Wat is statistische significantie? We geven u een uitgebreid overzicht met voorbeelden
Maak uzelf vertrouwd met statistische significantie. Leer de definitie en formule, en bekijk voorbeelden om gegevens te analyseren en onderbouwde beslissingen te nemen.
Wat is de eerste stap na het doen van onderzoek? U moet aantonen dat uw resultaten statistisch significant zijn. Maar wat betekent dat eigenlijk? En hoe kan een bedrijf met statistische significantie de gegevensanalyse verbeteren?
In dit artikel definiëren we statistische significantie, laten we met voorbeelden zien hoe u dit aantoont en bespreken we hoe u uw gegevens significanter kunt maken.
Wat is statistische significantie?
Statistische significantie is de zekerheid dat een uitkomst het gevolg is van een specifieke oorzaak en niet van toeval. Als een geobserveerd resultaat in data statistisch significant is, houdt dit in dat de kans groot is dat een specifieke factor of omstandigheid de uitkomst veroorzaakt. Een lage statistische significantie houdt daarentegen in dat het resultaat toegeschreven kan worden aan toeval.
Een marktonderzoeker vergelijkt bijvoorbeeld twee slogans door 200 mensen slogan A te tonen en 200 mensen slogan B te tonen. 55% herinnert optie A en maar 45% herinnert optie B. Om na te gaan of dit verschil betekenisvol is, gebruikt ze een statistische test: een wiskundige formule die de kans berekent of resultaten toevallig waren.
Toont de test aan dat het verschil statistisch significant is, dat is het verschil van 10% waarschijnlijk te verklaren doordat slogan A gemakkelijker te onthouden is. Het bedrijf kan dan de effectievere slogan kiezen voor de campagne.
Statistische significantie vs. statistisch verschil
Hoewel ze gerelateerd zijn, zijn statistische verschillen en statistische significantie afzonderlijke concepten. Een statistisch verschil is een statistisch significant verschil tussen twee datasets.
Stel een bedrijf verstuurt een enquête naar ontevreden klanten. Het bedrijf kan een statistisch verschil opmerken in het totale aantal vrouwen en mannen die het product slecht vonden. Een statistisch significant verschil betekent een groot verschil tussen de twee groepen: groot genoeg om niet willekeurig of toevallig te zijn.
Hoewel alle statistisch significante resultaten een statistisch verschil hebben, zijn niet alle statistische verschillen statistisch significant. De kunst is om na te gaan of het geobserveerde verschil betekenisvol is of ruis in de data.
Statistische significantie, foutmarges en betrouwbaarheidsniveaus
Onderzoekers raken vaak verward door deze drie basistermen als ze werken met statistische significantie. We gaan kijken wat deze termen betekenen en hoe ze verschillen.
- Statistische significantie: De kans dat iets gebeurt als het gevolg van gewogen factoren in plaats van toeval.
- Foutmarge: Het scala aan fouten in uw enquêteresultaten wordt veroorzaakt door willekeurige factoren. Dit is de mate waarin een afwijking van de doelwaarde toegestaan is.
- Betrouwbaarheidsniveau: Een afspiegeling van hoe zeker u weet dat uw gegevens nauwkeurig zijn en de gedachten of meningen van uw klanten weergeven.
Deze drie concepten zijn allemaal nuttig in statistische analyse. De foutmarge en het betrouwbaarheidsniveau tonen samen aan hoe nauwkeurig uw data zijn. Uit de statistische significantie kunt u daarentegen alleen afleiden of uw resultaten betekenisvol of willekeurig zijn.
De statistische significantie berekenen
Als uw bedrijf de statistische significantie snel wil berekenen, dan is de calculator van SurveyMonkey voor statistische significantie een heel handig hulpmiddel.
Of volg deze stappen om de statistische significantie handmatig te berekenen:
- Kies wat u wilt testen: Identificeer de resultaten of statistieken die u wilt berekenen en maak een overzicht van de gegevens die u moet verzamelen.
- Formuleer uw hypothese: Zet de verwachte uitkomst van het experiment op papier. U kunt een nulhypothese gebruiken: "Er is geen verschil in interesse tussen deze twee e-mailcampagnes." Of ga voor een alternatief: "E-mailcampagne A heeft een hoger betrokkenheidspercentage dan campagne B."
