5种最重要的统计数据分析方法，你知道吗？

在信息时代，数据不再稀缺，它已变得无所不能。关键是如何筛选企业可获得的大量数据，并正确解释其含义。但是，要整理所有这些信息，您需要正确的数据分析工具。

我们建议您在采用更复杂的技术之前，先从以下五个基础知识开始进行数据分析，并学会避免它们的陷阱。

均值

mean value

算术平均值（通常称为“平均值”）是数字列表的总和除以列表中项目的数量。该平均值对于确定数据集的总体趋势或提供数据很有用，均值的另一个优点是它很容易快速计算。

陷阱：

单独使用平均值是一种危险的行为，在某些数据集中，平均值也与众数和中位数（与平均值接近的另外两个测量值）密切相关，但是，在具有大量异常值或偏斜分布的数据集中，均值根本无法提供您需要细致决策的准确性。

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标准偏差

standard deviation

标准偏差通常用希腊字母sigma表示，是对均值周围数据分布的度量。高标准偏差表示数据从均值散布得更广，而低标准偏差表示更多数据与均值对齐。在一系列数据分析方法中，标准偏差可用于快速确定数据点的离散度。

陷阱：

就像平均值一样，如果单独使用标准偏差，则具有欺骗性。例如，如果数据具有非常奇怪的模式（例如非正态曲线或大量离群值），则标准差将无法为您提供所需的所有信息。

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回归

regression

回归模型对因变量和解释变量之间的关系进行建模，通常将其绘制在散点图上。回归线还指定这些关系是强还是弱。回归通常在大学统计课程中教授，随着科学或商业应用的发展，确定随着时间的变化趋势。

陷阱：

回归不是很细微的差别。有时，散点图中的异常值（及其原因）非常重要。例如，一个偏远的数据点可能代表了您最关键的供应商或您销售最高的产品的输入。但是，回归线的性质会诱使您忽略这些异常值，其中数据集具有完全相同的回归线，但包含相差很大的数据点。

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样本量确定

Sample size determination

在测量大型数据集或人口时，例如劳动力，您不一定总是需要从该人口中的每个成员那里收集信息–样本也可以完成工作。诀窍在于确定正确的样本大小。使用比例和标准差方法，您可以准确的确定使数据收集具有统计意义所需的正确样本量。

陷阱：

在研究总体中未经测试的新变量时，您的比例方程可能需要依赖某些假设。但是，这些假设可能完全不准确。然后将此错误传递给您的样本量确定，然后传递给其余的统计数据分析。

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假设检验

hypothesis test

假设检验通常也称为t检验，它评估某个前提是否确实适用于您的数据集或总体。在数据分析和统计中，如果结果不是偶然发生的，则认为假设检验的结果具有统计意义。假设检验适用于从科学研究到商业和经济的所有领域

陷阱：

为严格起见，假设检验需要提防常见错误。例如，当参与者错误地期望某个结果然后感知（或实际获得）该结果时，就会发生安慰剂效应。另一个常见的错误是霍索恩效应（霍桑效应）（或观察者效应），当参与者因为知道自己正在研究结果而使结果偏斜时，就会发生这种错误。

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总体而言，这些数据分析方法为您的决策组合增加了很多见识，尤其是如果您以前从未使用统计数据分析过流程或数据集时。但是，避免与每种方法相关的常见陷阱同样重要。掌握了用于统计数据分析的这些基本技术之后，即可开始使用更强大的数据分析工具。

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