Les statistiques sont merveilleusement polyvalentes. Ils peuvent rendre les productions plus efficaces, fournir des informations scientifiques ou aider à mieux comprendre un groupe de personnes. Pour que cela réussisse, une statistique doit être évaluée avec les bonnes méthodes. Cependant, ce n'est pas si simple. Parce que le choix de ces méthodes est énorme - et chacune d'elles peut donner des résultats complètement différents.

Pour que vos statistiques produisent les résultats que vous recherchez, vous pouvez contacter notre équipe de statistiques.

Si vous avez besoin d'aide pour une évaluation statistique, nos statisticiens se feront un plaisir de vous aider. Utilisez simplement notre formulaire de contact pour une consultation gratuite et une offre sans engagement - ou appelez-nous .

Comment CESTAD vous soutient

CESTAD se fera un plaisir de vous aider à concrétiser votre question de recherche et à l'évaluer en utilisant les données disponibles avec les méthodes statistiques appropriées. Vous avez le choix d'utiliser nos conseils statistiques ou de laisser votre évaluation statistique complètement. Le traitement par CESTAD vous évite non seulement une introduction à la méthodologie et au traitement des outils statistiques, mais aussi une exécution et une vérification complexes et sensibles des évaluations. Le choix de la bonne méthode d'évaluation dépend de votre question ainsi que de la forme, de la distribution et de l'indépendance de votre ensemble de données. Sans connaissance statistique, il n'est souvent pas possible de faire ce choix sans statistiques . Et une statistique incorrectement évaluée peut causer plus de dommages que de bons résultats. - Vous devriez être conscient de cela.

Les évaluations statistiques profitent non seulement à la recherche scientifique, mais aussi à l'économie libre, par exemple, au département du personnel chargé de l' évaluation des employés ou au marketing en créant des profils d'acheteurs à l'aide de l'exploration de données . La précision méthodologique est d'une importance élémentaire pour l'évaluation statistique; l'utilisabilité du résultat (et aussi la réputation de la personne responsable) en dépend directement.

Évaluation statistique: vos types et objectifs

Selon la méthodologie appliquée, une évaluation statistique peut servir à plusieurs fins:

• Les statistiques descriptives décrivent les données disponibles, par exemple par des valeurs moyennes, des pourcentages, des numéros de distribution ou la représentation graphique des distributions. Les structures et les illustrations sont utilisées pour récupérer un ensemble de données désordonné.
• Les évaluations exploratoires recherchent des modèles et une visibilité dans les données, sans les hypothèses et les résultats sous-jacents, souvent dans le but de développer des hypothèses. Une telle recherche est destinée à fermer les théories ou à éliminer les déficits d'hypothèses déjà élaborées.
• Les statistiques inductives (concluantes) testent les hypothèses, mesurent les dépendances (corrélations) ou comparent les groupes les uns avec les autres. De cette manière, les hypothèses sur les relations de données sont vérifiées et évaluées en ce qui concerne leur signification.
• Les prévisions tirent des prédictions pour l'avenir des évaluations de données, établissent des analogies pour des cas similaires ou se rapprochent d'un échantillon à la totalité.

Une étude ou une étude statistique combine généralement plusieurs de ces procédures d'évaluation.Par exemple, une partie descriptive appartient à chaque évaluation de l'enquête afin de déterminer proprement l'échantillon.

Essences d'une évaluation statistique utile

Pour une génération de bénéfice statistique significative, il est nécessaire en particulier avec des volumes élevés de données hétérogènes

• une question claire et la
• Soutien par des outils statistiques appropriés (outils).

Seules des questions non ambiguës permettent des évaluations ciblées. Les outils de programmation statistique tels que R, SPSS ou Excel VBA vous permettent d'analyser de manière efficace et répétée de grandes quantités de données.