- Verzamel de gegevens: Maak gebruik van enquêtes om data over uw onderwerp te verzamelen. Hoe groter uw dataset, hoe meer vertrouwen u kunt hebben in de uiteindelijke uitkomst.
- Bereken de verwachte resultaten: Op basis van uw eerste hypothese voert u een berekening uit met de verwachte cijfers om een benchmark te creëren.
- Vergelijk de verwachte resultaten met uw werkelijke resultaten: Nadat u een grote dataset hebt verzameld, kunt u de resultaten berekenen. U ziet hoe deze cijfers verschillen door de echte en verwachte resultaten met elkaar te vergelijken.
- Bepaal de som: Gebruik een statistische analysetest om de kans te berekenen dat u uw resultaten bereikt. U zult de statistische significantie van uw data moeten berekenen. Gebruik de onderstaande formule voor statistische significantie hieronder.
- Rapporteer uw resultaten: Tot slot kunt u de resultaten op basis van uw observaties en uw vertrouwen in de nauwkeurigheid ervan, doorgeven aan uw organisatie. Door een overtuigend verhaal van uw gegevens te maken, zien belanghebbenden waarom uw onderzoek belangrijk is en kunt u uw handelingen verantwoorden.
Formule voor statistische significantie
U kunt de formule voor statistische significantie gebruiken bij uw berekening. Met deze formule bepaalt u of het verschil tussen de twee datasets het gevolg is van de invloed van bepaalde factoren of van toeval.
Dit is de formule voor statistische significantie:
- χ2 = Σ(E(O−E)2)
Bij deze berekening:
- Σ (Sigma) = de som van alle termen.
- O = de geobserveerde waarden uit uw data.
- E = de verwachte waarden toen u het experiment opzette.
Door deze gegevens te verzamelen en in de formule voor statistische significantie onder te brengen, kunt u met zekerheid zeggen of de gegevens significant zijn.
De statistische significantie bij enquêteresultaten goed begrijpen
We weten hoe u de statistische significantie berekent. Nu gaan we kijken waarom dit zo belangrijk is.
Hier zijn een paar verschillende voorbeelden van statistische significantie:
- Een marketingvoorbeeld: Bedrijven kunnen marketingenquêtes gebruiken om na te gaan of klanten belangstelling hebben voor nieuwe producten of functies. Reageert 85% van de klanten positief op de integratie van een nieuwe functie, dan is er sprake van een hoge mate van betrouwbaarheid en weinig twijfel dat dit resultaat statistisch significant is.
- Voorbeeld van een A/B-test: Met A/B-tests kunnen marketingteams nagaan welke van de twee werkwijzen effectiever is. Teams kunnen bijvoorbeeld met statistische significantie bewijzen dat de ene landingspagina meer interesse creëert dan een andere. De calculator voor A/B-tests laat dit zien, met meer interesse in bepaalde varianten die boven de drempel valt voor statistische significantie.
Voorbeeld van een marktanalyse voor beleggers: In een samenwerking met beleggers heeft SurveyMonkey ze geholpen om de stemming op de financiële markten beter te peilen. Door uw onderzoek statistisch significant te maken, kunt u ook laten zien wat de impact van stemmingen zijn op de markt, vooral ten aanzien van wat mensen verwachten van de marktprestaties.
Uw test voor statistische significantie in een context plaatsen
Vergeet niet dat er nog andere puzzelstukjes zijn dan alleen de statistische significantie. U moet ook onderzoek doen naar uw gegevens om na te gaan of uw resultaten betekenisvol zijn en in hoeverre u kunt vertrouwen op de nauwkeurigheid. Als uw steekproefgrootte tenslotte maar 10 personen is, dan bewijst zelfs de statistische significantie niet de nauwkeurigheid en bruikbaarheid van uw data.
Afhankelijk van de foutmarge en het betrouwbaarheidsniveau zijn er mogelijk meer haken en ogen. Wilt u de statistische analyse stroomlijnen, gebruik dan SurveyMonkey om snel de statistische significantie te zien en te berekenen wat uw data betekenen.
