Analizy statystyczne

Analizy Statystyczne w Nauce i Biznesie

W Metodolog.pl dostarczamy rozwiązania związane z zaawansowaną analityką statystyczną, pomocą w analizach, algorytmami, metodologią, a także wykraczające ponad przeciętny poziom generowanie kodu (wykorzystujemy języki R, Fortran i Python). Nasze usługi związane z tematem analiz które pokrywają większość obszarów nauki (statystyczne testowanie hipotez i teorii), techniki (modelowanie i wizualizacja danych) oraz biznesu (uczenie maszyn i rozwiązania wspierające decyzje, aplikacje, dashbouardy itp). Dzięki naszym opracowanym programom statystycznym które opierają się zwalidowane naukowo rozwiązania, jesteśmy w stanie dostarczać ogrom raportów statystycznych, wizualizacji i treści. Bardzo często nasi klienci otrzymują od nas więcej niż oczekiwali w niesamowitej jakości, czasie i budżecie. Analizy statystyczne w naszej firmie są tym, czego poszukuje większość klientów poszukujących wsparcia naukowego w badaniach, analizie i organizacji danych. Niezależnie, od tego czy nasi klienci są studentami, doktorantami, profesorami, biznesmenami, wynalazcami, czy osobami szukającymi rozwiązań które poprawią im codzienne funkcjonowanie, to w nasze naukowe usługi i dbanie o sukces klienta oraz jego projektu, są dla nas ważne tak samo jak nasze własne projekty.

 

Analizy Statystyczne w Nauce na Poziomie Akademickim

Analiza statystyczna jest ważnym narzędziem dla naukowców na poziomie akademickim, ponieważ pozwala im na przeprowadzanie badań naukowych i wyciąganie wniosków z danych. Może być stosowana do wielu celów, takich jak:

  1. Testowanie hipotez: Analiza statystyczna pozwala naukowcom na testowanie różnych hipotez na podstawie danych.
  2. Modelowanie danych: Analiza statystyczna pozwala naukowcom na tworzenie modeli danych, co umożliwia przewidywanie przyszłych wyników lub zjawisk.
  3. Określanie związków między zmiennymi: Analiza statystyczna pozwala naukowcom na określenie, czy istnieje związek między dwoma lub więcej zmiennymi.
  4. Ocena skuteczności leczenia: Analiza statystyczna może być używana do oceny skuteczności różnych metod leczenia.
  5. Przeprowadzanie badań ankietowych: Analiza statystyczna jest często stosowana w badaniach ankietowych, aby określić, jakie są poglądy lub preferencje danej grupy ludzi.
  6. Ocena jakości produktów lub usług: Analiza statystyczna jest stosowana w celu oceny jakości produktów lub usług, np. poprzez przeprowadzanie badań satysfakcji klientów.

Analiza statystyczna jest ważnym narzędziem dla naukowców, ponieważ pozwala im na wyciąganie wniosków i podejmowanie decyzji na podstawie danych, co przyczynia się do rozwoju wiedzy i postępu naukowego.

Obszary naukowe analizy statystycznej

Analiza statystyczna jest szeroko stosowana w wielu dziedzinach nauki, takich jak:

  1. Nauki społeczne: Analiza statystyczna jest szeroko stosowana w naukach społecznych, takich jak socjologia, psychologia, polityka, ekonomia i inne, w celu badania zachowań ludzi i grup społecznych.
  2. Medycyna: Analiza statystyczna jest ważnym narzędziem w medycynie, gdzie jest stosowana do oceny skuteczności leczenia, badania wpływu czynników na zdrowie i innych zagadnień związanych z zdrowiem.
  3. Ekonomia: Analiza statystyczna jest ważnym narzędziem w ekonomii, gdzie jest stosowana do badania trendów rynkowych, oceny skuteczności różnych strategii biznesowych i innych zagadnień związanych z gospodarką.
  4. Nauki przyrodnicze: Analiza statystyczna jest również stosowana w naukach przyrodniczych, takich jak biologia, chemia i inne, w celu badania zjawisk zachodzących w przyrodzie i wyciągania wniosków na ich podstawie.
  5. Inżynieria: Analiza statystyczna jest również stosowana w inżynierii, gdzie jest używana do oceny jakości produktów i procesów produkcyjnych oraz do badania wpływu różnych czynników na działanie systemów technicznych.

