Procesul statistic este ansamblul etapelor sau fazelor care trebuie finalizate pentru a efectua o investigație bazată pe informații cantitative și pentru a obține rezultate care sunt fidele realității studiate.
Când vorbim despre procesul statistic, vorbim despre o serie de pași pe care este recomandabil să-i realizăm pentru a obține rezultate care sunt fidele realității pe care o studiem în studiul statistic care se intenționează a fi realizat. Acest lucru este necesar, deoarece dacă nu efectuăm acești pași, putem obține concluzii greșite și, prin urmare, putem lua decizii proaste.
De exemplu, să ne imaginăm că avem o înghețată. Trebuie să știm, aproximativ, câtă înghețată ar trebui să cumpărăm în funcție de cantitatea de cerere pe care o vom avea. Deci, dacă rămânem scurți, clienții ar putea ajunge la cine ar trebui să le spunem că nu există înghețată în această înghețată. Dimpotrivă, dacă avem prea multe, ar putea fi răsfățat. Prin urmare, este necesar să încercăm să estimăm cât ar trebui să cumpărăm sau cel puțin o gamă aproximativă. Dacă pentru a calcula acest interval, colectăm date care nu sunt reprezentative (de exemplu, o înghețată situată într-un alt oraș cu mai puțină bogăție) ne-am putea înșela.
Deci, având acest lucru clar, trebuie să cunoaștem seria de pași și detalii pe care trebuie să le urmăm, astfel încât rezultatele să fie adaptate realității și să luăm decizii mai bune.
Etapele procesului statistic
În funcție de manualul vizitat sau de autor, am putut vedea diferite etape cu nume diferite. În esență, aproape toate documentele pe această temă includ aceleași secțiuni, doar că unele includ mai multe faze într-una și altele fragmentează procesul mai mult.
În cazul nostru, considerăm că procesul statistic constă în:
Declarație problemă
În enunțul problemei se află axa centrală pe care să articuleze orice altceva. Această fază răspunde la următoarea întrebare: Ce trebuie să studiez și de ce? Uneori, oricât de incredibil pare să pună problema, ne poate conduce la concluzia că nu trebuie să facem un studiu statistic.
Colectarea datelor
Odată ce am ridicat problema, trebuie să colectăm datele. Aici metodologia este importantă. Deci, există considerații diferite. Astfel, trebuie să stabilim tipul de eșantionare, dimensiunea eșantionului, tipul de colectare a datelor (de exemplu, prin baze de date sau sondaje personalizate), personal, online sau telefonic etc.
Organizarea datelor
Odată ce avem toate datele, rămâne să le unificăm și să le organizăm. Ca în toate, trebuie să introducem datele într-un program sau o platformă care apoi ne permite să calculăm anumite valori și să analizăm corect. Pentru a face acest lucru, este întotdeauna convenabil să organizați datele. Mai mult, uneori va trebui să colectăm date din diferite baze de date care oferă diferite formate de fișiere și va fi necesar să unificăm totul în același format.
Analiza datelor
Odată ce problema este ridicată, datele colectate și organizate, o putem analiza eficient. În funcție de declarația problemei, se va efectua un tip de analiză sau altul. De exemplu, dacă vrem să știm dacă două variabile sunt dependente, am putea folosi o analiză de cointegrare. În timp ce dacă ceea ce dorim să studiem este dispersia totală a unui activ financiar, vom calcula intervalul statistic.
Interpretarea datelor
Nu în ultimul rând, avem interpretarea datelor. Este inutil să se efectueze corect toate fazele procesului statistic dacă în cele din urmă interpretarea este greșită. Acest lucru se datorează faptului că dacă interpretarea este greșită, atunci deciziile vor avea un efect nedorit. De exemplu, să presupunem că efectuăm un studiu privind variabilitatea vânzărilor unei companii. Dacă odată ce obținem rezultatele, se dovedește că există multă dispersie, ar trebui redusă și interpretăm că nu, acest lucru ar putea afecta negativ compania.
Cei cinci pași sunt reflectați în următoarea diagramă:
Statisticile descriptive