Statistica e analisi: qual è la differenza?

Il campo della statistica riguarda la raccolta, l’analisi, l’interpretazione e la presentazione dei dati.

Il campo dell’analisi riguarda l’applicazione di metodi statistici a problemi aziendali pratici.

Ci sono molte sovrapposizioni tra queste due aree, ma ecco la differenza principale:

È più probabile che uno statistico lavori in un ambiente clinico o di ricerca in cui il disegno dello studio, la verifica delle ipotesi , i modelli ANOVA e gli intervalli di confidenza sono più comunemente utilizzati.

È più probabile che un analista lavori in un ambiente aziendale in cui sono più comunemente utilizzati statistiche descrittive, visualizzazioni di dati e modelli di regressione.

Gli statistici e gli analisti lavorano con i dati nei loro ruoli quotidiani, ma gli statistici tendono a concentrarsi maggiormente sulla verifica delle ipotesi statistiche, mentre gli analisti tendono a concentrarsi maggiormente sulla comprensione dei dati e dei modelli che sono alla base delle operazioni aziendali.

Continua a leggere per vedere come vengono utilizzate le statistiche e l’analisi negli scenari del mondo reale.

L’uso della statistica nel mondo reale

Ecco alcuni esempi di come vengono utilizzate le statistiche negli scenari del mondo reale.

Esempio 1: verifica delle ipotesi

Gli statistici che lavorano in contesti clinici spesso utilizzano test di ipotesi per determinare se un nuovo farmaco porta a risultati migliori per i pazienti.

Ad esempio, un biostatistico potrebbe somministrare un farmaco per la pressione sanguigna a 30 pazienti per un mese, quindi somministrare un secondo farmaco per la pressione sanguigna agli stessi 30 pazienti per un ulteriore mese.

Quindi possono eseguire un t-test a campioni appaiati per determinare se esiste una differenza statisticamente significativa nella riduzione della pressione sanguigna tra i due farmaci.

Esempio 2: modelli ANOVA

Gli statistici che lavorano in agricoltura utilizzano spesso i modelli ANOVA per determinare se esiste una differenza statisticamente significativa nella resa del raccolto tra tre o più tipi di fertilizzanti.

Ad esempio, uno statistico potrebbe applicare tre fertilizzanti diversi a campi diversi per un mese e quindi raccogliere dati per misurare la resa media del raccolto.

Potrebbero quindi eseguire un’ANOVA unidirezionale per determinare se esiste una differenza statisticamente significativa tra la resa media.

Esempio 3: intervalli di confidenza

Gli statistici che lavorano in ambito medico utilizzano spesso intervalli di confidenza per quantificare il valore medio di diversi dati biometrici.

Ad esempio, uno statistico potrebbe raccogliere dati sulla pressione sanguigna di 50 pazienti che utilizzano tutti lo stesso farmaco per la pressione sanguigna per stabilire un intervallo di valori che potrebbe contenere la reale riduzione media della pressione sanguigna per i pazienti della popolazione generale che utilizzano questo particolare farmaco. medicinale.

Utilizzo dell’analisi nel mondo reale

Ecco alcuni esempi di come viene utilizzata l’analisi negli scenari del mondo reale.

Esempio 1: Statistica descrittiva

Gli analisti aziendali utilizzano spesso le statistiche descrittive per riassumere i dati relativi alle finanze aziendali.

Ad esempio, un analista aziendale che lavora per un’azienda di vendita al dettaglio potrebbe calcolare le seguenti statistiche descrittive durante un trimestre lavorativo:

• Numero medio di vendite giornaliere
• Numero medio di vendite giornaliere
• Deviazione standard delle vendite giornaliere
• Reddito totale
• Spese totali
• Variazione percentuale del numero di nuovi clienti
• Percentuale di prodotti restituiti dai clienti

Utilizzando questi parametri, l’analista può comprendere la posizione finanziaria dell’azienda e anche confrontare questi parametri con i trimestri precedenti per capire come i parametri cambiano nel tempo.

Possono quindi utilizzare questi parametri per informare l’organizzazione sulle aree che potrebbero richiedere miglioramenti per aiutare l’azienda ad aumentare le entrate o ridurre le spese.

Esempio 2: visualizzazioni di dati

Gli analisti che lavorano per le aziende di vendita al dettaglio spesso creano visualizzazioni di dati come grafici a linee, grafici a barre, mappe di calore, box plot, grafici a dispersione e altri grafici per visualizzare le vendite totali, le entrate, le spese, i rimborsi, ecc. durante i diversi trimestri di attività.

Nel mondo reale, molti analisti creano spesso dashboard interattive utilizzando software come Tableau in modo che i leader aziendali possano esplorare in modo interattivo diverse metriche ed esplorare tendenze e modelli di dati per comprendere meglio il business. le prestazioni di business.

Esempio 3: modelli di regressione

Gli analisti finanziari utilizzano spesso modelli di regressione per quantificare la relazione tra una o più variabili predittive e una variabile di risposta .

Ad esempio, un analista può avere accesso ai dati sul denaro totale speso per la pubblicità televisiva, la pubblicità online e le entrate totali generate.

Potrebbero quindi costruire il seguente modello di regressione lineare multipla:

Entrate = 76,4 + 4,6 (pubblicità online) + 0,8 (pubblicità televisiva)

Ecco come interpretare i coefficienti di regressione in questo modello:

• Per ogni dollaro aggiuntivo speso in pubblicità online, le entrate aumentano in media di 4,60 dollari (assumendo che i dollari spesi in pubblicità televisiva rimangano costanti).
• Per ogni dollaro aggiuntivo speso in pubblicità televisiva, le entrate aumentano in media di 0,80 dollari (assumendo che i dollari spesi per la pubblicità online rimangano costanti).

Utilizzando questo modello, un analista finanziario può capire rapidamente che il denaro speso in pubblicità online genera entrate medie molto più elevate rispetto al denaro speso in pubblicità televisiva.

Conclusione

Statistica e analisi sono due campi che hanno molte sovrapposizioni.

Tuttavia, gli statistici tendono a concentrarsi maggiormente sulla verifica delle ipotesi statistiche, mentre gli analisti tendono a concentrarsi maggiormente sulla comprensione dei dati e dei modelli che sono alla base delle operazioni aziendali.

Nel mondo reale, statistici e analisti lavorano spesso fianco a fianco e non è raro che le due professioni collaborino per risolvere i problemi del mondo reale.

Risorse addizionali

I seguenti articoli spiegano l’importanza delle statistiche in vari campi:

Perché le statistiche sono importanti? (10 motivi per cui le statistiche sono importanti!)
L’importanza della statistica nelle imprese
L’importanza della statistica nell’istruzione
L’importanza della statistica in sanità
L’importanza della statistica in finanza