6 Grundlegende Anwendung der Statistik

Statistician is one of the top 10 fastest-growing jobs in the US. Going by the rate at which the world is generating and collecting data, it is no surprise that the expertise of those who can effectively analyze this data is in great demand and are application of Statistik. Fr experts help collect, study and extract relevant information from vast and complex data. This information is then applied to validate and further Forschung, make sound business decisions and drive public initiatives.

Here Are the Top 6 Application of Statistics

1. Forschungsinterpretationen und Schlussfolgerungen

Die Statistik ist ein wichtiger Bestandteil der meisten Wissenschaften und hilft den Forschern, Hypothesen zu prüfen, Theorien zu bestätigen (oder zu verwerfen) und zu zuverlässigen Schlussfolgerungen zu gelangen. Die aus Experimenten und Studien gewonnenen Daten sind nie eindeutig - man muss Zufälligkeiten und Unsicherheiten berücksichtigen, Zufälle ausschließen und möglichst genaue Ergebnisse erzielen. Die statistische Analyse trägt dazu bei, Fehler zu verringern oder zu beseitigen, so dass die Forscher zuversichtlich Schlussfolgerungen ziehen können, die dann die weitere Forschung leiten.

2. Meta-Analyse von Literaturübersichten

Bevor ein Forscher oder Wissenschaftler neue Forschungsarbeiten in Angriff nimmt, ist es üblich, eine umfassende Literaturrecherche aller verfügbaren veröffentlichten Informationen zu einem bestimmten Thema. Es ist jedoch immer schwierig, aus mehreren Studien eine endgültige Schlussfolgerung zu ziehen, insbesondere wenn die Studien unterschiedlichen Forschungsmethoden folgen, in verschiedenen Zeitschriften veröffentlicht wurden (was zu einer Verzerrung der Veröffentlichungen führt) oder sich über einen großen Zeitraum erstrecken. Eine statistische Analyse dieser Studien hilft, die gemeinsame Wahrheit herauszufinden, die all diesen Studien zugrunde liegt, oder ein verborgenes Muster oder eine Beziehung aufzudecken.

3. Entwurf einer klinischen Studie

Eine der wichtigsten Anwendungen der statistischen Analyse ist der Entwurf von klinische Studien. Wenn ein neues Medikament oder eine neue Behandlung entdeckt wird, muss es/sie zunächst an einer oder mehreren Personengruppen getestet werden, um seine/ihre Wirksamkeit und Sicherheit zu untersuchen. Eine klinische Prüfung umfasst die Auswahl einer Population/Stichprobengröße, die Festlegung des Zeitraums, in dem die Behandlung überwacht werden soll, die Planung der Phasen und die Auswahl von Parametern, anhand derer entschieden werden kann, wie wirksam die Behandlung ist und ob sie besser ist als eine bestehende Behandlung. Biostatistiker kann die Aufgabe übernehmen, eine statistische Analyse der Studie durchzuführen, die nicht nur bei der Konzeption, sondern auch bei der Analyse und Bestimmung der Ergebnisse hilft.

4. Gestaltung von Erhebungen 

Do people who go to the gym lead a healthier, happier life? How safe is the city of New York? How effective is your HIV-awareness programme? Questions like these that cannot be answered without the help of statistics. Surveys require careful design and implementation, considerations about the survey format, accounting for bias and fatigue, etc. Data collected from surveys have to be carefully studied by statistical analysis experts who also use their own discretion and experience to derive the most meaningful information from a survey. Through surveys, governments can determine the effectiveness of an initiative, businesses can understand the response to a particular product, and social scientists can perform quantitative research.

5. Epidemiologische Studien 

Epidemiological studies help determine the link between the cause and effect of a disease, especially in outbreaks and epidemics. A statistical analysis involves identifying the most likely cause of a disease — for example, the link between smoking and lung cancer. This information is used to develop public health policies and implement preventive Gesundheitswesen programmes. Data visualization and statistical analysis also played an important role in understanding the Ebola-Epidemie in Westafrika.

6. Statistische Modellierung

Statistical modeling involves building predictive models based on pattern recognition and knowledge discovery. It is used in environmental and geographical studies, predicting election outcomes, survival analysis of populations, and more. Meteorologists use statistical tools to help them predict the weather. The line between statistical modelling and maschinelles Lernen is becoming increasingly blurry — Robert Tibshirani, a statistician at Stanford called machine learning “glorified statistics”.

Hier ein Beispiel für das statistische Modell von The Economist zur Vorhersage der US-Zwischenwahlen.

Da die Gehälter von Statistikern auch zu den höchsten gehören, können es sich nicht alle Organisationen leisten, sie in Vollzeit zu beschäftigen. Kleinere Unternehmen, gemeinnützige Organisationen, Regierungsbehörden und Anwälte, Forscher und Start-ups lagern ihre statistischen Analysen zunehmend an freiberufliche Statistikerdie mit kleineren Budgets und Zeitrahmen arbeiten können.