さまざまなタイプのトレンド分析統計とは何ですか？

統計分析は、多数の数字やその他のデータから情報を収集しようとする個人や企業にとって一般的なプロセスです。 調査の目的はパフォーマンスの記録を発見することですが、傾向分析統計はこの大きな分析グループの一部です。 最も一般的な2つのタイプの統計は、記述的および推測的であり、どちらもトレンド分析統計をより意味のあるものにすることができます。 これらの統計を使用することで、企業はデータに基づいて状況に関する情報に基づいた決定を下すことができます。 ただし、ベースラインの統計指標は時間とともに変化する可能性があるため、研究者は注意する必要があります。

記述統計は、通常、特定のデータセットまたは大規模なグループから派生したその他の統計を要約します。 ここでの情報タイプには、標準偏差、範囲、分散または最大ランダム変数などの他の統計とともに、平均、中央値、モードなどの中心傾向数が含まれます。 このデータセットは、目的のために傾向分析統計を実施する研究者に最もよく使用されます。 これらの範囲と値は、収益、利益、コスト、および同様の財務データなどの特定の情報タイプにとって最も重要な場合があります。 ただし、このデータの使用は、将来の数値や推定値へのガイダンスがほとんどない過去のイベントやデータに焦点を当てている可能性が高いです。

最も意味のある傾向分析統計の2番目のタイプは推論統計であり、これは確率統計により依存する傾向があります。 このタイプは、より大きな母集団からサンプルを選択することにより、大規模なデータグループから推論を行う傾向があります。 この統計分析は、業界のトレンドや、業界の多くの競合他社を含むその他の大規模なレビューで最適に機能します。 多くの場合、研究者はこれらの統計を使用して、より大きなグループがサンプルと同じように動作する確率を決定します。 これらの方法は、傾向分析統計の情報を確認するための研究を行う際に数学が重くなる傾向があります。

研究者があらゆる種類の研究や論文に統計を使用する場合、結果はインプットと同じくらい良いことを理解する必要があります。 統計モデルに配置された誤った情報は、記述的であろうと推測的であろうと、最終段階で大きく歪んだ情報を生成する可能性があります。 これにより、レビューを行う際にトレンド分析統計を扱うのが非常に危険になります。 多くの場合、複数の個人が統計研究をレビューする必要があります。 これにより、有効かつ正確である可能性が高まります。