統計と分析: 違いは何ですか?

統計の分野は、データの収集、分析、解釈、表示に関係します。

分析の分野は、実際のビジネス上の問題に対する統計的手法の適用に関係します。

これら 2 つの領域には重複する部分が多くありますが、主な違いは次のとおりです。

統計学者は、研究設計、仮説検定、分散分析モデル、信頼区間がより一般的に使用される臨床環境または研究環境で働く可能性が高くなります。

アナリストは、記述統計、データ視覚化、回帰モデルがより一般的に使用されるビジネス環境で働く可能性が高くなります。

統計学者とアナリストは日々の業務でデータを扱いますが、統計学者は統計的な仮説を検証することに重点を置く傾向があり、アナリストはビジネス運営を支えるデータとパターンを理解することに重点を置く傾向があります。

読み続けて、統計と分析が現実のシナリオでどのように使用されるかを確認してください。

現実世界での統計の使用

ここでは、実際のシナリオで統計がどのように使用されるかを示す例をいくつか示します。

例 1: 仮説検定

臨床現場で働く統計学者は、新薬が患者の転帰を改善するかどうかを判断するために仮説検定を使用することがよくあります。

たとえば、生物統計学者は 1 つの血圧薬を 30 人の患者に 1 か月間投与し、その後、同じ 30 人の患者に 2 つ目の血圧薬をさらに 1 か月間投与するとします。

次に、 対応のあるサンプルの t 検定を実行して、2 つの薬剤間の血圧降下に統計的に有意な差があるかどうかを判断できます。

例 2: ANOVA モデル

農業に従事する統計学者は、3 種類以上の肥料間で作物収量に統計的に有意な差があるかどうかを判断するために ANOVA モデルをよく使用します。

たとえば、統計学者は 3 つの異なる肥料を異なる畑に 1 か月間施用し、データを収集して平均作物収量を測定するとします。

次に、一元配置分散分析を実行して、平均収量間に 統計的に有意な差があるかどうかを判断できます。

例 3: 信頼区間

医療現場で働く統計学者は、さまざまな生体認証データの平均値を定量化するために信頼区間を使用することがよくあります。

たとえば、統計学者は、全員が同じ血圧薬を使用している 50 人の患者から血圧データを収集し、この特定の血圧薬を使用している一般集団の患者の血圧の真の平均低下を含む値の範囲を確立する場合があります。薬。

現実世界でのアナリティクスの使用

現実世界のシナリオで分析がどのように使用されるかを示す例をいくつか示します。

例 1: 記述統計

ビジネス アナリストは、企業財務に関連するデータを要約するために記述統計を使用することがよくあります。

たとえば、小売会社に勤務するビジネス アナリストは、四半期中に次の記述統計を計算するとします。

• 一日の平均販売数
• 1日あたりの販売数の中央値
• 日次売上高の標準偏差
• 総収入
• 総経費、全費用、経費全体
• 新規顧客数の変化率
• 顧客から返品された製品の割合

これらの指標を使用すると、アナリストは会社の財務状況を理解することができ、また、これらの指標を前の四半期と比較して指標が時間の経過とともにどのように変化しているかを理解することもできます。

次に、これらの指標を使用して、企業の収益増加や経費削減に役立つ改善が必要な領域について組織に通知できます。

例 2: データの視覚化

小売企業で働くアナリストは、総売上高、収入、経費、償還などを視覚化するために、折れ線グラフ、棒グラフ、ヒート マップ、箱ひげ図、散布図、その他のグラフなどのデータ視覚化を作成することがよくありました。活動のさまざまな四半期中に。

現実世界では、多くのアナリストがTableauなどのソフトウェアを使用してインタラクティブなダッシュボードを作成することが多く、ビジネス リーダーがさまざまな指標をインタラクティブに調査し、データの傾向やパターンを調査してビジネスをより深く理解できるようになります。ビジネスのパフォーマンス。

例 3: 回帰モデル

金融アナリストは多くの場合、回帰モデルを使用して、 1 つ以上の予測変数と応答変数の間の関係を定量化します。

たとえば、アナリストは、テレビ広告、オンライン広告に費やされた合計金額、および生成された合計収益に関するデータにアクセスできる場合があります。

次に、次の重線形回帰モデルを構築できます。

収益 = 76.4 + 4.6 (オンライン広告) + 0.8 (テレビ広告)

このモデルの回帰係数を解釈する方法は次のとおりです。

• オンライン広告に費やされる金額が 1 ドル増えるごとに、収益は平均 4.60 ドル増加します (テレビ広告に費やされる金額が一定であると仮定)。
• テレビ広告に費やされる金額が 1 ドル増えるごとに、収益は平均 0.80 ドル増加します (オンライン広告に費やされる金額が一定であると仮定)。

このモデルを使用すると、財務アナリストは、オンライン広告に費やされたお金が、テレビ広告に費やされたお金よりもはるかに高い平均収益を生み出すことをすぐに理解できます。

結論

統計と分析は、多くの部分で重複する 2 つの分野です。

ただし、統計学者は統計上の仮説を検証することに重点を置く傾向があり、アナリストは業務運営を支えるデータとモデルを理解することに重点を置く傾向があります。

現実の世界では、統計学者とアナリストが連携して働くことが多く、現実世界の問題を解決するために 2 つの専門職が協力することは珍しいことではありません。

追加リソース

次の記事では、さまざまな分野における統計の重要性について説明しています。

なぜ統計が重要なのでしょうか? (統計が重要である 10 の理由!)
ビジネスにおける統計の重要性
教育における統計の重要性
医療における統計の重要性
金融における統計の重要性