Các loại thống kê phân tích xu hướng khác nhau là gì?

Phân tích thống kê là một quá trình phổ biến cho các cá nhân và công ty tìm cách lượm lặt thông tin từ một loạt các số hoặc dữ liệu khác.Thống kê phân tích xu hướng là một phần của nhóm phân tích lớn hơn này, mặc dù mục đích của nghiên cứu là khám phá một hồ sơ về hiệu suất.Hai loại thống kê phổ biến nhất là mô tả và suy luận, cả hai đều có thể làm cho thống kê phân tích xu hướng có ý nghĩa hơn.Việc sử dụng các số liệu thống kê này có thể giúp một công ty đưa ra các quyết định sáng suốt về các tình huống dựa trên dữ liệu.Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu cần cẩn thận vì các chỉ số thống kê cơ bản có thể thay đổi theo thời gian. Thống kê mô tả thường tóm tắt một tập hợp dữ liệu nhất định hoặc các số liệu thống kê khác có được từ một nhóm lớn hơn.Các loại thông tin ở đây bao gồm các số xu hướng trung tâm như trung bình, trung bình và chế độ, cùng với các số liệu thống kê khác như độ lệch chuẩn, phạm vi và phương sai hoặc các biến ngẫu nhiên tối đa.Bộ dữ liệu này thường phổ biến nhất với các nhà nghiên cứu tiến hành thống kê phân tích xu hướng cho mục đích.Các phạm vi và giá trị này có thể là quan trọng nhất đối với các loại thông tin nhất định, chẳng hạn như doanh thu, lợi nhuận, chi phí và dữ liệu tài chính tương tự.Tuy nhiên, việc sử dụng dữ liệu này rất có thể tập trung vào các sự kiện hoặc dữ liệu trong quá khứ mà ít hướng dẫn đối với các số liệu hoặc ước tính trong tương lai.Thống kê xác suất.Loại này có xu hướng suy luận từ các nhóm dữ liệu lớn bằng cách chọn các mẫu từ dân số lớn hơn.Phân tích thống kê này hoạt động tốt nhất với xu hướng ngành hoặc các đánh giá lớn khác bao gồm một số đối thủ cạnh tranh trong một ngành.Một nhà nghiên cứu thường sử dụng các số liệu thống kê này để xác định xác suất mà một nhóm lớn hơn hoạt động theo cùng kiểu với mẫu.Các phương pháp này có xu hướng nặng về toán học khi thực hiện các nghiên cứu để xem xét thông tin trong thống kê phân tích xu hướng. Khi một nhà nghiên cứu sử dụng số liệu thống kê cho bất kỳ loại nghiên cứu hoặc bài báo nào, anh ấy hoặc cô ấy phải hiểu rằng kết quả chỉ tốt như đầu vào.Thông tin bị lỗi được đặt vào các mô hình thống kê mdash;cho dù mô tả hay suy luận mdash;có thể tạo ra thông tin sai lệch ở giai đoạn cuối.Điều này có thể làm cho số liệu thống kê phân tích xu hướng rất nguy hiểm khi làm việc khi tiến hành đánh giá.Trong nhiều trường hợp, cần phải có nhiều hơn một nghiên cứu thống kê đánh giá cá nhân.Điều này làm tăng khả năng nó là hợp lệ và chính xác.