Pourquoi utiliser un outil statistique spécifique pour mes recherches ?

Les chercheurs se doivent de connaître les concepts entourant les méthodes d'analyses statistiques de base utilisées pour mener des recherches scientifiques. Cela les aidera à mener une étude bien conçue conduisant à des résultats valides et fiables.

Photo by Chris Liverani on Unsplash

Pour ceux qui ne travaillent pas dans le domaine de la recherche, la question "Pourquoi devrais-je utiliser un outil statistique spécifique pour ma recherche ?" peut sembler un peu étrange. Si vous regardez un ensemble de données et que vous vous dites "Cet ensemble de données est vraiment parfait", vous pourriez vous dire que c'est très bien comme ça, puisqu'il fournit des faits et des chiffres qui soutiennent votre argument. En bref, oui, mais seulement jusqu'à un certain point. Ce serait une erreur de "sélectionner" vos variables pour soutenir vos propres arguments sans faire d’analyse.

Quels sont les tests statistiques de base ?

Il existe deux grandes méthodes statistiques de base dans l'analyse des données : la statistique descriptive, qui résume les données d'un échantillon à l'aide d'indicateurs tels que la moyenne ou l'écart-type, et la statistique d'inférence, qui tire des conclusions des données, sous réserve de variations aléatoires (par exemple : erreurs d'observation, variabilité d'échantillonnage).

Qu'est-ce que l'analyse statistique dans la recherche ?

L'analyse statistique en recherche comprend des formules, modèles et techniques mathématiques utilisés pour analyser les données de recherche. L'utilisation de méthodes statistiques permet d'extraire des informations des données de recherche et fournit divers moyens d'évaluer la robustesse des résultats de votre recherche.

Les méthodes statistiques les plus populaires pour les chercheurs

Tout d'abord, vous devez utiliser un outil statistique pour l'analyse. Certains des outils statistiques les plus utilisés par les chercheurs sont les enquêtes, la régression, l'analyse des données de séries chronologiques et l'analyse canonique des correspondances (CCA). Toutes ces méthodes statistiques ont des points forts et des points faibles. Les points forts d'une méthode particulière sont généralement liés au domaine d'étude, tandis que les points faibles concernent généralement le degré de liberté laissé à l'utilisateur.

Par exemple, si vous souhaitez mener une recherche économique sur l'effet de la discrimination par les prix, vous ne devez pas utiliser n'importe quel modèle économique qui se présente, car il pourrait ne pas être généralisé à toutes les entreprises. Au lieu de cela, vous devez essayer d'adapter le modèle aux données réelles, c'est-à-dire déterminer quel serait le prix optimal pour une entreprise en matière de discrimination (dans ce cas, la discrimination par les prix). Dans cet exemple, vous devez effectuer une régression multiple (une analyse de données typique) sur la variable de discrimination par les prix et prendre en compte les décalages éventuels dans les données.

Vous ne devez utiliser un test statistique spécifique pour votre recherche que s'il répond à tous les critères suivants : tout d'abord, le test doit générer des estimations précises des paramètres que vous étudiez. Deuxièmement, il doit être simple et facile à mettre en œuvre. Troisièmement, il doit être fiable, en particulier si les résultats proviennent d'un grand échantillon. Enfin, il doit pouvoir résister à différentes formes de tests et d'analyses statistiques.

L'exploration de données, quant à elle, est devenue l'un des moyens les plus populaires de trouver des ensembles de données statistiquement pertinents. Ce type d'outil vous permet d'obtenir des informations statistiques directement à partir du comportement en temps réel de l'utilisateur. Il existe de nombreuses raisons d'utiliser un outil d'exploration de données de cette manière. L'une d'entre elles est que vous aurez les données brutes à portée de main et que vous n'aurez pas à attendre que le processus d'extraction de données soit terminé avant de pouvoir commencer à les utiliser pour leur donner un sens.

Pourquoi les chercheurs ont-ils besoin d'utiliser des outils statistiques ?

Les outils statistiques aident à utiliser des méthodes de collecte de données appropriées, à effectuer des analyses correctes et à présenter efficacement les résultats. La statistique est un processus clé qui vous permet de faire des découvertes dans le domaine scientifique, de prendre des décisions sur votre base de données et de faire des prévisions à l'aide d'analyses.

Pourquoi avons-nous besoin de méthodes statistiques ? La statistique est une approche scientifique de l'analyse des données numériques pour nous permettre de maximiser leur interprétation, leur compréhension et leur utilisation. Cela signifie que les statistiques nous aident à transformer les données en informations, c'est-à-dire en données qui ont été interprétées, comprises et qui sont utiles au destinataire.

Il est important pour le chercheur de connaître les concepts entourant les méthodes d'analyse statistique de base utilisées pour mener une recherche scientifique. Cela vous aidera à mener une étude convenablement conçue, conduisant à des résultats valides et fiables.

VOUS RECHERCHEZ LE LOGICIEL STATISTIQUE LE PLUS ADAPTÉ À VOS BESOINS ?

Essayez notre outil d’aide à la décision !

Vous découvrirez la solution statistique la plus adaptée à votre besoin et les fonctionnalités qui vous seront nécessaires.

AUTRES ARTICLES

Est-ce qu’il vaut mieux apprendre R, SQL ou Python pour analyser mes données ?

R, SQL et Python sont des langages de programmation très communs en data science. Avant de choisir celui que vous utiliserez pour vos analyses, il est important de connaître leurs avantages et inconvénients en fonction de votre niveau.

LIRE LA SUITE

Comment analyser simplement mes données ?

Pour comprendre l’analyse de données, il est important de respecter les différentes étapes de ce processus, les types de données que vous pourrez rencontrer et également les différentes analyses qui existent afin de choisir la plus optimale.

LIRE LA SUITE

L’importance des logiciels dans l’analyse des données

Les logiciels statistiques sont des programmes informatiques spécialisés qui vous aident à collecter, organiser et analyser vos données à l'aide de méthodes statistiques.

LIRE LA SUITE