Οι διαφορές μεταξύ της Μετα-Ανάλυσης και της Μετα-Σύνθεσης

The night market

 Η μετα-σύνθεση είναι μια δομημένη προσέγγιση για   την   ανάλυση πρωτογενών δεδομένων σε όλες τις   ενότητες   ευρημάτων ήδη  δημοσιευμένων εργασιών   με κριτές, που   αναφέρονται στη ποιοτική έρευνα.   Περιλαμβάνει τη   συγκέντρωση και την ανάλυση   ευρημάτων από πολλαπλές   ποιοτικές μελέτες για τη   διαμόρφωση μιας νέας ερμηνείας   του ερευνητικού   πεδίου. Αναφέρεται στη συστηματική   ανασκόπηση   και ενσωμάτωση ευρημάτων από ποιοτικές   μελέτες,   με στόχο τη δημιουργία μιας ολιστικής ερμηνείας   και   νέας γνώσης από την υπάρχουσα γνώση.

 Είναι μια ποιοτική εκδοχή της ποσοτικής μετα-   ανάλυσης,   η  οποία συνδυάζει αριθμητικά δεδομένα   από πολλαπλές   μελέτες για να καταλήξει σε ένα πιο   ακριβές   αποτέλεσμα.  Ενώ η μετα-ανάλυση   εστιάζει στη   συγκέντρωση στατιστικών στοιχείων, η μετα-σύνθεση   δίνει έμφαση στην ερμηνεία των ευρημάτων και την εφαρμογή τους σε πραγματικές καταστάσεις.

Σκοπός: Η μετα-σύνθεση στοχεύει στην ανάπτυξη νέων θεωριών και ερμηνειών από ποιοτικά δεδομένα, παρέχοντας γνώσεις που μπορούν να εμβαθύνουν στην κατανόηση των συναφών διαστάσεων διαφόρων τομέων.

Τύποι: Υπάρχουν τρεις κύριοι τύποι μετα-σύνθεσης που περιλαμβάνουν την οικοδόμηση θεωρίας, την εξήγηση της θεωρίας και την περιγραφή της, καθένας από τους οποίους εξυπηρετεί διαφορετικούς σκοπούς στη σύνθεση της ποιοτικής έρευνας.

Οι δύο τεχνικές της μετα-ανάλυσης και μετα-σύνθεσης βοηθούν στον εντοπισμό προτύπων και τάσεων σε διάφορους τομείς, αλλά η μετα-σύνθεση δίνει μεγαλύτερη έμφαση στην κατανόηση των υποκείμενων εννοιών και θεωριών πέρα από τα στατιστικά ευρήματα της έρευνας.

Οι διαφορές μεταξύ της Συστηματικής Ανασκόπησης και της Μετα-Ανάλυσης

Είναι δύο βασικές μεθοδολογίες που χρησιμοποιούνται στην έρευνα που βασίζεται σε στοιχεία, αν και έχουν διαφορετικά χαρακτηριστικά.

William-Adolphe Bouguereau. Η Σφήκα.

 Συστηματική ανασκόπηση:

 Περιλαμβάνει τη συλλογή, την αξιολόγηση και τη σύνθεση   αποδεικτικών στοιχείων για την απάντηση σε ένα   συγκεκριμένο ερευνητικό ερώτημα με διαφάνεια και   συστηματικό τρόπο. Στόχος της είναι να είναι περιεκτική,   αποφεύγοντας μεροληψία εμπλέκοντας μια ανεξάρτητη   ομάδα εμπειρογνωμόνων και χωρίς να βασίζεται στην   υποκειμενική οπτική. Είναι ζωτικής σημασίας σε πολλούς   τομείς, για να διασφαλιστεί ότι οι επαγγελματίες   παραμένουν ενημερωμένοι με τα τελευταία ερευνητικά   ευρήματα. Αξιολογούν αμερόληπτα την εγκυρότητα των   συλλεγόμενων μελετών, καθορίζουν σαφείς στόχους και   χρησιμοποιούν αναπαραγώγιμες μεθοδολογίες.

Μετα-Ανάλυση:

Η μετα-ανάλυση είναι μια στατιστική μέθοδος που ενσωματώνει αριθμητικά δεδομένα από πολλαπλές μελέτες σε μια ενιαία αναφορά, παρέχοντας μια πιο ακριβή εκτίμηση των επιπτώσεων μιας παρέμβασης. Περιλαμβάνει το συνδυασμό αποτελεσμάτων από διάφορες δοκιμές για τη δημιουργία ενός μέσου αποτελέσματος, ενισχύοντας την ακρίβεια των υπολογισμών των επιπτώσεων της παρέμβασης. Οι μετα-αναλύσεις μπορούν να επιλύσουν αντιθέσεις μεταξύ μεμονωμένων μελετών, να εξερευνήσουν νέες υποθέσεις και να απαντήσουν σε ευρύτερες ερωτήσεις.

Οι βασικές διαφορές μεταξύ τους:

Στο σκοπό: Οι συστηματικές ανασκοπήσεις στοχεύουν στη συλλογή, αξιολόγηση και σύνθεση στοιχείων ολοκληρωμένα για να απαντήσουν σε συγκεκριμένα ερευνητικά ερωτήματα. Αντίθετα, η μετα-ανάλυση συνδυάζει στατιστικά αποτελέσματα από πολλαπλές μελέτες για να παρέχει μια πιο ακριβή εκτίμηση των αποτελεσμάτων της παρέμβασης.

Στη μεθοδολογία: Οι συστηματικές ανασκοπήσεις ακολουθούν μια διαφανή και συστηματική προσέγγιση στη συλλογή και ανάλυση δεδομένων, ενώ η μετα-ανάλυση επικεντρώνεται στη στατιστική ενοποίηση δεδομένων από διαφορετικές μελέτες.

Στο αποτέλεσμα: Οι συστηματικές ανασκοπήσεις παρουσιάζουν συνοπτικά στοιχεία χωρίς στατιστική ανάλυση, ενώ οι μετα-αναλύσεις χρησιμοποιούν στατιστικές τεχνικές για να συνδυάσουν δεδομένα και να δημιουργήσουν μέσες εκβάσεις για τα αποτελέσματα της παρέμβασης.