Analiza statystyczna jest ważnym narzędziem dla naukowców i badaczy z wielu dziedzin, ponieważ pozwala im na przetwarzanie i interpretowanie danych za pomocą różnych metod statystycznych i wyciąganie wniosków na ich podstawie.

Analizy statystyczne w biznesie

Analiza statystyczna jest ważnym narzędziem dla przedsiębiorców i menedżerów, ponieważ pozwala im na podejmowanie trafnych decyzji biznesowych na podstawie danych. Oto kilka przykładów zastosowań analiz statystycznych w biznesie:

  1. Ocena skuteczności marketingowych: Analiza statystyczna może być używana do oceny skuteczności różnych działań marketingowych, takich jak reklamy, kampanie e-mailowe itp.
  2. Badanie rynku: Analiza statystyczna może być używana do badania preferencji klientów i trendów rynkowych, co pomaga w podejmowaniu decyzji dotyczących produktów lub usług.
  3. Ocena efektywności procesów produkcyjnych: Analiza statystyczna może być używana do oceny efektywności procesów produkcyjnych i identyfikacji możliwych obszarów do poprawy.
  4. Analiza kosztów: Analiza statystyczna może być używana do analizy kosztów i określenia, gdzie można zaoszczędzić pieniądze.
  5. Ocena jakości produktów lub usług: Analiza statystyczna może być używana do oceny jakości produktów lub usług poprzez przeprowadzanie badań satysfakcji klientów.

Analiza statystyczna jest ważnym narzędziem dla przedsiębiorców i menedżerów, ponieważ pozwala im na podejmowanie trafnych decyzji biznesowych na podstawie danych i umożliwia lepsze zrozumienie rynku i potrzeb klientów.

Jakość analiz statystycznych

Jakość analiz statystycznych jest ważna, ponieważ wpływa na wiarygodność i przydatność wyników. Oto kilka czynników, które mogą wpływać na jakość analiz statystycznych:

  1. Poprawność metod: Ważne jest, aby dobrać odpowiednie metody statystyczne do rodzaju danych i celu analizy.
  2. Jakość danych: Jakość danych jest ważna, ponieważ wpływa na wiarygodność wyników. Ważne jest, aby zadbać o to, aby dane były kompletne i dokładne.
  3. Poprawność interpretacji: Ważne jest, aby prawidłowo interpretować wyniki analizy statystycznej i unikać błędów w interpretacji.
  4. Transparentność: Ważne jest, aby przedstawić wyniki analizy statystycznej w sposób jasny i zrozumiały dla odbiorców.
  5. Poprawność implementacji: Ważne jest, aby zadbać o poprawność implementacji metod statystycznych i unikać błędów technicznych w kodzie.

Zadbanie o jakość analiz statystycznych jest ważne, ponieważ wpływa na wiarygodność wyników i pozwala na podejmowanie trafnych decyzji na podstawie danych.

 

Jaką pomoc w analizach statystycznych oferuje Metodolog.pl?

Nasi klienci i przyjaciele mają się u nas bardzo dobrze, pomoc w analizach statystycznych jaką oferujemy jest bogata i raczej nieograniczona (przy optymalnym czasie i budżecie). Jeśli chcesz spędzić trochę czasu na czymś dobrym, po prostu dołącz do nas mailowo lub telefonicznie. Wykonujemy ekspertyzy w następujących tematach:

• Pisanie programów i kodów statystycznych w R/R Shiny, Fortran i Python.
• Wielopoziomowe modelowanie SEM w pakiecie "lavaan" oraz "xxM"
• Modele równań strukturalnych CB (modelowanie oparte na kowariancji) i PLS (modelowanie zorientowane na przewidywanie metodą częściowych najmniejszych kwadratów)
• Analizy konfirmacyjne, mediacyjne, moderacyjne i pochodne
• Modelowanie regresji wielopoziomowej (również przy różnych założeniach dystrybucyjnych)
• Wizualizacje danych w pięknym stylu w "ggplot2", "plotly" oraz "diagrammer"
• Automatyzacja analiz statystycznych i systemów ich raportowania
• Instalacja uczenia maszynowego i silników algorytmicznych w internecie lub maszynach
• I różne analizy statystyczne zorientowane na śledzenie zmian w czasie (np. modele szeregów czasowych), analizę zmian w powtarzanych pomiarach i wnioskowanie ze złożonych projektów eksperymentów czynnikowych (w ramach różnych efektów wariancyjnych i ich interakcji)
• Projektowanie badań ilościowych, eksperymentalnych, budowanie narzędzi psychometycznych, pomiarowych, skal i miarek

