Metody analizy danych

W ramach ilościowej analizy danych proponujemy repertuar analiz statystycznych od najprostszych do zaawansowanych. Przykładowe typy analiz prezentujemy poniżej.

Podstawowe techniki ilościowej analizy danych

1. Klasyczna statystyka opisowa

• Tabele i wykresy jedno- i wielozmiennowe (wskaźniki struktury, wskaźniki natężenia)
• Miary tendencji centralnej (pozycyjne)
• Miary dyspersji (rozrzutu)

1. Klasyczna statystyka indukcyjna

• Badanie zależności między zmiennymi (miary związku jak np.: współczynnik korelacji R Pearsona, stosunek korelacyjny eta (η), współczynniki korelacji rangowej rho (ρ) Spearmana, d Somersa, gamma (γ) Goodmana i Kruskala tau-B (τ-B) i tau-C (τ-C) Kendalla, testy niezależności chi-kwadrat (χ²) Pearsona współczynnik kontyngencji C Pearsona, fi (phi, φ) Yule’a, lambda (λ) Goodmana i Kruskala, V Craméra.
• Badanie różnic między grupami (testy t-Studenta, U Manna-Whitney’a, McNemara, znaków, rang Wilcoxona, test chi-kwadrat dla jednej próby, jednoczynnikowa analiza wariancji – ANOVA, wieloczynnikowa analiza wariancji – MANOVA).

Wykorzystujemy także nieklasyczne, czy rzadko wykorzystywane jak współczynnik zgodności kappa (κ) Cohena, czy współczynnik niepewności U Theila pozwalające na wydobycie wartościowych informacji z danych.

1. Zaawansowane techniki ilościowej analizy danych

• Analizy regresji
• Drzewa klasyfikacyjne
• Analiza czynnikowa
• Analiza skupień
• Analiza korespondencji
• Skalowanie wielowymiarowe – MDS
• Conjoint Analysis – metoda łącznego oddziaływania zmiennych
• Drążenie danych (data mining, w ramach metod statystycznych)

A także typowo marketingowe jak:

• PSM (Price Sensitivity Meter)
• BPTO (Brand-Price Trade-Off)

Oprócz powyższych technik oferujemy również usługi, w których statystyka odgrywa istotną rolę, jak na przykład analizę rzetelności skal stosowanych w kwestionariuszu badania, walidację i imputację danych, budowę skal i indeksów klasycznych oraz dedykowanych, zaawansowane (w tym autorskie) techniki ważenia danych.

Oferujemy różnorodne sposoby jakościowej analizy danych, między innymi są to:

• Analiza w ramach teorii ugruntowanej (ciągła analiza porównawcza, constant comparative analysis)
• Analiza zawartości, w tym analizy treści (semantyczna – pojęciowa i relacyjna, semiotyczna, retoryczna)
• Analiza konwersacyjna (conversation analysis)
• Analiza dokumentów
• Tworzenie map pojęciowych (concept mapping)

Analizujemy zarówno dane werbalne, werbalno-graficzne i wizualne (nagrania wideo, fotografie).

Do analiz ilościowych wykorzystujemy oprogramowanie komercyjne (SPSS – Statistical Package for Social Sciences) oraz niekomercyjne R (od wersji „konsolowej” do RATTLE), RapidMiner (dawniej Yale), WEKA, Orange, ELKI; wykorzystujemy również oprogramowanie dedykowane stworzone w VBA. Analizy jakościowe prowadzimy z asystą Atlas.ti, MaxQda, Transana.

Szeroki wachlarz wykorzystywanego oprogramowania pozwala na optymalne dostosowanie formy wyników do oczekiwań Klienta.