Συνοπτικά, ενώ οι συστηματικές ανασκοπήσεις επικεντρώνονται στη συλλογή και σύνθεση στοιχείων με διαφάνεια, οι μετα-αναλύσεις εμβαθύνουν στη στατιστική ολοκλήρωση για να παρέχουν πιο ακριβείς εκτιμήσεις των αποτελεσμάτων. Και οι δύο έχουν κρίσιμους ρόλους στην έρευνα που βασίζεται σε στοιχεία, προσφέροντας αξιόπιστα ευρήματα για τεκμηριωμένη λήψη αποφάσεων.

Σκοπός της Συστηματικής Ανασκόπησης:

Χρησιμεύει ως θεμελιώδες εργαλείο στην έρευνα, με στόχο να παρέχει μια σχολαστική περίληψη όλης της διαθέσιμης πρωτογενούς έρευνας ως απάντηση σε ένα συγκεκριμένο ερευνητικό ερώτημα.

Ακολουθούν βασικές πληροφορίες:

Αξιόπιστη πηγή αποδεικτικών στοιχείων: Μια υψηλής ποιότητας συστηματική ανασκόπηση θεωρείται η πιο αξιόπιστη πηγή αποδεικτικών στοιχείων για την καθοδήγηση της πρακτικής. Χρησιμοποιεί όλη την υπάρχουσα έρευνα, που συχνά αποκαλείται «δευτερεύουσα έρευνα» και είναι ζωτικής σημασίας για τον καθορισμό της κατάστασης της υπάρχουσας γνώσης και την ανάπτυξη κατευθυντήριων γραμμών

Περιεκτική επισκόπηση: Οι συστηματικές ανασκοπήσεις παρέχουν μια σαφή και ολοκληρωμένη επισκόπηση των διαθέσιμων στοιχείων για ένα δεδομένο θέμα, βοηθώντας στον εντοπισμό ερευνητικών κενών και μεθοδολογικών ανησυχιών. Είναι ουσιαστικής σημασίας για την επιβεβαίωση ή την απόρριψη εάν οι τρέχουσες πρακτικές βασίζονται σε σχετικά στοιχεία και για την αντιμετώπιση αβεβαιοτήτων ή διακυμάνσεων στην πράξη

Οφέλη: Βοηθά στην αποκάλυψη νέων στοιχείων, επιβεβαιώνει τις τρέχουσες και εντοπίζει νέες πρακτικές, δημιουργεί πεδία για μελλοντική έρευνα, διερευνά αντικρουόμενα αποτελέσματα και καθοδηγεί στη λήψη αποφάσεων και στην ανάπτυξη πολιτικής. Διαδραματίζει ζωτικό ρόλο στην παραγωγή δηλώσεων που καθοδηγούν στη λήψη αποφάσεων και στην ανάπτυξη πολιτικής.

Συμπερασματικά, ο σκοπός της είναι να παράσχει μια περιεκτική και αμερόληπτη περίληψη της υπάρχουσας έρευνας για να βοηθήσει στη λήψη αποφάσεων, να αντιμετωπίσει τις αβεβαιότητες στην πράξη, να εντοπίσει κενά στη γνώση και να καθοδηγήσει μελλοντικές ερευνητικές προσπάθειες σε διάφορους τομείς.

Οι προκλήσεις για τη διεξαγωγή της:

• Καθορισμός πεδίου εφαρμογής και ερώτησης: Η διασφάλιση ότι η ερώτηση επανεξέτασης δεν είναι ούτε πολύ ευρεία ούτε πολύ στενή είναι ζωτικής σημασίας για τη διατήρηση της συνάφειας και της ανταπόκρισης, αποφεύγοντας μεροληψία στη διαδικασία αναθεώρησης
• Στρατηγική αναζήτησης και επιλογής: Η ανάπτυξη μιας ολοκληρωμένης στρατηγικής αναζήτησης και η διαφανής διαδικασίας επιλογής είναι απαραίτητες για να αποφευχθεί η απώλεια σχετικών μελετών ή η μεροληπτική επιλογή
• Εξαγωγή και αξιολόγηση δεδομένων: Η ακριβής εξαγωγή σχετικών πληροφοριών και η αξιολόγηση του κινδύνου μεροληψίας, ετερογένειας και μεροληψίας δημοσίευσης είναι κρίσιμα βήματα που απαιτούν τυποποιημένες μεθόδους για την αποφυγή σφαλμάτων ή παρερμηνειών στα δεδομένα
• Σύνθεση και Ανάλυση: Η σωστή σύνθεση και ανάλυση δεδομένων από μελέτες που περιλαμβάνονται είναι ζωτικής σημασίας για την αποφυγή ανακριβών, παραπλανητικών ή μη οριστικών αποτελεσμάτων που αποτυγχάνουν να απαντήσουν στο ερώτημα ανασκόπησης

Σκοπός της Μετα-Ανάλυσης:

Χρησιμεύει ως μια στατιστική διαδικασία που συνδυάζει δεδομένα από πολλαπλές μελέτες για τον εντοπισμό κοινών επιδράσεων ή αιτιών για διάφορες διακυμάνσεις.

Ακολουθούν βασικές πληροφορίες:

Στατιστική Ολοκλήρωση: Περιλαμβάνει στατιστικό συνδυασμό δεδομένων από διάφορες μελέτες για τον εντοπισμό συνεπών επιδράσεων ή λόγων διακυμάνσεων στα αποτελέσματα.

