Hier sind drei Gründe, warum das Verständnis statistischer Signifikanz für datenbasierte Entscheidungen in Unternehmen unerlässlich ist:
Sie hilft, Muster und Korrelationen zu identifizieren
Einige Beziehungen sind zufällig, während andere eine zugrunde liegende Ursache haben. Ein besseres Verständnis dieses Konzepts ermöglicht es Geschäftsinhabenden, bloße Korrelationen von sinnvollen Beziehungen zu trennen und Daten genauer zu analysieren.
Sie erleichtert Prognosen
Mithilfe statistischer Signifikanz können Unternehmen ihre Daten besser verstehen und zuverlässige Prognosen bezüglich Kundenbedürfnissen oder Markttrends erstellen. Sie hilft ihnen, zu planen, die richtigen Entscheidungen zu treffen und sich auf potenzielle Änderungen vorzubereiten.
Sie reduziert die Wahrscheinlichkeit kostspieliger Fehler
Statistische Signifikanz ist wichtig, um kostspielige Fehler zu vermeiden, die sich aus der falschen Interpretation von Daten ergeben und zu falschen Schlussfolgerungen führen. Dies kann für eine erfolgreiche Marketingkampagne mit einem bestimmten Budget von Vorteil sein.
Grundlagen der statistischen Signifikanz
Hypothesentests sind ein Eckpfeiler der statistischen Analyse und des Data Mining. Es handelt sich um einen Prozess, der verwendet wird, um eine Reihe von Annahmen über eine Population basierend auf entnommenen Proben zu bewerten. Dieser Prozess ist für Unternehmen hilfreich, da er Einblicke in zukünftige Strategien bietet.
Das Ziel von Hypothesentests ist, festzustellen, ob die Nullhypothese wahr ist oder ob die Daten statistisch signifikant sind. Die Nullhypothese (H0) ist eine Annahme keiner Veränderung oder keines Effekts. Die alternative Hypothese (H0) ist eine Annahme einer Veränderung oder eines Effekts.
Die Durchführung eines statistischen Tests zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit, dass ein Effekt vorliegt, bestimmt, welche Hypothese wahr ist. Du solltest die alternative Hypothese akzeptieren, wenn die Wahrscheinlichkeit einer Änderung oder eines Effekts kleiner als ein vorgegebener Schwellenwert ist (normalerweise 5 %).
Hypothesentests ermöglichen eine bessere Entscheidungsfindung. Unternehmen können die Effektivität potenzieller Strategien bestimmen, bevor sie in sie investieren. Sie können die Risiken und Chancen im Zusammenhang mit verschiedenen Aktionen bewerten und fundiertere Entscheidungen hinsichtlich des weiteren Vorgehens treffen.
Außerdem messen Hypothesentests die Validität und Zuverlässigkeit von Geschäftsergebnissen. Du kannst alle Fehler in einer Studie identifizieren und die Genauigkeit ihrer Ergebnisse bestimmen. Sie helfen dir ferner, Entscheidungen auf der Grundlage zuverlässiger Daten und bestätigter Fakten zu treffen.
Was sind p-Wert und Alpha?
Der p-Wert ist ein numerischer Wert, der verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit dessen zu bestimmen, dass die Ergebnisse eines Experiments auf Zufall basieren. Er wird auch als Wahrscheinlichkeitswert bezeichnet. Seine Berechnung hängt von den beobachteten Daten und den erwarteten Ergebnissen der Nullhypothese ab.
Ein niedriger p-Wert (in der Regel unter 0,05) bedeutet, dass die beobachteten Ergebnisse wahrscheinlich nicht auf einen Zufall zurückzuführen sind, und die alternative Hypothese wird akzeptiert (als statistisch signifikant angesehen). Wenn der p-Wert hingegen hoch ist (größer als 0,05), behältst du die Nullhypothese bei, was darauf hindeutet, dass die beobachteten Ergebnisse wahrscheinlich auf einen Zufall zurückzuführen sind.
Alpha (α) ist ein statistischer Begriff, der als Schwellenwert verwendet wird, um zu bestimmen, ob die Nullhypothese abgelehnt werden soll. Es handelt sich um ein vorgegebenes Signifikanzniveau, das bei Hypothesentests verwendet wird und das Risiko falscher Entscheidungsfindung bestimmt.
Beträgt das Signifikanzniveau beispielsweise 5 % (Alpha = 0,05), besteht eine Wahrscheinlichkeit von 5 %, dass die Nullhypothese abgelehnt wird, obwohl sie wahr ist. Mit anderen Worten, der Forscher akzeptiert die alternative Hypothese, wenn die Wahrscheinlichkeit, die beobachteten Ergebnisse zu erhalten, weniger als 5 % beträgt.