Tips om de statistische significantie te verbeteren
U hoeft het genereren van data met statistische significantie gelukkig niet aan het toeval over te laten. U kunt diverse strategieën inzetten om de kwaliteit van uw data te verbeteren en de statistische significantie naar een hoger peil te tillen.
De kwaliteit van uw enquêtereacties verbeteren
Door uw gegevens op te schonen voordat u een analyse uitvoert, kunt u uitschieters verwijderen, de aanwezigheid van anomalieën verminderen en het betrouwbaarheidsniveau van de data verhogen.
We laten zien hoe u de kwaliteit van uw enquêtereacties verhoogt:
- Gebruik zelflerende systemen (ML): ML-tools als Reactiekwaliteit scannen open en gesloten vragen, en markeren alles wat als een reactie van lage kwaliteit kan worden bestempeld.
- Gebruik screeningsvragen: Met een paar screeningsvragen aan het begin zorgt u ervoor dat alleen de relevante doelgroep uw enquête invult.
- Verwijder de anomalieën: Elke dataset heeft uitschieters. Meestal moet u significante anomalieën verwijderen. Vaak duiden deze op foutieve reacties, problemen met gegevensinvoer of ineffectieve vastlegging van gegevens.
Enquêtereacties van uw doelmarkt krijgen
Een andere manier om de statistische significantie te verbeteren, is door de kwaliteit van uw data zo hoog mogelijk te krijgen. Antwoorden van mensen die het onderwerp niet begrijpen of geen eerlijke feedback kunnen geven naar aanleiding van wat u vraagt, vertekenen uw resultaten en leiden tot een lagere statistische significantie van uw data.
Stuur uw enquêtes naar de juiste segmenten van uw doelgroep om dit te voorkomen. Test u een nieuw product, ondervraag dan alleen de mensen die hiermee ervaring hebben. Verdeel uw doelgroep als dat mogelijk is, en stuur uw enquêtes naar deze unieke segmenten.
Als u momenteel geen toegang hebt tot een doelgroep die groot genoeg is voor nauwkeurige data met een hoge betrouwbaarheid, dan kunt u altijd gebruikmaken van SurveyMonkey Audience. Bij Audience kunt u miljoenen geverifieerde gebruikers wereldwijd vragen stellen. Zo krijgt u meteen feedback van precies de segmenten van uw doelgroep die u nodig hebt.
Aanbevolen werkwijzen voor betrouwbare resultaten van uw enquêtes
De door u uitgevoerde gegevensanalyse is even goed als de gegevens die u verzamelt. Voor betere gegevens moet u betere vragen stellen.
Hier zijn een paar belangrijke strategieën bij het schrijven van enquêtes.
- Kies een goed enquêteontwerp: Kleine aanvullingen, zoals het toevoegen van het aantal vragen in de enquête, bevorderen de voltooiingspercentages en zorgen ervoor dat deelnemers zich niet vervelen en de enquête afraffelen.
- Houd de vragen kort: Tegenstrijdigheden, of ze nu worden veroorzaakt door slechte formuleringen of door de lengte van de vraag, kunnen deelnemers verwarren en de kwaliteit van de reacties verlagen.
- Gebruik vooraf geschreven sjablonen: Met enquêtesjablonen profiteert uw bedrijf van door experts geschreven enquêtes. Zo verzamelt u gemakkelijk resultaten van hoge kwaliteit.
Verder lezen: Tien tips om uw online enquêtes te verbeteren.
Met SurveyMonkey betekenisvolle resultaten vinden
U moet een statistische analyse uitvoeren om echt inzicht in uw data te krijgen. Het berekenen van de statistische significantie speelt hierbij een belangrijke rol. Het is altijd een goed idee om zeker te zijn, vooral als u gegevens verzamelt waarvan de resultaten invloed kunnen hebben op de beslissingen van uw bedrijf.
Met SurveyMonkey kan uw bedrijf toonaangevende tools, door experts gemaakte sjablonen en andere oplossingen inzetten. En vergeet het krachtige enquêtepanel niet, dat betrouwbare, hoogwaardige resultaten biedt.
Verzamel, analyseer en trek sneller conclusies uit uw gegevens met SurveyMonkey. Ga nu aan de slag met resultaten waar uw bedrijf echt wat aan heeft.