Ενίσχυση ισχύος και ακρίβειας: Αυξάνει τη δύναμη ανίχνευσης πραγματικών επιπτώσεων συνδυάζοντας δεδομένα από πολλές μελέτες, βελτιώνοντας τις πιθανότητες ανίχνευσης σημαντικών επιπτώσεων που μπορεί να είναι εκτός ενδιαφέροντος μεμονωμένων ερευνών. Βελτιώνει την ακρίβεια της εκτίμησης των επιπτώσεων παρεμβάσεων χρησιμοποιώντας μεγαλύτερη δεξαμενή πληροφοριών, οδηγώντας σε πιο ακριβή συμπεράσματα και ενημερωμένη λήψη αποφάσεων

Επίλυση συγκρούσεων και δημιουργία υποθέσεων: Διευθετεί διαφωνίες που προκύπτουν από αντικρουόμενα αποτελέσματα μελετών και μπορεί να δημιουργήσει νέες υποθέσεις, αξιολογώντας επίσημα τις συγκρούσεις στα ευρήματα και διερευνώντας λόγους για τις αποκλίσεις. Επιτρέπει έρευνες πέρα από το πεδίο μεμονωμένων μελετών, επιτρέποντας στους ερευνητές να διερευνήσουν τη συνοχή μεταξύ διαφορετικών μελετών και να εμβαθύνουν σε πιθανούς λόγους για διαφορετικές εκτιμήσεις των επιπτώσεων

Εφαρμογές στην Έρευνα και τη Λήψη Αποφάσεων: Χρησιμοποιείται ευρέως σε διάφορους τομείς όπως η βασική έρευνα για τον προσδιορισμό αποτελεσματικών παρεμβάσεων, η εκπαίδευση, η κοινωνιολογία, η ιατρική, η ποινική δικαιοσύνη και για την αξιολόγηση των στοιχείων σε διάφορους τομείς.

Συνοπτικά, η μετα-ανάλυση διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στην έρευνα συνδυάζοντας στατιστικά δεδομένα από πολλαπλές μελέτες για την παροχή ακριβέστερων εκτιμήσεων των αποτελεσμάτων, την επίλυση συγκρούσεων στα ευρήματα, τη δημιουργία υποθέσεων και την καθοδήγηση των διαδικασιών λήψης αποφάσεων σε διαφορετικούς κλάδους

Οι προκλήσεις για τη διεξαγωγή της:

• Δεδομένα που λείπουν: Η αντιμετώπιση δεδομένων που λείπουν είναι μια κοινή πρόκληση στη μετα-ανάλυση που μπορεί να επηρεάσει την ακρίβεια των υπολογισμών του μεγέθους των αποτελεσμάτων και των συνολικών συμπερασμάτων
• Επιλογή ερευνητικής ομάδας: Η επιτυχία των συστηματικών ανασκοπήσεων και των μετα-αναλύσεων βασίζεται σε μεγάλο βαθμό σε μια προσεκτικά επιλεγμένη ερευνητική ομάδα για να διασφαλίσει την ποιότητα και την αξιοπιστία της ανάλυσης
• Προετοιμασία Πρωτοκόλλου: Η θέσπιση ενός λεπτομερούς πρωτοκόλλου που περιγράφει τη διαδικασία αναθεώρησης, συμπεριλαμβανομένων των παρεμβάσεων, των αποτελεσμάτων, του προσδιορισμού του άρθρου και των μεθόδων ανάλυσης, είναι ζωτικής σημασίας για τη διατήρηση της αυστηρότητας και της διαφάνειας σε όλη τη διαδικασία αναθεώρησης.

Συμπερασματικά, η εφαρμογή τους παρουσιάζει σημαντικές προκλήσεις που απαιτούν προσεκτικό σχεδιασμό, αυστηρή μεθοδολογία, διαφανείς διαδικασίες και εξειδικευμένες ερευνητικές ομάδες για να ξεπεραστούν πιθανές παγίδες όπως ελλείποντα δεδομένα, προκατειλημμένες διαδικασίες επιλογής, λάθη στην εξαγωγή δεδομένων και ανακρίβειες στη σύνθεση και ανάλυση. 

Η αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων διασφαλίζει την εγκυρότητα, την αξιοπιστία και τη χρησιμότητα των αποτελεσμάτων που προκύπτουν από αυτές τις ερευνητικές μεθοδολογίες.

Για την διατύπωση και ανάπτυξη υποθέσεων

Η διατύπωση υποθέσεων και η ανάπτυξη υποθέσεων είναι στενά συνδεδεμένες πτυχές της ερευνητικής διαδικασίας, αλλά αντιπροσωπεύουν διακριτά στάδια.

Διατύπωση υπόθεσης: Αυτό το στάδιο εμφανίζεται νωρίς στην ερευνητική διαδικασία, όπου ο ερευνητής δημιουργεί μια ελεγχόμενη δήλωση που περιγράφει την αναμενόμενη σχέση μεταξύ των μεταβλητών ή τα αναμενόμενα αποτελέσματα ενός πειράματος. Οι υποθέσεις αναπτύσσονται με βάση τα υπάρχοντα στοιχεία, τα θεωρητικά πλαίσια και την προηγούμενη έρευνα. Πρέπει να είναι σαφείς, συνοπτικές και ελεγχόμενες, συχνά παίρνοντας τη μορφή μηδενικής υπόθεσης (H0) και εναλλακτικής υπόθεσης (H1).

Minotaur With Dead Horse In Front Of A Cave Facing A Girl In Veil (1936) P.Picasso

 Η μηδενική υπόθεση (Η0): Δεν   αντιπροσωπεύει καμία   παρατηρούμενη επίδραση ή σχέση   μεταξύ μεταβλητών. Με τη   διαμόρφωσή της οι ερευνητές   στοχεύουν να τη διαψεύσουν. Εάν   γίνει αποδεκτή, δεν γίνονται   αλλαγές σε υπάρχουσες   καταστάσεις ή ενέργειες.

 Το επίπεδο σημαντικότητας στη   δοκιμή υποθέσεων δεν υπολογίζεται από στατιστικό λογισμικό, αλλά   επιλέγεται από τον ερευνητή πριν   από τη διεξαγωγή του πειράματος.   Αντιπροσωπεύει την πιθανότητα απόρριψης της μηδενικής υπόθεσης όταν είναι αληθινή. Τα κοινά επίπεδα σημαντικότητας περιλαμβάνουν 0,05 (5%) και 0,01 (1%). Η επιλογή του επιπέδου σημαντικότητας εξαρτάται από το πλαίσιο και τις πιθανές συνέπειες της πραγματοποίησης ενός σφάλματος τύπου Ι (απόρριψη μιας αληθινής μηδενικής υπόθεσης). Τα υψηλότερα επίπεδα σημαντικότητας απαιτούν ισχυρότερα στοιχεία για την απόρριψη της μηδενικής υπόθεσης, ενώ τα χαμηλότερα επίπεδα σημασίας διευκολύνουν την απόρριψη της μηδενικής υπόθεσης

Η εναλλακτική υπόθεση (Η1): Υπονοεί κάποιο παρατηρούμενο αποτέλεσμα ή σχέση μεταξύ μεταβλητών. Με τη διαμόρφωσή της οι ερευνητές επιδιώκουν να την αποδείξουν ή να την αποδεχτούν. Η αποδοχή οδηγεί σε αλλαγές σε καταστάσεις, απόψεις ή ενέργειες.