So verwendest du einen p-Wert, um fundierte Entscheidungen zu treffen
Geschäftsanalysten können den p-Wert je nach Art der Verteilung aus den statistischen Tabellen beziehen. Sie können ihn aber auch Excel-Funktionen und anderen statistischen Paketen wie SPSS und R entnehmen.
Sobald du den p-Wert berechnet hast, kannst du anhand des Vergleichs mit dem Signifikanzniveau (Alpha) entscheiden, ob deine Daten signifikant sind. Wenn der p-Wert kleiner als der vorgegebene signifikante Wert ist, deutet das darauf hin, dass die Daten signifikant sind, und du kannst die alternative Hypothese (H1) akzeptieren.
Wenn der p-Wert jedoch höher als der vorgegebene signifikante Wert ist, können die Daten nicht als statistisch signifikant angesehen werden und du behältst die Nullhypothese (H0) bei. Eine häufige Aussage ist: Ist "P" zu niedrig, wird H0 abgelehnt.
Unternehmen verwenden einen p-Wert, um datengestützte Entscheidungen zu treffen und solide Marketingkampagnen oder Produkteinführungsstrategien zu entwickeln.
Fehler 1. Art und Fehler 2. Art verstehen
Hypothesentests sind nicht perfekt. Denken wir kurz an das Rechtssystem: Manchmal werden unschuldige Personen verurteilt und die Schuldigen kommen davon. Daten können ebenfalls zu fehlerhaften Schlussfolgerungen führen.
Was statistische Hypothesentests jedoch vom Rechtssystem unterscheidet, ist, dass das Framework es dir ermöglicht, die Häufigkeit falscher Schlussfolgerungen zu quantifizieren und zu verwalten. Schauen wir uns diese falschen Schlussfolgerungen, auch bekannt als Fehler 1 Art und Fehler 2 Art, genauer an.
Fehler 1 Art
Dieser Entscheidungsfehler tritt auf, wenn du die Nullhypothese (H0) verwirfts, obwohl sie wahr ist – du lehnst die Nullhypothese fälschlicherweise ab. Dieser Fehlertyp kommt vor, wenn du zu dem falschen Schluss kommst, dass die Daten signifikant sind, d. h. die Ergebnisse nicht auf einen Zufall sondern auf eine Ursache zurückzuführen sind.
Fehler 1. Art wird auch als falsch-positives Ergebnis bezeichnet. Er ist mit einem Risikoniveau, dem Alphaniveau (α), verbunden. Je niedriger das Alphaniveau, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers 1. Art. Wenn du beispielsweise ein Alphaniveau von 0,05 festlegst, wird die Wahrscheinlichkeit, dass eine Nullhypothese fälschlicherweise verworfen wird, auf 5 % reduziert.
Fehler 2. Art
Ein Fehler 2. Art, auch als falsch-negatives Ergebnis bezeichnet, ist ein statistischer Fehler, der auftritt, wenn Analysten oder Forscher eine falsche Nullhypothese akzeptieren. Sie kommen fälschlicherweise zu dem Schluss, dass es keinen signifikanten Unterschied zwischen zwei Gruppen gibt (obwohl es in Wirklichkeit einen gibt).
Ein Beispiel für einen Fehler 2. Art in der Geschäftswelt ist, wenn ein Marketingteam die Nullhypothese, dass sein neues Produkt den Umsatz nicht steigern wird, nicht verwirft, obwohl es den Umsatz in Wirklichkeit steigern wird. Das Team könnte diesen Fehler begehen, weil ihm nicht genügend Daten oder Nachweise vorliegen, um zu beweisen, dass das neue Produkt den Umsatz steigern wird. Sie behielten H0 bei, obwohl sie falsch war. Verzerrungen in der Statistik liefern ungenaue Rückschlüsse über die Population.
Wähle die richtigen Teststatistiken aus
Bei der Geschäftsanalyse ist es wichtig, die richtige Teststatistik auszuwählen. Verschiedene Tests passen zu verschiedenen Datentypen und Situationen. Es ist ratsam, mit Statistikern zusammenzuarbeiten, um den richtigen statistischen Test auszuwählen.
Es gibt zwei groß Kategorien von Teststatistiken: parametrische und nichtparametrische Tests. Parametrische Tests basieren auf Annahmen bezüglich der Daten, während nichtparametrische Tests keine Annahmen über Daten treffen. Einige der häufig verwendeten Tests sind:
Z-Test
Dieser parametrische Test analysiert Daten, wenn die Stichprobengröße klein ist und die Standardabweichung der Population (σ) bekannt ist. Er bestimmt, ob die Mittelwerte zweier Populationen unterschiedlich sind, und misst die Beziehung zwischen zwei Variablen. Unternehmen verwenden diesen Test, um zwei Mittelwerte zu vergleichen, Konfidenzintervalle zu berechnen und Unterschiede im Verhältnis zu bestimmen.
