkevidde og varians eller maksimale tilfældige variabler. Dette datasæt er oftest populært blandt forskere, der udfører trendanalysestatistikker til et formål. Disse intervaller og værdier er muligvis de vigtigste for visse informationstyper, såsom indtægter, overskud, omkostninger og lignende økonomiske data. Brugen af ​​disse data er dog mest sandsynligt fokuseret på begivenheder eller data, der har været lidt vejledende mod fremtidige tal eller estimater.

Den anden type trendanalysestatistik, der muligvis har mest betydning, er inferentielle statistikker, der har tendens til at stole mere på sandsynlighedsstatistikker. Denne type har en tendens til at foretage konklusioner fra store datagrupper ved at vælge prøver fra den større population. Denne statistiske analyse fungerer bedst med branchetendenser eller andre store anmeldelser, der inkluderer et antal konkurrenter i en branche. En forsker bruger ofte disse statistikker til at bestemme sandsynligheden for, at en større gruppe opererer på samme måde som prøven. Disse metoder har en tendens til at være tunge i matematik, når man foretager undersøgelserne for at gennemgå oplysninger i trendanalysestatistikker.

Når en forsker bruger statistik til enhver form for undersøgelse eller papir, skal han eller hun forstå, at resultatet kun er så godt som input. Fejlagtige oplysninger, der er placeret i statistiske modeller - uanset om de er beskrivende eller inferentielle - kan producere vildt skæv information i slutfasen. Dette kan gøre trendanalysestatistikker meget farlige at arbejde med, når der foretages en gennemgang. I mange tilfælde er det nødvendigt at have mere end en individuel gennemgang af statistiske undersøgelser. Dette øger sandsynligheden for, at den er gyldig og nøjagtig.