Συνοπτικά, η μηδενική υπόθεση υποθέτει ότι δεν υπάρχει σχέση μεταξύ των μεταβλητών και ελέγχεται για να απορριφθεί, ενώ η εναλλακτική υπόθεση προτείνει μια σχέση και ελέγχεται για να γίνει αποδεκτή.

Ανάπτυξη υπόθεσης: Μόλις διατυπωθεί η υπόθεση, το επόμενο βήμα είναι η ανάπτυξη ενός σχεδίου για τη συλλογή δεδομένων και την ανάλυσή τους με τρόπο συνεπή με την υπόθεση. Σε αυτό το στάδιο, ο ερευνητής καθορίζει τον κατάλληλο σχεδιασμό έρευνας, επιλέγει τα κατάλληλα μέτρα και καθορίζει κριτήρια για την αξιολόγηση της υπόθεσης. Οι τεχνικές συλλογής και ανάλυσης δεδομένων επιλέγονται για την αντιμετώπιση των ερωτημάτων που τίθενται από την υπόθεση

Η ανάπτυξη της υπόθεσης συνήθως ακολουθεί τα εξής βήματα:

Ø  Δηλώστε το πρόβλημα: Καθορίστε ξεκάθαρα το ερευνητικό ερώτημα ή θέμα που σκοπεύετε να εξερευνήσετε

Ø  Διεξαγωγή προκαταρκτικής δευτερογενούς έρευνας: Ανασκοπήστε την υπάρχουσα βιβλιογραφία, θεωρίες και προηγούμενες μελέτες για να δημιουργήσετε μια βάση για την υπόθεσή σας

Ø  Γράψτε μια υπόθεση ως δήλωση «αν-τότε»: Δημιουργήστε μια δήλωση «αν-τότε» που συνδέει τις ανεξάρτητες μεταβλητές με τις εξαρτημένες μεταβλητές, υποδεικνύοντας το αναμενόμενο αποτέλεσμα

Ø  Ορισμός των μεταβλητών: Προσδιορίστε εάν οι μεταβλητές είναι ανεξάρτητες ή εξαρτημένες και διασφαλίστε τη σαφήνεια στον ορισμό κάθε όρου

Ø  Βελτιώστε την υπόθεση: Αναθεωρήστε την υπόθεση για να βεβαιωθείτε ότι είναι συγκεκριμένη, ελεγχόμενη και βασίζεται σε έγκυρα στοιχεία

Ø  Εξετάστε διαφορετικούς τύπους υποθέσεων: Επιλέξτε μεταξύ μηδενικών, εναλλακτικών, κατευθυντήριων, μη κατευθυντήριων, συσχετιστικών ή αιτιολογικών υποθέσεων ανάλογα με το ερευνητικό ερώτημα και τα διαθέσιμα στοιχεία

Ø  Γράψτε μια μηδενική υπόθεση: Εάν ισχύει, δημιουργήστε μια μηδενική υπόθεση που να δηλώνει ότι δεν υπάρχει σχέση μεταξύ των μεταβλητών

Ø  Αξιολογήστε τις υποθέσεις και τις προβλέψεις: Εξετάστε κριτικά την υπόθεση για να επιβεβαιώσετε τη λογική συνέπεια και τη σκοπιμότητά της

Αυτά τα βήματα καθοδηγούν τους ερευνητές στη δημιουργία ισχυρών, ελεγχόμενων υποθέσεων που χρησιμεύουν ως βάση για πειραματικά σχέδια και αναλύσεις δεδομένων.

Συνοπτικά, η διατύπωση υπόθεσης εστιάζει στη δημιουργία μιας ακριβούς δήλωσης που περιγράφει τη σχέση μεταξύ μεταβλητών ή των αναμενόμενων αποτελεσμάτων ενός πειράματος, ενώ η ανάπτυξη υπόθεσης αφορά τον σχεδιασμό και την εκτέλεση της έρευνας για τον έλεγχο της υπόθεσης.

Οι διαφορές μεταξύ συσχέτισης και αιτιώδους συνάφειας

Σ.Νταλί. Η αποσύνθεση της εμμονής της μνήμης

 Η συσχέτιση και η αιτιότητα είναι δύο   συγγενείς αλλά διακριτές έννοιες. Η πρώτη   αναφέρεται σε μια στατιστική συσχέτιση   μεταξύ μεταβλητών, όπου μια αλλαγή σε μια   μεταβλητή σχετίζεται με μια αλλαγή σε μια   άλλη. 

 Από την άλλη πλευρά, η αιτιότητα   συνεπάγεται ότι μια αλλαγή σε μια μεταβλητή   προκαλεί άμεσα μια αλλαγή σε μια άλλη. Ενώ   η συσχέτιση δεν συνεπάγεται αιτιότητα, η   αιτιότητα συνεπάγεται πάντα συσχέτιση.

Η βασική διαφορά μεταξύ τους είναι ότι ενώ η συσχέτιση υπονοεί απλώς μια σχέση μεταξύ μεταβλητών, αλλά δεν υποδηλώνει αιτιολογική σχέση μεταξύ τους, η αιτιώδης συνάφεια δεν συνεπάγεται μόνο σχέση, αλλά επιφέρει και αιτιατή σχέση.