• Weryfikacja prostych i złożonych hipotez prostymi testami statystycznymi lub testami wieloczynnikowymi

• I wiele innych, bo ciągle się uczymy i wciąż jesteśmy wygłodniali nowej wiedzy

Potrzebujesz analiz statystycznych lub konsultacji on-line ze specjalistą statystykiem lub programistą R?

Projekty statystyczne w nauce i biznesie to poważne przedsięwzięcia od nich zależą przyszłe zarobki i reputacja badacza w środowisku naukowym. Nie oczekujemy, że podejmiesz z nami współpracę od razu. Wstrzemięźliwość i zimna ocena kompetencji  oraz kontaktu z firmą to kluczowe cechy dobrego wyboru specjalisty wykonującego analizy statystyczne, dlatego zachęcamy do niezobowiązujących i darmowych konsultacji. Kliknij by zobaczyć jak one u nas wyglądają KLIK

Kontakt z Metodolog.pl

Skontaktuj się z nami, a na pewno pomożemy Ci w obliczeniach, przedyskutujemy wątpliwości i wstępnie ocenimy Twój projekt. Nasz zespół specjalistów z różnych dziedzin posiada wiedzę i doświadczenie w przeprowadzaniu analiz statystycznych w interdyscyplinarnych kontekstach nauk empirycznych i w zdywersyfikowanych polach obszarów biznesu oraz rynku. Wykonujemy specjalistyczne obliczenia statystyczne do projektów z poziomu akademickiego oraz realizujemy większość prac związanych z wielowymiarową analizą klienta, sprzedaży produktu, prognozowaniem i ogólnie pojętego przetwarzania danych rynkowych.

Zachęcamy do kontaktu.

Analizy statystyczne mgr Konrad Hryniewicz
Analizy statystyczne

mgr Konrad Hryniewicz, 

Prezes spółki Metodolog.pl

tel: +48 798 30 95 31

@: Metodolog.pl@gmail.com

 

P.S. Jeśli chcesz, możesz zapisać się na nasze darmowe szkolenia. Rzuć okiem na to co akurat przygotowujemy dla naszych znajomych i klientów klik

 

 

 

Czym się zajmuje statystyk?

Po pierwsze, statystyk w naszym zespole jest zorientowany na nawiązanie ciepłej (choć nie zawsze jest to możliwe) i profesjonalnej (to jest akurat nasz standard) relacji z klientem. Wierzymy, że niezmącona wymiana informacji pomiędzy ekspertem statystyki i drugą stroną jest kluczonym elementem który wpływa na tempo realizacji projektów i sukces projektu. Co więcej, statystyk w Metodolog.pl w kontekście złożonych projektów, nowych lub takich które polegają na odkrywaniu lub modernizacji znanych rozwiązań jest skupiony na szybkim i skutecznym uczeniu się nowych rzeczy np. zrozumieniu nowych metod statystycznych, algorytmów, logiki zmienności zjawisk i ich oceny. Statystyk zajmuje się ciągłym uczeniem się, myśleniem problemowym, i testowaniem tego w praktyce analitycznej. Można też powiedzieć, że dzisiejszy statystyk mający radzić sobie z współczesnymi wyzwaniami musi znać jakiś język programowania. Tym czym zajmuje się dziś statystyk i gwałtowność zmian jaka rządzi światem nauki i biznesu, wymusza na takiej osobie znajomość metod dostosowywania, automatyzacji, optymalizacji pracy komputerów i systemów informatycznych, a to wymaga umiejętności pisania w języku zrozumiałym dla maszyn.

 

Jak się liczy dane statystyczne?

