統計顯著性因素在數據分析中有何作用

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決定您將使用的測試類型。 在建立兩個假設並確定顯著性水準後，您需要確定是使用單尾檢定還是雙尾檢定。在單尾測試中，重要的分佈區域是一側的，而在雙尾測試中，它是兩側的。簡單來說，單尾檢定分析兩個變數之間在一個方向上的關係，而雙尾檢定分析兩個變數之間在兩個方向上的關係。如果您恰好使用的樣本位於單側臨界區域內，則備擇假設被認為是正確的。 執行功效分析以確定您的樣本量。 接下來，您需要進行快速功效分析以確定樣本大小。這涉及樣本量、效應量、統計功效以及顯著性水準。對於這一重要步驟，最好使用計算器。您將看到需要多大的樣本量才能在一定的置信度內了解給定測試的效果。換句話說，它會讓您知道什麼樣本量最適合確定統計顯著性。如果您的樣本量最終有點太小，它將無法為您提供所需的準確結果。 計算標準差。 現在是時候計算標準差了。

在哪裡： s1 = 第 1 組的樣本 s2 = 第 2 組的樣本 最後，使用 T 表。 完成上 巴西 電話號碼 面列出的所有步驟後，您將使用 t 表計算統計顯著性。首先查看自由度的左側並找出變異數。然後，向上查看 p 值。將 p 值與顯著性水準（也稱為 alpha）進行比較。 請記住，小於 5% 的 p 值被認為具有統計顯著性 — 無論您正在查看什麼研究，您都會經常看到著名的 (p=.05) 或 (p=.01)。 別擔心，您可以使用Kissmetrics等分析工具輕鬆確定實驗的統計顯著性 - 無需任何數學（或頭痛） 。 統計顯著性因素在數據分析中有何作用？它對我的公司有何幫助？ 統計顯著性在數據分析中起著重要作用，因為品牌利用它來了解他們進行的實驗、民意調查或調查的結果對他們所做的決策的影響有多大。 舉個簡單的例子，如果行銷經理進行定價研究以了解如何最好地為新產品或服務定價，她將計算統計顯著性，以便她知道研究結果是否會影響最終價格。 統計顯著性可以為您和您的公司帶來巨大幫助，而且原因很容易理解。想想看：您願意根據小樣本的研究做出關鍵的業務決策，還是願意根據準確的統計數據和測試做出同樣的關鍵決策？ 歸根結底，如果數據不具有統計顯著性，那麼它就是無效的。





現實生活中的範例：嘗試確定新廣告活動與銷售之間的相關性 現在您已經確切了解了什麼是統計顯著性以及如何計算它，讓我們看一個現實生活中的範例： 假設您希望透過吸引更多客戶參與不斷增長的業務來增加銷售額 - 因此，您決定開展新的廣告活動。在此過程中，您需要考慮應以印刷形式製作多少廣告，以及應以數位方式製作多少廣告。 您依靠過去使用廣告的行銷活動來預測每次需要的數量。如果您確定 p 值約為 5%，則最終得到的結果在統計上並不顯著。這意味著兩個廣告之間的關係有超過 5% 的可能性是由偶然決定的。 因此，此結果表明使用先前的廣告活動作為推動新銷售的指導是不合理的。 外賣 統計顯著性是行銷人員驗證其見解並為其研究提供可信度的極其有用的工具。儘管手動計算統計顯著性很麻煩，但有一些令人難以置信的分析工具（例如Kissmetrics）可以提供幫助。 只需點擊一個按鈕，Kissmetrics就可以幫助管理人員和研究人員對他們的業務決策充滿信心，為他們提供運行準確測試和獲得對產品和行銷活動的寶貴見解所需的工具。 統計顯著性是一個強大的工具——你在使用它嗎？