Είναι απαραίτητο να γίνει διάκριση μεταξύ συσχέτισης και αιτιότητας επειδή:

Αποφεύγονται παρερμηνείας: Η σύγχυση της συσχέτισης με την αιτιότητα μπορεί να οδηγήσει σε εσφαλμένες υποθέσεις σχετικά με τη φύση της σχέσης μεταξύ των μεταβλητών

Αναγνωρίζονται πιθανοί παράγοντες σύγχυσης: Η αναγνώριση ότι η συσχέτιση δεν συνεπάγεται αιτιώδη συνάφεια βοηθά τους ερευνητές να αποφεύγουν να αποδίδουν ψευδείς συσχετισμούς σε πραγματικούς αιτιατούς δεσμούς

Σχεδιάζονται κατάλληλες παρεμβάσεις: Με τη διάκριση μεταξύ συσχέτισης και αιτιώδους συνάφειας, οι ερευνητές μπορούν να αναπτύξουν στοχευμένες παρεμβάσεις για τη δημιουργία αιτιατών σχέσεων

Βελτιώνεται ο σχεδιασμός λήψης αποφάσεων: Η ακριβής αξιολόγηση της σχέσης μεταξύ των μεταβλητών επιτρέπει στους ενδιαφερόμενους να λαμβάνουν σωστές αποφάσεις με βάση ισχυρά στοιχεία

Βελτιώνεται η κριτική σκέψη: Η κατανόηση της διάκρισης μεταξύ συσχέτισης και αιτιώδους συνάφειας προάγει την ανάλυση και ενθαρρύνει τους ερευνητές να αναζητήσουν πρόσθετα στοιχεία για να υποστηρίξουν ισχυρισμούς σχετικά με αιτιώδεις σχέσεις

Υποστηρίζεται η αποτελεσματική τεκμηρίωση: Ο σαφής καθορισμός των αποχρώσεων της συσχέτισης και της αιτιώδους συνάφειας διασφαλίζει ότι οι αναγνώστες κατανοούν πλήρως τις επιπτώσεις των ευρημάτων της έρευνας

Η εμπιστοσύνη στην ακριβή διάκριση των διαφορών μεταξύ συσχέτισης και αιτιώδους συνάφειας είναι θεμελιώδης για τη διεξαγωγή ορθών ερευνών και την προώθηση της αξιόπιστης διάδοσης της γνώσης

Οι άνθρωποι συνήθως κάνουν λάθη όταν συνάγουν την αιτιότητα από τη συσχέτιση λόγω παρεξηγήσεων σχετικά με τη φύση αυτών των στατιστικών σχέσεων.

Μερικά από τα πιο συχνά σφάλματα περιλαμβάνουν:

• Υποθέτοντας την αιτιότητα κατά την παρατήρηση μιας συσχέτισης: Ακριβώς επειδή δύο μεταβλητές συσχετίζονται, δεν προκύπτει απαραίτητα ότι η μία προκαλεί την άλλη.
• Παραβλέποντας πιθανές παρεμβαλλόμενες μεταβλητές: Η αποτυχία αναγνώρισης ότι μια τρίτη μεταβλητή μπορεί να επηρεάσει τόσο τις ανεξάρτητες όσο και τις εξαρτημένες μεταβλητές, οδηγεί σε μια ψευδή συσχέτιση.
• Εστιάζοντας αποκλειστικά στο μέγεθος του συντελεστή συσχέτισης: Οι υψηλοί συντελεστές συσχέτισης από μόνοι τους δεν εγγυώνται την αιτιότητα.
• Παραβλέποντας την αντίστροφη αιτιότητα: Μερικές φορές, υπάρχει  πλασματική εξάρτηση μιας μεταβλητής από μια άλλη ενώ  το αληθές μπορεί να είναι το αντίστροφο.
• Παραβλέποντας σφάλματα μέτρησης: Τα τελευταία μπορούν να εισαγάγουν «πλαστές» συσχετίσεις και να αποκρύψουν πραγματικές αιτιώδεις σχέσεις.
• Μεροληπτόντας στην επιλογή του δείγματος: Οι επιλεκτικές  δειγματοληψίες μπορούν να δημιουργήσουν λαθεμένες εκτιμήσεις των παραμέτρων του πληθυσμού και να παραμορφώσουν τις παρατηρούμενες συσχετίσεις.
• Εξάγοντας συμπεράσματα με βάση ανεπαρκή δεδομένα: Τα μικρά δείγματα ή οι μεμονωμένες μελέτες μπορούν να οδηγήσουν σε λανθασμένα συμπεράσματα σχετικά με την αιτιότητα.

Για να ελαχιστοποιηθούν αυτές οι παγίδες, είναι απαραίτητο να προσεγγίζουμε την ανάλυση δεδομένων με σκεπτικισμό, να εξετάζουμε διεξοδικά τις υποκείμενες υποθέσεις και να χρησιμοποιούνται πολλαπλές γραμμές αποδείξεων όποτε είναι δυνατόν.

Η αιτιότητα χωρίς συσχέτιση είναι ένα φαινόμενο όπου μια αλλαγή σε μια μεταβλητή προκαλεί αλλαγή σε μια άλλη, αλλά δεν υπάρχει στατιστική συσχέτιση μεταξύ των δύο μεταβλητών. Μερικά πραγματικά παραδείγματα αιτιότητας χωρίς συσχέτιση περιλαμβάνουν τους περιβαλλοντικούς παράγοντες, τις εκπαιδευτικές παρεμβάσεις και τις οικονομικές πολιτικές, όπου μπορεί να μην υπάρχει στατιστική συσχέτιση μεταξύ της αναφερόμενης κατάστασης / ενέργειας και του αποτελέσματος λόγω ατομικής μεταβλητότητας και άλλων παραγόντων.

Για να αποφευχθεί η σύγχυση της συσχέτισης με την αιτιώδη συνάφεια, είναι σημαντικό να εξετάσετε εναλλακτικές εξηγήσεις, να χρησιμοποιήσετε πειραματικά σχέδια, να είστε προσεκτικοί με τις μελέτες παρατήρησης, να εξετάσετε τη δύναμη της συσχέτισης, να χρησιμοποιήσετε πολλαπλές πηγές αποδεικτικών στοιχείων και να αποφύγετε την εξαγωγή συμπερασμάτων που βασίζονται σε ανεπαρκή στοιχεία.

Η ανάλυση TOWS ως επιβεβλημένη συνέχεια της ανάλυσης SWOT.