Der Z-Test kann verwendet werden, um Website-Analysen und das Engagement zu bewerten und datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Er umfasst den Vergleich von Website-Metriken mit den durchschnittlichen Website-Metriken in der Branche oder ähnlicher Websites.
Der Z-Test berechnet, ob es einen signifikanten Unterschied beim Website-Traffic gibt. Die Ergebnisse können dazu beitragen, Entscheidungsträger darüber zu informieren, was ihre Website in Bezug auf das Website-Engagement von der Konkurrenz abhebt oder warum sie hinter dieser zurückfällt.
Wenn Unternehmen diese Informationen genauer betrachten, können sie zu optimierten Kosten fundierte Entscheidungen treffen, die eine maximale Kapitalrendite versprechen.
Chi-Quadrat-Test
Ein Chi-Quadrat-Test ist ein nichtparametrischer Test, der kategorische Variablen vergleicht. Er bestimmt, wie gut beobachtete Daten zu einem erwarteten Muster passen.
Er basiert auf dem Vergleich von Häufigkeiten oder Mengen verschiedener Kategorien und wird in verschiedenen Geschäftsanwendungen verwendet, um Beziehungen zwischen Variablen zu identifizieren. Geschäftsanalysten verwenden einen Chi-Quadrat-Test, um quantitative Daten zu analysieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Dieser Test kann beispielsweise in der Marktforschung hilfreich sein, um das Kaufverhalten verschiedener demografischer Gruppen zu verstehen. Der Chi-Quadrat-Test ist auch hilfreich für die Qualitätssicherung und ermöglicht es Unternehmen, Trends im Kundenservice zu verstehen und festzustellen, ob Kaufende Produkte oder Dienstleistungen erhalten, die sie zufriedenstellen. Mit diesem Test kannst du den Erfolg deiner E-Mail-Marketingstrategie messen.
t-Test für unabhängige Stichproben
Ein t-Test für unabhängige Stichproben ist eine statistische Analyse, die verwendet wird, um den Unterschied zwischen den Mittelwerten zweier unabhängiger Gruppen zu ermitteln. Beide Stichproben sollten normalverteilt sein und eine Stichprobengröße von weniger als 30 Objekten aufweisen.
Nehmen wir an, dass das Personalmanagement eines Unternehmens feststellen möchte, ob die Einstellung von Teilzeitmitarbeitern als Ersatz für Vollzeitmitarbeiter die Produktivität beeinträchtigt. In diesem Szenario sammelt die Fachkraft Daten zur Produktivität jeder Gruppe, um die Annahme zu testen. Der Test kann auch in A/B-Tests in E-Mails verwendet werden.
t-Test für abhängige Stichproben
Dieser Test vergleicht eine Gruppe zu verschiedenen Zeitpunkten oder unter verschiedenen Bedingungen mit sich selbst.
Er bestimmt, ob es einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den beiden Stichproben gibt, indem er testet, ob der Unterschied im Mittelwert der abhängigen Stichproben signifikant ist.
Der t-Test für abhängige Stichproben wird am häufigsten verwendet, um die Mittelwerte zweier verwandter Proben zu vergleichen, z. B. den Mittelwert derselben Personengruppe vor und nach dem Training oder wiederholte Messungen ein und derselben Gruppe.
Dieser Test hilft festzustellen, ob eine signifikante Veränderung zwischen den beiden Messungen stattgefunden hat. Er kann auch die Effektivität eines Schulungsprogramms in Organisationen bewerten. t-Tests können allerdings nur für zwei Gruppen verwendet werden.
Varianzanalyse
Es gibt zwei Arten von Varianzanalysen (Analysis of Variance, ANOVA), die einfaktorielle Varianzanalyse und die zweifaktorielle Varianzanalyse. Die Varianzanalyse basiert auf der Annahme, dass Stichproben die gleiche Varianz aufweisen und normalverteilt sind.
Die Varianzanalyse vergleicht die Mittelwerte von drei oder mehr unabhängigen Gruppen. Dazu gehört die Berechnung der Varianz zwischen und innerhalb von Gruppen. Sie prüft, ob die Mittelwerte verschiedener Gruppen gleich sind.
