สถิติและการวิเคราะห์: อะไรคือความแตกต่าง?

สาขา สถิติ เกี่ยวข้องกับการรวบรวม การวิเคราะห์ การตีความ และการนำเสนอข้อมูล

สาขา การวิเคราะห์ เกี่ยวข้องกับการประยุกต์วิธีการทางสถิติกับปัญหาทางธุรกิจในทางปฏิบัติ

มีการทับซ้อนกันมากระหว่างสองพื้นที่นี้ แต่นี่คือข้อแตกต่างหลัก:

นักสถิติ มีแนวโน้มที่จะทำงานในสภาพแวดล้อมทางคลินิกหรือการวิจัย ซึ่งมักใช้การออกแบบการศึกษา การทดสอบสมมติฐาน แบบจำลอง ANOVA และ ช่วงความเชื่อมั่น มากกว่า

นักวิเคราะห์ มีแนวโน้มที่จะทำงานในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจซึ่งมักใช้สถิติเชิงพรรณนา การแสดงข้อมูลเป็นภาพ และแบบจำลองการถดถอยมากกว่า

นักสถิติและนักวิเคราะห์ทำงานกับข้อมูลในบทบาทประจำวันของตน แต่นักสถิติมักจะมุ่งเน้นไปที่การทดสอบสมมติฐานทางสถิติมากกว่า ในขณะที่นักวิเคราะห์มีแนวโน้มที่จะมุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจข้อมูลและรูปแบบที่เป็นรากฐานของการดำเนินธุรกิจมากกว่า

อ่านต่อเพื่อดูว่าสถิติและการวิเคราะห์ถูกนำมาใช้ในสถานการณ์จริงอย่างไร

การใช้สถิติในโลกความเป็นจริง

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างวิธีการใช้สถิติในสถานการณ์จริง

ตัวอย่างที่ 1: การทดสอบสมมติฐาน

นักสถิติที่ทำงานในสถานพยาบาลมักใช้การทดสอบสมมติฐานเพื่อพิจารณาว่ายาตัวใหม่นำไปสู่ผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้นหรือไม่

ตัวอย่างเช่น นักชีวสถิติอาจให้ยาความดันโลหิตหนึ่งตัวแก่ผู้ป่วย 30 รายเป็นเวลาหนึ่งเดือน จากนั้นให้ยาความดันโลหิตตัวที่สองแก่ผู้ป่วย 30 รายเดิมเป็นเวลาอีกหนึ่งเดือน

จากนั้นพวกเขาสามารถทำการ ทดสอบทีแบบคู่ เพื่อตรวจสอบว่ามีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติในการลดความดันโลหิตระหว่างยาทั้งสองชนิดหรือไม่

ตัวอย่างที่ 2: โมเดล ANOVA

นักสถิติที่ทำงานในภาคเกษตรกรรมมักใช้แบบจำลอง ANOVA เพื่อพิจารณาว่าผลผลิตพืชระหว่างปุ๋ยสามประเภทขึ้นไปมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่

ตัวอย่างเช่น นักสถิติอาจใส่ปุ๋ยสามชนิดในแปลงต่างๆ เป็นเวลาหนึ่งเดือน จากนั้นจึงรวบรวมข้อมูลเพื่อวัดผลผลิตเฉลี่ย

จากนั้นพวกเขาสามารถดำเนินการวิเคราะห์ ความแปรปรวนแบบทางเดียว เพื่อดูว่ามี ความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติ ระหว่างอัตราผลตอบแทนเฉลี่ยหรือไม่

ตัวอย่างที่ 3: ช่วงความเชื่อมั่น

นักสถิติที่ทำงานในสถานพยาบาลมักใช้ช่วงความเชื่อมั่นเพื่อหาปริมาณค่าเฉลี่ยของข้อมูลไบโอเมตริกซ์ต่างๆ

ตัวอย่างเช่น นักสถิติอาจรวบรวมข้อมูลความดันโลหิตจากผู้ป่วย 50 รายที่ใช้ยาความดันโลหิตชนิดเดียวกันทั้งหมดเพื่อสร้างช่วงค่าที่อาจประกอบด้วยค่าความดันโลหิตที่ลดลงเฉลี่ยที่แท้จริงสำหรับผู้ป่วยในประชากรทั่วไปที่ใช้ยานี้โดยเฉพาะ ยา.