V. Kandinsky,_1936_-_Courbe_dominante

Η ανάλυση SWOT είναι αρκετά γνωστή και για αυτό δεν την παρουσιάζουμε. κρίνουμε σκόπιμο όμως να παρουσιάσουμε την ανάλυση TOWS. Oι δύο αναλύσεις μοιάζουν στο ότι αξιολογούν τα δυνατά σημεία, τις αδυναμίες, τις ευκαιρίες και τις απειλές μιας επιχείρησης. 

Η TOWS επεκτείνει τη SWOT συνδέοντας αναγνωρισμένους παράγοντες για την δημιουργία και αξιολόγηση επιχειρηματικών στρατηγικών, καθιστώντας τις ενέργειες σας  πιο εστιασμένες στον στρατηγικό σχεδιασμό και στους εξωτερικούς παράγοντες.

Οι βασικές διαφορές βρίσκονται στην εστίαση και τα αποτελέσματά τους:

Ανάλυση SWOT:

Εστίαση: Εσωτερικοί και εξωτερικοί παράγοντες.

Αποτέλεσμα: Αποτυπώνει ένα στιγμιότυπο της τρέχουσας κατάστασης της εταιρείας.

Χρήση: Προσδιορίζει εσωτερικούς πόρους και αξιολογεί το εξωτερικό περιβάλλον.

Ακολουθία: Αναλύει άμεσα εσωτερικούς και εξωτερικούς παράγοντες.

Ανάλυση TOWS:

Εστίαση: Στρατηγικός σχεδιασμός.

Αποτέλεσμα: Ευθυγραμμίζει εσωτερικούς παράγοντες με εξωτερικές ευκαιρίες και απειλές για την ανάπτυξη στρατηγικών.

Χρήση: Κατηγοριοποιεί τις στρατηγικές με βάση εσωτερικούς και εξωτερικούς παράγοντες.

Αλληλουχία: Απαιτεί εκ των προτέρων προσδιορισμό δυνατών, αδυναμιών, ευκαιριών και απειλών.

Αποφύγετε τη λανθασμένη σειρά εφαρμογής: Εκτελέστε πρώτα την ανάλυση SWOT ως αφετηρία για την ανάπτυξη στρατηγικής, όχι ως εργαλείο επικύρωσης για προκαθορισμένες στρατηγικές

Για να εκτελέσετε μια ανάλυση TOWS, ακολουθήστε τα εξής βήματα:

Ολοκληρώστε μια ανάλυση SWOT για να εντοπίσετε τα δυνατά σημεία, τις αδυναμίες, τις ευκαιρίες και τις απειλές της εταιρείας σας.

Οργανώστε τα ευρήματά σας σε έναν πίνακα (μήτρα) TOWS, ο οποίος αποτελείται από τέσσερα τεταρτημόρια: Δυνατά-Ευκαιρίες, Δυνατά-Απειλές, Αδυναμίες-Ευκαιρίες και Αδυναμίες-Απειλές.

Μέσα σε κάθε τεταρτημόριο, δημιουργήστε στρατηγικές επιλογές καταιγισμού ιδεών που αξιοποιούν τις σχέσεις μεταξύ εσωτερικών και εξωτερικών παραγόντων.

Δυνατά σημεία - Ευκαιρίες (SO): Αξιοποιήστε τα δυνατά σημεία για να αδράξετε ευκαιρίες.

Δυνατά σημεία - Απειλές (SW): Χρησιμοποιήστε δυνάμεις για να αντιμετωπίσετε ή να εξαλείψετε απειλές.

Αδυναμίες - Ευκαιρίες (WO): Αντιμετωπίστε τις αδυναμίες για να εκμεταλλευτείτε τις ευκαιρίες.

Αδυναμίες - Απειλές (WT): Ελαχιστοποιήστε τις αδυναμίες για την αποφυγή ή τον μετριασμό των απειλών.

Δώστε προτεραιότητα και αναθέστε ενέργειες με βάση τη συνάφεια και τον επείγοντα χαρακτήρα των ευκαιριών και των απειλών.

Λάβετε υπόψη ότι η ανάλυση TOWS διεξάγεται συνήθως σε ομάδες που περιλαμβάνουν άτομα με διαφορετικές ειδικεύσεις, προοπτικές και τεχνογνωσία. Συνιστώνται τακτικές ενημερώσεις στον πίνακα TOWS ώστε να αντικατοπτρίζουν τις αλλαγές στο εσωτερικό και εξωτερικό πλαίσιο της εταιρείας.

Για να ιεραρχήσετε τις ευκαιρίες και τις απειλές σε μια ανάλυση TOWS, ακολουθήστε τα παρακάτω βήματα:

1. Αξιολογήστε κάθε επιλογή σε σχέση με τη σχετική ευκαιρία και απειλή.

2. Εξετάστε τη σκοπιμότητα, την καταλληλότητα και την αποδοχή κάθε στρατηγικής.

3. Κατατάξτε τις στρατηγικές σύμφωνα με τον πιθανό αντίκτυπό τους, την πιθανότητα επιτυχίας και τις απαιτήσεις πόρων.

4. Εστιάστε στις ισχυρότερες στρατηγικές στα τεταρτημόρια SO και WO, καθώς αυτές αντιπροσωπεύουν τις πιο θετικές και προληπτικές προσεγγίσεις.

5. Δώστε προσοχή στις στρατηγικές ST και WT, καθώς χρησιμεύουν ως αμυντικά μέτρα για την προστασία και τη διατήρηση του οργανισμού.

6. Αναζητήστε συνέργειες, συμβιβασμούς, συγκρούσεις και κενά μεταξύ των στρατηγικών.

7. Καταργήστε ή τροποποιήστε τυχόν περιττές, μη ρεαλιστικές, ασυμβίβαστες ή αναποτελεσματικές στρατηγικές.

8. Επιλέξτε τις στρατηγικές που ευθυγραμμίζονται περισσότερο με το όραμα, την αποστολή και τις βασικές σας ικανότητες.

9. Κοινοποιήστε τις επιλεγμένες στρατηγικές στα ενδιαφερόμενα μέρη και ζητήστε ανατροφοδότηση και υποστήριξη.

10.Αναθέστε ρόλους και ευθύνες στους υπεύθυνους για την εκτέλεση των στρατηγικών.

