Statistik

 

Inledning

Ett vanligt uttryck är att ”allt kan bevisas med statistik” och visst det ligger något i uttrycket eftersom mätvärden från en undersökning kan påvisa olika saker beroende på vad de mäter och hur de presenteras. Ofta får man inte hela sanningen genom att ta del av ett fåtal statistiska mått utan man behöver göra en mer eller mindre djupgående analys av sina mätvärden för att få fram alla aspekter av undersökningsmaterialet. Den här artikeln är till för att hjälpa dig att tolka och förstå resultatet från statistiska undersökningar t.ex. från enkätundersökningar du själv kan utforma med LYKTAS olika verktyg för affärsutveckling.  Mer information om LYKTA finns på www.lykta.se.

 

Medelvärde

Summan av mätvärdena delat med antalet mätvärden. Anger storleken på ett typiskt mätvärde. Har vi 10 mätvärden där de flesta ligger runt 7 så är medelvärdet ca 7. Medelvärdet kan dock bli 7 även om mätvärdena ligger långt ifrån varandra (om hälften är låga och hälften är höga hamnar medelvärdet någonstans mitt emellan). Hur pass nära mätvärdena ligger anges med standardavvikelsen som förklaras nedan.

 

Standardavvikelse

Standardavvikelsen anger hur mycket mätvärdena skiljer sig åt, hur mycket de varierar. Har man 10 mätvärden kan dessa ha medelvärdet 5 oberoende av om alla värden är 5 eller om hälften är 10 och hälften är 0.  Ligger de flesta värdena runt samma tal, säg 5 men ett extremvärde ligger på 255 så drar extremvärdet upp medelvärdet kraftigt. Därför använder man standardavvikelse för att tala om hur mycket värdena skiljer sig åt. Om alla har samma värde så är standardavvikelsen 0.

 

Median

Liknande medelvärde men medianen definieras som ”det mittersta värdet” d.v.s. om du ställer alla mätvärden efter varandra med det lägsta först och det högsta sist så är medianen värdet som står i mitten. Har du 10 mätvärden så är medianen med andra ord det 5:e största (eller 5:e minsta) värdet.

 

Korrelation

Anger sambandet mellan olika mätvärden. Om barn i Stockholm blir tjockare och tjockare för varje år och det blir fler och fler McDonalds i Stockholm för varje år så finns det ett samband mellan dessa data och man kan räkna på korrelationen. Om du har gjort en enkät för att t.ex. fråga kunder vad de tycker om en produkt så kanske du upptäcker att kvinnor tycks vara nöjda med produkten medan män tycks vara missnöjda. I så fall finns det ett samband (korrelation) mellan kön och produktnöjdhet. Korrelation mäts med den s.k. korrelationskoefficienten r som alltid är mellan –1 och 1. Är r=1 är sambandet totalt mellan de olika mätvärdena. Om r=-1 så går sambandet åt olika håll d.v.s. ju mer av det ena leder till mindre av det andra. I exemplet ovan skulle korrelationen mellan kvinnor och produktnöjdhet vara 1 och korrelationen mellan män och produktnöjdhet skulle vara –1. om det inte finns något samband alls så är korrelationskoefficienten 0, vilket kanske är fallet mellan bostadsort och produktnöjdhet.

 

Urval, segment, population, stickprov

Populationen är som namnet antyder den totala mängden mätobjekt du kan mäta på som är relevant för din undersökning. Om du undersöker vad dina kunder tyckte om din senaste produkt så utgör dina kunder som har den produkten populationen i undersökningen. Ofta är populationen mycket stor och det går inte att fråga alla i hela populationen. Därför gör man ofta ett urval, man tar ett stickprov och väljer ut ett visst antal ur populationen (en delmängd, ett segment). Oftast använder man sig av slumvisa urval. Tanken är att om populationen är någorlunda homogen d.v.s. svarar någorlunda likartat så behöver man ju inte fråga alla. Om hälften av populationen är negativ och hälften är positiv så räcker det ju med att fråga någon i ”varje läger”. Det är viktigt att urvalet är representativt för hela populationen d.v.s. att det finns en lika stor andel av t.ex. vissa åsikter i urvalet som det finns i hela populationen. För att få ett tillförlitligt resultat så räknar man på hur sannolikt det är att vi har täckt in så många olika tänkbara svar som möjligt. Tillförlitligheten anges med ett s.k. konfidensintervall. Sannolikhet och konfidensintervall förklaras mer utförligt på www.lykta.se.

 

 

www.lykta.se

Verktyg för Affärsutveckling