In einer Studie zum Einfluss von drei Marketingstrategien auf das Umsatzwachstum kann beispielsweise die einfaktorielle Varianzanalyse verwendet werden, um die Mittelwerte des Umsatzwachstums der einzelnen Strategien zu vergleichen.
Die zweifaktorielle Varianzanalyse untersucht die Haupteffekte von zwei Faktoren und ihren Interaktionseffekt auf eine Ergebnisvariable. Sie bestimmt, ob es eine Interaktion zwischen zwei unabhängigen Variablen gibt und wie diese eine abhängige Variable beeinflussen.
Bei der zweifaktoriellen Varianzanalyse sind die Haupteffekte der Hauptunterschied zwischen den Ebenen jeder unabhängigen Variable, und Interaktionen sind die Unterschiede zwischen den Haupteffekten.
In der Geschäftswelt wird die zweifaktorielle Varianzanalyse verwendet, um die Haupteffekte und Interaktionen zweier Faktoren zu analysieren, die sich auf ein bestimmtes Geschäftsergebnis auswirken.
Zum Beispiel könnte ein Unternehmen den Haupteffekt von Preis und Werbeaktion auf den Umsatz bewerten. Der Haupteffekt des Preises würde den Unterschied im durchschnittlichen Umsatz bei unterschiedlichen Preisen messen, und der Haupteffekt der Werbeaktion den bei unterschiedlichen Werbemaßnahmen.
Die Interaktion zwischen Preis und Werbeaktion würde den Umsatzunterschied messen, wenn beide unabhängigen Variablen (Preis und Werbeaktion) berücksichtigt werden würden. Die Varianzanalyse hilft Unternehmen dabei, zu verstehen, wie verschiedene Faktoren interagieren und welche Auswirkungen sie auf ihr Geschäftsergebnis haben.
Die Auswahl der richtigen Teststatistik ist unerlässlich, um genaue Ergebnisse zu erhalten. Die Auswahl eines geeigneten statistischen Tests hängt vom Datentyp, dem Ziel deiner Analyse und der Forschungsfrage ab, die du beantworten möchtest.
Durch die Zusammenarbeit mit Mailchimp kannst du bestimmen, welche Tests für dein Projekt am besten geeignet sind, und sicherstellen, dass deine Ergebnisse zuverlässig sind.
Wie man Ergebnisse interpretiert und kommuniziert
Die Interpretation und Kommunikation der Ergebnisse ist der wichtigste Teil jeder Geschäftsanalyse. Es hilft Entscheidungsträger, die Daten zu verstehen und zu erfahren, wie sie sie nutzen können, um das Unternehmen voranzubringen.
Bei der Interpretation der Ergebnisse ist es wichtig, die verwendeten statistischen Kennzahlen und ihre Einschränkungen zu verstehen. Bei der Kommunikation solltest du alle Annahmen, die bei der Durchführung der Tests getroffen wurden, und wie sie die Ergebnisse beeinflusst haben könnten, erklären. Du solltest die Ergebnisse der Tests kurz und verständlich erklären und auch erläutern, ob sie statistisch signifikant oder insignifikant sind.
Nutze präzise Kommunikationstools wie Diagramme und Grafiken, um Entscheidungsträger zu helfen, die Daten zu verstehen. Auf diese Weise können sie schnell aussagekräftige Erkenntnisse aus den Daten gewinnen. Vermeide es, die Ergebnisse zu extensiv auszulegen, damit Entscheidungsträger basierend auf ihren Geschäftsabläufen Erkenntnisse gewinnen können.
Nutze statistische Signifikanz für mehr datengestützte Entscheidungen
Statistiken spielen eine entscheidende Rolle bei der Geschäftsanalyse. p-Werte zu verstehen, ist unerlässlich, um datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Die Auswahl der richtigen Teststatistik und das Verständnis von Fehler 1. Art und Fehler 2. Art helfen Unternehmen, die Genauigkeit ihrer Analysen sicherzustellen. Es ist auch wichtig zu verstehen, wie man Ergebnisse interpretiert und verständlich präsentiert, um Entscheidungsträger dabei zu unterstützen, wichtige Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.
Wenn Unternehmen diese Schritte befolgen, können sie fundierte Entscheidungen treffen, die eine maximale Kapitalrendite versprechen.
Mailchimp bietet verschiedene Tools und Dienstleistungen, die Unternehmen dabei unterstützen, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Das Tool für Predictive Analytics von Mailchimp kann dir helfen, das Kundenverhalten vorherzusagen, wie z. B. Engagement-Trends, Kaufzyklen und mehr. Mit Mailchimp kannst du die statistische Signifikanz nutzen, um deinen Kundenstamm zu verstehen und bessere Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die ihren Anforderungen entsprechen.