11.Παρακολούθηση και αξιολόγηση της προόδου και της απόδοσης των εφαρμοζόμενων στρατηγικών

Κατά την ιεράρχηση ευκαιριών και απειλών σε μια ανάλυση TOWS, είναι σημαντικό να αποφεύγονται κοινά λάθη για να διασφαλιστεί ο αποτελεσματικός στρατηγικός σχεδιασμός:

Έλλειψη σύγκρισης με τον ανταγωνισμό: Πάντα να συγκρίνετε τα δυνατά και τα αδύνατα σημεία απευθείας με τους ανταγωνιστές για να εντοπίσετε μοναδικά πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα.

Μη δομημένη παραγωγή συνεπειών: Βεβαιωθείτε ότι τα αποτελέσματα της ανάλυσης οδηγούν σε σαφείς στρατηγικές που μπορούν να εφαρμοστούν και όχι απλώς στην περιγραφή της τρέχουσας κατάστασης.

Μονομερής εστίαση κατά την ανάλυση: Αποφύγετε τις προκαταλήψεις εξετάζοντας όλες τις πτυχές της μήτρας SWOT αντικειμενικά, χωρίς να προσηλώνεστε σε προκαταλήψεις ή μεμονωμένες απόψεις.

Έλλειψη προσανατολισμού θέματος και στόχου: Μείνετε συγκεντρωμένοι στους κύριους στόχους και στόχους της ανάλυσης για να εξαγάγετε σχετικές και στοχευμένες στρατηγικές.

Για να διασφαλίσετε ότι οι ευκαιρίες και οι απειλές που προσδιορίζονται σε μια ανάλυση TOWS είναι εφικτές, λάβετε υπόψη τις ακόλουθες βέλτιστες πρακτικές:

Ø    Συγκεντρώστε πληροφορίες για τα ενδιαφερόμενα μέρη: Συμμετέχετε τους σχετικούς ενδιαφερομένους στη διαδικασία ανάλυσης για να επωφεληθείτε από διαφορετικές οπτικές και να εμπλουτίσετε την ανάλυση

Ø    Ενημέρωση τακτικά: Λόγω της δυναμικής φύσης των επιχειρηματικών περιβαλλόντων, ενημερώνετε τακτικά τη μήτρα TOWS για να διασφαλίζετε ότι οι στρατηγικές παραμένουν σχετικές και πρακτικές

Ø    Παραμείνετε αντικειμενικοί: Διατηρήστε αντικειμενικότητα κατά τη διάρκεια της ανάλυσης για να αποκτήσετε μια ουδέτερη άποψη που παρέχει καλά επιβεβαιωμένες γνώσεις

Ø    Να είστε ρεαλιστές: Διατηρήστε μια σαφή εικόνα της θέσης της επιχείρησης στην αγορά για να αποφύγετε την υπερβολική αυτοπεποίθηση ή την απαισιοδοξία, η οποία μπορεί να αλλοιώσει τα αποτελέσματα

Ακολουθώντας αυτές τις πρακτικές, μπορείτε να βελτιώσετε την ποιότητα της ανάλυσης TOWS και να αναπτύξετε στρατηγικές που να μπορούν να δουλέψουν αποτελεσματικά, οι οποίες θα είναι βασισμένες στην πραγματικότητα και ευθυγραμμισμένες με τους επιχειρηματικούς σας στόχους

Η αιτιότητα και πως να την αποκαλύψετε

Φωτο: Ζησούλα Ντάσιου (Focus Anima)

Είναι επιστημονική και μεθοδολογική αρχή που περιγράφει μια σχέση αιτίου - αποτελέσματος μεταξύ γεγονότων ή φαινομένων, σύμφωνα με την οποία ένα γεγονός προκαλεί ένα άλλο.

Με βάση τις διαθέσιμες πληροφορίες, αναλύεται η υπάρχουσα κατάσταση: δηλ. εντοπίζονται τα κύρια προβλήματα και οι μεταξύ τους κύριες διασυνδέσεις με σχέση αιτίου – αιτιατού. Όλα απεικονίζονται σε ένα σχεδιάγραμμα που ονομάζεται «δέντρο προβλημάτων». Είναι σημαντικό όλες οι πιθανές επιλογές να παραμένουν ανοιχτές κατά την ανάλυση του προβλήματος. Ο στόχος σε αυτό το πρώιμο στάδιο είναι να δημιουργηθεί μια επισκόπηση της κατάστασης, αργότερα στη διαδικασία εμβάθυνσης της εξέτασης η προοπτική θα περιοριστεί και συγκεκριμενοποιηθεί. Σημειώνουμε ότι πάντα δουλεύουμε συλλογικά, με συγκροτημένη ομάδα εργασίας. Παρακάτω ακολουθεί η περιγραφή της ανάλυσης σε τρία βήματα:

 Πρώτο βήμα: Διατυπώστε τα προβλήματα

Προσδιορίστε τα υπάρχοντα προβλήματα – όχι τα πιθανά ούτε τα φανταστικά ή μελλοντικά, αλλά τα σημερινά; Διατυπώστε ένα πρόβλημα σαν μια υπάρχουσα αρνητική κατάσταση και όχι σαν την απουσία λύσης; Διατυπώστε τα κύρια προβλήματα ανά λειτουργία, τμήμα, περιοχή πωλήσεων, προμηθευτή, συνεργαζόμενη άλλη εταιρεία κλπ.

Δεύτερο βήμα: Επιλέξτε το σημαντικότερο σημείο εκκίνησης

Προσδιορίστε τα μεγάλα υπάρχοντα προβλήματα, με βάση τις διαθέσιμες πληροφορίες; Επιλέξτε ένα εστιακό πρόβλημα για την ανάλυση.

Κάθε συμμετέχων στην ομάδα εργασίας πρέπει να διατυπώσει μια πρόταση για το κύριο εστιακό πρόβλημα μεταξύ όλων των άλλων που καθορίστηκαν ή το κεντρικό σημείο του συνολικού προβλήματος. Το θέμα που καθοδηγεί τη συζήτηση και την επιλογή του εστιακού προβλήματος είναι τα ενδιαφέροντα και τα προβλήματα όχι μόνο της εταιρείας (που έχουν βέβαια πρωτεύοντα ρόλο), αλλά και όλων των ομάδων συμφερόντων που εμπλέκονται στη λειτουργία της. 

