Statistične analize ločujemo:
- glede na namen uporabe analiziranih podatkov (ločimo opisne in inferenčne statistične analize) in
- glede na število analiziranih spremenljivk (ločimo univariatne, bivariatne in multivariatne statistične analize).
Tipi statističnih analiz glede na namen uporabe podatkov
Opisne statistične analize (tudi Deskriptivne statistične analize ali Deskriptivna statistika) (ang. Descriptive statistics) so tiste analize, s katerimi raziskujemo sestavo zbranih/opazovanih podatkov in različne zveze med njimi. O opisnih statističnih analizah govorimo takrat, kadar predstavljamo npr. velikost vzorca (N), odstotke (%), frekvence (f), minimalne (Min) in maksimalne (Max) vrednosti, srednje vrednosti itn. Ključna lastnost opisnih statističnih analiz je, da ne vključujejo statističnega sklepanja niti posploševanja iz vzorca na populacijo, ampak z njimi zgolj opisujemo podatke.
Inferenčne statistične analize (tudi Sklepne statistične analize ali Sklepna statistika) (ang. Inferential statistics) so tiste analize, s katerimi ocenjujemo parametre in preverjamo domneve oz. hipoteze. O ocenjevanju parametrov govorimo takrat, kadar iz podatkov vzorca ocenjujemo parametre celotne populacije. Parametre populacije ocenjujemo npr. z intervali zaupanja (ang. Confidence interval), linearno regresijo (ang. Linear regression), LISREL modeli itn.
O preverjanju domnev oz. hipotez govorimo takrat, kadar s pomočjo statističnih analiz vzorčnih podatkov statistično sklepamo o sprejemanju oziroma zavračanju hipoteze. Domneve oz. hipoteze preverjamo npr. s t-testom, hi-kvadrat testom (ang. Chi-square test), analizo varianc (ANOVA) itn. Ključna lastnost inferenčnih statističnih analiz torej je, da z njimi ne opisujemo podatkov, ampak statistično sklepamo iz podatkov vzorca na celotno populacijo.
Tipi statističnih analiz glede na število analiziranih spremenljivk
Univariatne statistične analize (ang. Univariate analysis) so tiste analize, s katerimi istočasno analiziramo le eno spremenljivko. Uporabljamo jih, kadar želimo poročati o sestavi posamezne spremenljivke ali pred izvedbo naprednejših statističnih analiz, pred katerimi moramo preveriti vse lastnosti posameznih spremenljivk (npr. velikost vzorca (N), porazdelitev (ang. Distribution)). Univariatne statistične analize torej uvrščamo med opisne statistične analize.
Bivariatne statistične analize (ang. Bivariate analysis) so tiste analize, s katerimi istočasno analiziramo dve spremenljivki. Uporabljamo jih, kadar raziskujemo zvezo ali povezanost med dvema spremenljivkama. Med bivariatne statistične analize uvrščamo npr. korelacijske matrike (ang. Correlation matrix), presečne tabele (ang. Crosstabs) itn. Seveda pa so bivariatne in multivariatne statistične analize (ang. Multivariate analysis) med seboj precej prepletene, saj analize, ki jih uporabljamo pri statistični analizi dveh spremenljivk uporabljamo tudi pri multivariatnih analizah, o katerih govorimo takrat, kadar istočasno analiziramo tri ali več spremenljivk. Med multivariatne statistične analize uvrščamo npr. regresijsko analizo (ang. Regression analysis), faktorsko analizo (ang. Factor analysis), diskriminantno analizo (ang. Discriminant analysis), razvrščanje v skupine (ang. Cluster analysis) itn. Bivariatne in multivariatne statistične analize torej uvrščamo med inferenčne statistične analize.
Se ukvarjate s statistično analizo podatkov in potrebujete pomoč pri inferenčni statistiki? Ne veste katero multivariatno analizo izvesti? V podjetju BenSTAT vam bomo svetovali in poskrbeli za kakovostno analizo vaših podatkov. Oglasite se: info@benstat.si!
