研究调查研究的可接受误差幅度由公司设定

[himuhumaira]

数据不可能错误

我再怎么强调这一点也不为过。，通常在 95% 的置信水平下为 4% 到 8%。这最终意味着从研究中获得的样本和结果并不能完美地反映总体人口。实现这一结果的成本将是天文数字。了解这一点后，重要的是要认识到，虽然使用 科威特电话号码 数据来推动商业决策是降低风险的好方法，但做出的每个决策仍然会有风险。这让我想到了研究和数据分析中常见的另一个错误，偏见。

小心

我可以专门写一篇博客甚至更多文章来探讨研究中的偏见概念。它可以存在于研究过程的每个环节，从最初的设计到分析。我主要想谈谈数据分析中可能存在的偏见。一种被称为数据抓取的做法可能对公司和产品极其有害，而且有时是研究人员和公司无意中做出的。数据挖掘，粗略地说，就是通过分析数据来分析数据，以便某些关系能够显示出统计上的意义。这可能极其有害，因为形成假阳性的风险非常高。

FiveThirtyEight 公司进行了一项研究，他们发出了一份调查问卷，共有 54 人完成了调查。然后他们对这些数据进行了大约 27,716 次回归。一些结果非常搞笑。

以下仅是他们发现的具有统计意义的众多相关性中的一小部分：

- 迷你柠檬水与“Crash 应该获得最佳影片”的信念呈正相关

贝类与右撇子呈正相关。

-购买食盐与与互联网服务提供商建立良好的关系呈正相关

显然，这些都是荒谬的相关性，但更重要的是考虑到其中一些可能是真正的相关性。然而，相关性并不等于因果关系。通过这些例子，我们很容易看出对数据进行的分析存在问题。在分析与您的业务或公司正在开发的新产品相关的数据时，可能更难发现这个问题。

在查看或分析数据时，重要的是退后一步，了解何时可能存在有意或无意的偏见，并对其保持警惕。