Štatistický proces je súbor etáp alebo fáz, ktoré je potrebné dokončiť, aby sa mohlo uskutočniť vyšetrovanie založené na kvantitatívnych informáciách a získať výsledky, ktoré zodpovedajú skúmanej realite.
Keď hovoríme o štatistickom procese, hovoríme o rade krokov, ktoré je vhodné vykonať, aby sme dosiahli výsledky, ktoré sú verné skutočnosti, ktorú študujeme v štatistickej štúdii, ktorá sa má uskutočniť. Je to nevyhnutné, pretože ak tieto kroky neurobíme, môžeme vyvodiť nesprávne závery, a preto robiť zlé rozhodnutia.
Predstavme si napríklad, že máme zmrzlináreň. Potrebujeme približne vedieť, koľko zmrzliny by sme si mali kúpiť, na základe množstva dopytu, ktorý budeme mať. Ak by sme to nedosiahli, mohli by sa zákazníci obrátiť na koho by sme im museli povedať, že v tejto zmrzlinárni nie je zmrzlina. Naopak, ak ich máme príliš veľa, mohlo by sa to pokaziť. Preto je potrebné pokúsiť sa odhadnúť, koľko by sme si mali kúpiť, alebo aspoň približný rozsah. Ak chceme vypočítať tento rozsah, zhromažďujeme údaje, ktoré nie sú reprezentatívne (napríklad zmrzlináreň v inom meste s menším počtom obyvateľov), tak by sme sa mohli mýliť.
Keď to máme jasné, musíme poznať sériu krokov a podrobností, ktoré musíme dodržiavať, aby sme výsledky prispôsobili realite a aby sme mohli robiť lepšie rozhodnutia.
Fázy štatistického procesu
Podľa navštíveného manuálu alebo autora sme mohli vidieť rôzne etapy s rôznymi názvami. V podstate takmer všetky dokumenty týkajúce sa tejto témy obsahujú rovnaké oddiely, ibaže niektoré obsahujú viac fáz v jednej a iné fragmentujú tento proces viac.
V našom prípade sa domnievame, že štatistický proces pozostáva z:
Vyhlásenie o probléme
Vo vyjadrení problému je umiestnená stredová os, na ktorej sa artikuluje všetko ostatné. Táto fáza odpovedá na nasledujúcu otázku: Čo si musím študovať a prečo? Niekedy, aj keď sa to zdá neuveriteľné, že to predstavuje problém, môže nás to priviesť k záveru, že v skutočnosti nemusíme robiť štatistickú štúdiu.
Zhromažďovanie údajov
Len čo sme problém nastolili, musíme zhromaždiť údaje. Tu je dôležitá metodika. Existujú teda rôzne úvahy. Musíme teda ustanoviť typ vzorkovania, veľkosť vzorky, typ zberu údajov (napríklad prostredníctvom databáz alebo personalizovaných prieskumov), osobne, online alebo telefonicky atď.
Organizácia údajov
Keď budeme mať všetky údaje, zostáva ich zjednotiť a usporiadať. Rovnako ako vo všetkom, aj tu musíme zadať údaje do programu alebo platformy, ktorá nám potom umožní vypočítať určité metriky a správne analyzovať. K tomu je vždy vhodné dáta usporiadať. Ba čo viac, niekedy budeme musieť zhromažďovať údaje z rôznych databáz, ktoré ponúkajú rôzne formáty súborov, a bude potrebné zjednotiť všetko v rovnakom formáte.
Analýza dát
Len čo sa problém vyskytne, údaje sa zhromaždia a zorganizujú, môžeme ich efektívne analyzovať. V závislosti od vyhlásenia o probléme sa vykoná jeden alebo druhý typ analýzy. Napríklad, ak chceme vedieť, či sú dve premenné závislé, môžeme použiť kointegračnú analýzu. Zatiaľ čo to, čo chceme študovať, je celkový rozptyl finančného aktíva, vypočítame štatistický rozsah.
Výklad údajov
V neposlednom rade máme k dispozícii interpretáciu údajov. Je zbytočné správne vykonávať všetky fázy štatistického procesu, ak je interpretácia nakoniec nesprávna. Je to tak preto, lebo ak je interpretácia zlá, rozhodnutia budú mať nežiaduci účinok. Predpokladajme napríklad, že urobíme štúdiu o variabilite tržieb spoločnosti. Ak sa po získaní výsledkov ukáže, že existuje veľká disperzia, mala by sa znížiť a interpretovať, že nie, čo by mohlo mať na spoločnosť negatívny dopad.
Päť krokov sa odráža v nasledujúcom diagrame:
Deskriptívna štatistika