Statistički postupak je skup faza ili faza koje se moraju dovršiti da bi se provelo istraživanje na temelju kvantitativnih informacija i postigli rezultati koji su vjerni proučavanoj stvarnosti.
Kada govorimo o statističkom procesu, govorimo o nizu koraka koje je poželjno provesti kako bi se dobili rezultati koji su vjerni stvarnosti koju proučavamo u statističkoj studiji koja se namjerava provesti. To je neophodno, jer ako ne izvršimo ove korake, možemo doći do pogrešnih zaključaka i, prema tome, donositi loše odluke.
Na primjer, zamislimo da imamo slastičarnicu. Moramo otprilike znati koliko sladoleda trebamo kupiti na temelju količine potražnje. Dakle, ako ne uspijemo, kupci bi mogli doći do njih kojima bismo im morali reći da u ovoj sladoledari nema sladoleda. Naprotiv, ako imamo previše, moglo bi se pokvariti. Stoga je potrebno pokušati procijeniti koliko bismo trebali kupiti ili barem približni raspon. Ako izračunamo taj raspon, prikupljamo podatke koji nisu reprezentativni (na primjer, slastičarnica smještena u drugom gradu s manje bogatstva), mogli bismo pogriješiti.
Dakle, imajući ovo jasno na umu, moramo znati niz koraka i detalja koje moramo slijediti kako bi se rezultati prilagodili stvarnosti i donijeli bolje odluke.
Faze statističkog procesa
Ovisno o posjećenom priručniku ili autoru, mogli smo vidjeti različite faze s različitim imenima. U osnovi, gotovo svi dokumenti na tu temu uključuju iste odjeljke, samo što neki uključuju nekoliko faza u jednoj, a drugi više fragmentiraju postupak.
U našem slučaju smatramo da se statistički postupak sastoji od:
Izjava o problemu
U iskazu problema smještena je središnja os na kojoj se može artikulirati sve ostalo. Ova faza odgovara na sljedeće pitanje: Što trebam učiti i zašto? Ponekad, koliko god nevjerojatno izgledalo da predstavlja problem, može nas dovesti do zaključka da zapravo ne trebamo raditi statističku studiju.
Prikupljanje podataka
Nakon što postavimo problem, moramo prikupiti podatke. Ovdje je važna metodologija. Dakle, postoje različita razmatranja. Dakle, moramo utvrditi vrstu uzorkovanja, veličinu uzorka, vrstu prikupljanja podataka (na primjer, kroz baze podataka ili personalizirane ankete), osobno, putem interneta ili putem telefona itd.
Organizacija podataka
Nakon što imamo sve podatke, ostaje ih objediniti i organizirati. Kao i u sve, podatke moramo unijeti u program ili platformu koji nam tada omogućuju izračunavanje određenih mjernih podataka i ispravnu analizu. Da biste to učinili, podatke je uvijek prikladno organizirati. Štoviše, ponekad ćemo trebati prikupiti podatke iz različitih baza podataka koje nude različite formate datoteka, a bit će potrebno objediniti sve u istom formatu.
Analiza podataka
Jednom kada se problem pokrene, podaci se prikupe i organiziraju, možemo ih učinkovito analizirati. Ovisno o stavu problema, provest će se jedna ili druga vrsta analize. Na primjer, ako želimo znati jesu li dvije varijable ovisne, mogli bismo koristiti analizu kointegracije. Dok je ono što želimo proučiti ukupna disperzija financijske imovine, izračunati ćemo statistički raspon.
Tumačenje podataka
I na kraju, ali ne najmanje važno, imamo tumačenje podataka. Beskorisno je pravilno provoditi sve faze statističkog postupka ako je na kraju interpretacija pogrešna. To je zato što će, ako je interpretacija pogrešna, odluke imati neželjeni učinak. Na primjer, pretpostavimo da provodimo studiju o varijabilnosti prodaje tvrtke. Ako se jednom nakon dobivanja rezultata pokaže da postoji velika disperzija, treba je smanjiti i protumačimo da nije, to bi moglo negativno utjecati na tvrtku.
Pet koraka ogleda se u sljedećem dijagramu:
Opisne statistike