Dane statystyczne liczy się na wiele sposobów. Niemniej, najważniejsza w liczeniu danych statystycznych jest jedna rzecz, są to wnioski. Wyciągnięcie pożądanych wniosków zawęża wykorzystanie analiz statystycznych do konkretnych danych i sposobów ich liczenia. Liczeniem danych statystycznych zajmują się dobre komputery, serwery lub pewnego rodzaju systemy rozproszone. Dzięki cyfryzacji i rozwojowi nauk o danych (ang. data science) pojawiły się niesamowite możliwości analizy danych statystycznych. W obliczu tego, trudno odpowiedzieć na takie pytanie. Zazwyczaj metody liczenia danych statystycznych wyznacza się względem wniosków do wyciągnięcia. Ewentualnie jest to wyznaczane problemem do rozwiązania. Bogactwo możliwości jakie dają zaawansowane algorytmy statystyczne pozwalają w zasadzie przeliczyć każde dane i rozwiązań większość problemów naukowych i problemów życia codziennego. Osobom zainteresowanym chętnie odpowiemy na te pytania.

 

Na czym polega statystyka?

Statystyka polega na analizie danych masowych. Tak na prawdę można powiedzieć, że statystyka jest nauką dotyczącą analizy zmienności i identyfikacji jej źródeł. Podejścia statystyczne starają się wnioskować na temat populacji względem próbki. Niemniej, nie jest to jej uniwersalny cel. W badaniach naukowych statystyka polega na takim wykorzystaniu metod obliczeniowych, by potwierdzić lub zakwestionować losowość badanych zjawisk. W tym przypadku statystyka ma na celu weryfikacje prawdziwości rozumowania badacza i prawidłowości stosowanych przez niego metod badawczych. W przypadkach biznesowych lub technicznych statystyka ma na celu sterowanie procesami, pamiętaniem, rozpoznawaniem i klasyfikowaniem. Ogólnie można powiedzieć, że ma imitować inteligencję człowieka, czyli jest pewnego rodzaju sztucznie wymodelowaną inteligencją.

 

 

Jakie korzyści wynikają ze współpracy ze statystykiem?

Odpowiedź na to pytanie jest prosta, ale możemy zadać inne, podobne pytanie: Dlaczego relacje z naszym mechanikiem samochodowym są tak ważne? Nasze relacje z innymi specjalistami (oczywiście musimy założyć, że mówimy o prawdziwych, zaangażowanych i szczerych fachowcach) są ważne, ponieważ możemy skorzystać z ich bogatego doświadczenia i historii projektów. Niemniej jednak ekspercka pomoc i nawiązany kontakt ze statystykiem metodologiem są ważne z dwóch konkretnych powodów:

1. Ogólnie rzecz biorąc, statystyk metodolog zna wiele metod pomiaru, metod zagnieżdżania danych, filozofii przyczynowo-skutkowych oraz metod eksperymentalnych w różnych układanych badawczych i strukturach danych (np. powtarzane pomiary i eksperymenty czynnikowe, dane tekstowe, macierzowe itp.). Warto zauważyć, że wcześniejsze spotkanie z ekspertem może zmniejszyć ryzyko niepowodzenia w kontekście badawczym. Wyraźnym przykładem jest pomiar zmiennej zależnej w eksperymentach psychologicznych. Czasami ta kluczowa zmienna jest mierzona jednym zachowaniem lub jednym elementem testowym. W konsekwencji może to prowadzić do stronniczych lub po prostu słabych wyników.

2. Utrzymywana relacja ze statystykiem metodologiem jest ważna, ponieważ zarówno specjalista, jak i klienci rozwijają się w swoich specjalizacjach. Taka sytuacja jest korzystna dla obu stron. Metodolog może wdrożyć nowo poznaną metodę statystyczną dla klientów, a ci drudzy mogą osiągnąć większy sukces w bardzo konkurencyjnej dziedzinie jaką jest nauka lub w dynamicznym kontekście biznesowym. Na przykład w 2015 roku pojawiła się krytyka modelu opóźnionego krzyżowo (ang. Cross Lagged Panel Model) w projektach eksperymentalnych z powtarzanymi pomiarami. Główne obawy tej krytyki dotyczyły stabilności wyników w czasie, która nie jest traktowana jako stały czynnik indywidualny (zgodnie z pojęciem stabilności wewnątrzjednostkowej i zróżnicowania interpersonalnego). W tym kontekście stare dane zyskują nowe życie, ponieważ od teraz mogą być analizowane jako efekt przeniesienia z wykorzystaniem techniki losowych interceptów (ang. rondom intercept cross-lagged models).