การใช้การวิเคราะห์ในโลกแห่งความเป็นจริง

ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของวิธีใช้การวิเคราะห์ในสถานการณ์จริง

ตัวอย่างที่ 1: สถิติเชิงพรรณนา

นักวิเคราะห์ธุรกิจ มักใช้สถิติเชิงพรรณนาเพื่อสรุปข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการเงินทางธุรกิจ

ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์ธุรกิจที่ทำงานให้กับบริษัทค้าปลีกอาจคำนวณสถิติเชิงพรรณนาต่อไปนี้ในระหว่างไตรมาสธุรกิจ:

• จำนวนยอดขายเฉลี่ยต่อวัน
• จำนวนมัธยฐานของยอดขายรายวัน
• ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของยอดขายรายวัน
• รายได้ทั้งหมด
• ค่าใช้จ่ายทั้งหมด
• เปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลงในจำนวนลูกค้าใหม่
• เปอร์เซ็นต์ของผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าส่งคืน

การใช้ตัวชี้วัดเหล่านี้ นักวิเคราะห์สามารถเข้าใจสถานะทางการเงินของบริษัท และยังเปรียบเทียบตัวชี้วัดเหล่านี้กับไตรมาสก่อนหน้า เพื่อทำความเข้าใจว่าตัวชี้วัดมีการเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป

จากนั้นพวกเขาสามารถใช้หน่วยวัดเหล่านี้เพื่อแจ้งให้องค์กรทราบเกี่ยวกับพื้นที่ที่อาจต้องมีการปรับปรุงเพื่อช่วยให้บริษัทเพิ่มรายได้หรือลดค่าใช้จ่าย

ตัวอย่างที่ 2: การแสดงข้อมูลเป็นภาพ

นักวิเคราะห์ที่ทำงานให้กับบริษัทค้าปลีกมักจะสร้างการแสดงข้อมูลเป็นภาพ เช่น แผนภูมิเส้น แผนภูมิแท่ง แผนที่ความร้อน แผนภูมิกล่อง แผนภูมิกระจาย และแผนภูมิอื่นๆ เพื่อแสดงภาพยอดขาย รายได้ ค่าใช้จ่าย การคืนเงินทั้งหมด เป็นต้น ในช่วงกิจกรรมต่างๆ

ในโลกแห่งความเป็นจริง นักวิเคราะห์จำนวนมากมักสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบโดยใช้ซอฟต์แวร์เช่น Tableau เพื่อให้ผู้นำทางธุรกิจสามารถสำรวจตัวชี้วัดต่างๆ แบบโต้ตอบได้ และสำรวจแนวโน้มและรูปแบบข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจธุรกิจได้ดีขึ้น ผลการดำเนินธุรกิจ

ตัวอย่างที่ 3: โมเดลการถดถอย

นักวิเคราะห์ทางการเงิน มักใช้แบบจำลองการถดถอย เพื่อหาปริมาณความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทำนายหนึ่งตัวหรือมากกว่ากับ ตัวแปรตอบสนอง

ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์อาจสามารถเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับเงินทั้งหมดที่ใช้ในการโฆษณาทางโทรทัศน์ การโฆษณาออนไลน์ และรายได้ทั้งหมดที่เกิดขึ้น

จากนั้นพวกเขาสามารถสร้างแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณต่อไปนี้:

รายได้ = 76.4 + 4.6 (โฆษณาออนไลน์) + 0.8 (โฆษณาทางทีวี)

วิธีตีความ ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย ในแบบจำลองนี้มีดังนี้:

• สำหรับทุกๆ ดอลลาร์เพิ่มเติมที่ใช้ไปกับการโฆษณาออนไลน์ รายได้จะเพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ย 4.60 ดอลลาร์ (สมมติว่าดอลลาร์ที่ใช้ไปกับการโฆษณาทางทีวียังคงที่)
• สำหรับทุกๆ ดอลลาร์เพิ่มเติมที่ใช้ไปกับการโฆษณาทางทีวี รายได้จะเพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ย 0.80 ดอลลาร์ (สมมติว่าดอลลาร์ที่ใช้ไปกับการโฆษณาออนไลน์ยังคงที่)

เมื่อใช้โมเดลนี้ นักวิเคราะห์ทางการเงินสามารถเข้าใจได้อย่างรวดเร็วว่าเงินที่ใช้ไปกับการโฆษณาออนไลน์สร้างรายได้เฉลี่ยที่สูงกว่าเงินที่ใช้ในการโฆษณาทางโทรทัศน์มาก

บทสรุป

สถิติและการวิเคราะห์เป็นสองสาขาที่มีการทับซ้อนกันมาก

อย่างไรก็ตาม นักสถิติมีแนวโน้มที่จะมุ่งเน้นไปที่การทดสอบสมมติฐานทางสถิติมากกว่า ในขณะที่นักวิเคราะห์มีแนวโน้มที่จะมุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจข้อมูลและแบบจำลองที่เป็นรากฐานของการดำเนินธุรกิจมากกว่า

ในโลกแห่งความเป็นจริง นักสถิติและนักวิเคราะห์มักจะทำงานเคียงข้างกัน และไม่ใช่เรื่องแปลกที่ทั้งสองอาชีพจะร่วมมือกันเพื่อแก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทความต่อไปนี้อธิบายความสำคัญของสถิติในด้านต่างๆ:

เหตุใดสถิติจึงมีความสำคัญ (10 เหตุผลที่สถิติมีความสำคัญ!)
ความสำคัญของสถิติในธุรกิจ
ความสำคัญของสถิติในการศึกษา
ความสำคัญของสถิติในการดูแลสุขภาพ
ความสำคัญของสถิติในด้านการเงิน