Το εστιακό πρόβλημα πρέπει να συζητηθεί και να συμφωνηθεί στην ομάδα εργασίας με τελική ομοφωνία ή έστω απόλυτη πλειοψηφία. Αν η ομάδα κρίνει ότι τα σημαντικά προβλήματα είναι περισσότερα του ενός, τότε θα ακολουθήσουν περισσότερα του ενός επόμενα (τρίτα) βήματα. Αλλά πάλι η εταιρεία θα πρέπει να ασχοληθεί με την επίλυση κάποιου από αυτά κατά προτεραιότητα. Άμεσα το πρώτο, μετά από εξάμηνο το δεύτερο κλπ.

Τρίτο βήμα: Αναπτύξτε το δέντρο προβλημάτων

Προσδιορίστε ουσιαστικές και άμεσες αιτίες (γενεσιουργές) του εστιακού προβλήματος; Προσδιορίστε ουσιαστικές και άμεσες επιπτώσεις (έμμεσες αιτίες και άμεσα αιτιατά) του εστιακού προβλήματος; Κατασκευάστε ένα δέντρο προβλημάτων που δείχνει τις αιτίες και τα αποτελέσματα; Ελέγξτε το δέντρο προβλημάτων, επαληθεύστε την εγκυρότητα και την πληρότητά του και κάντε τις απαραίτητες προσαρμογές.

Κατά την ανάπτυξη του δέντρου προβλημάτων, οι έμμεσες και γενεσιουργές αιτίες του εστιακού προβλήματος τοποθετούνται παράλληλα κάτω από αυτό και τα σχετικά αποτελέσματα τους, δηλαδή τα άμεσα αιτιατά τοποθετούνται στη γραμμή πάνω από αυτό.

Τα αίτια και τα αποτελέσματα πρέπει να αναπτυχθούν περαιτέρω σύμφωνα με την ίδια αρχή για να σχηματιστεί το δέντρο προβλημάτων. Οι γενεσιουργές αιτίες μπορεί να είναι περισσότερες από μια και μπορεί να συνδέονται μεταξύ τους. Οι έμμεσες αιτίες επίσης μπορεί να συνδέονται μεταξύ τους και να δημιουργούν άλλες έμμεσες δεύτερου βαθμού.

Μπορούν να οπτικοποιηθούν οι ποιοτικές σχέσεις με σχήματα διασυνδέσεων των άμεσων, έμμεσων και πρωτογενών αίτιων και αποτελεσμάτων για το κάθε ένα από αυτά (βλ.σχήμα)

Στο παράδειγμα μπορούμε να παρατηρήσουμε ότι:

Υπάρχουν δυο γενεσιουργές αιτίες που αλληλοεπηρεάζονται (θα μπορούσαν και να μην αλληλοεπιδρούσαν, ή να ήταν περισσότερες ή μόνο μια)

Η 1η γενεσιουργός δημιουργεί τη 1η έμμεση και συντελεί στη δημιουργία της 2ης έμμεσης, ενώ η 2η γενεσιουργός δημιουργεί την 3η έμμεση και συντελεί με τη σειρά της και αυτή στη δημιουργία της 2ης έμμεσης αιτίας. Αν υπήρχε στο παράδειγμα μια γενεσιουργός (έστω μόνο η 1η), τότε δεν θα είχε αλληλεπίδραση με καμία άλλη (ίσως ήταν πιο αδύνατη ή πιο ελέγξιμη) και παράλληλα θα υπήρχαν μόνο δυο έμμεσες αιτίες (η 1η και η 2η)

Οι 3 έμμεσες αιτίες με τη σειρά τους εμφανίζουν το κύριο πρόβλημα, που αυτό με τη σειρά του εμφανίζει τα τρία άμεσα αιτιατά (αποτελέσματα)

Η παλινδρόμηση και πως να την αντιμετωπίσετε

Η εξέταση της σχέσης μεταξύ δυο ή περισσότερων μεταβλητών με στόχο τη πρόβλεψη μιας από αυτές μέσω των άλλων λέγεται ανάλυση παλινδρόμησης. 

Kantinski - Κίνηση 1935

Η παλινδρόμηση που έχει μόνο δυο μεταβλητές εκ των οποίων μόνο η μία είναι ανεξάρτητη λέγεται απλή (π.χ. η ανάλυση της σχέσης μεταξύ της παραγωγής ενός χωραφιού και της ποσότητας λιπάσματος που χρησιμοποιήθηκε). Όταν εξετάζουμε περισσότερες από μία ανεξάρτητες μεταβλητές τότε έχουμε την ανάλυση πολλαπλής παλινδρόμησης (π.χ. αν για το ίδιο χωράφι εξετάσουμε όχι μόνο τη ποσότητα του λιπάσματος αλλά και την ηλιοφάνεια και την βροχόπτωση στη περιοχή).

Ο πυρήνας της ανάλυσης παλινδρόμησης είναι η μέθοδος των ελάχιστων τετραγώνων. Χρησιμοποιείται για την εύρεση του τύπου που περιγράφει το φαινόμενο που εξετάζουμε, όταν γνωρίζουμε μια σειρά από πραγματικές τιμές των μεγεθών που το απεικονίζουν και αγνοούμε τον ακριβή τύπο τους. Κατά την ανάπτυξη της μεθόδου προσπαθούμε να προσδιορίσουμε τη μορφή της άγνωστης σχέσης, στην οποία ταιριάζουν καλύτερα τα πειραματικά μας δεδομένα, ελέγχοντας μια σειρά γνωστών σχέσεων. Οι  κυριότερες σχέσεις που εξετάζονται είναι οι: Γραμμική; Πολυώνυμη; Σχέση δύναμης; Εκθετική και   Λογαριθμική.

Το μοντέλο ή η εξίσωση παλινδρόμησης μπορεί να λάβει οποιαδήποτε αλγεβρική μορφή. Ανάλογα με τη μορφή του, μπορεί να χαρακτηριστεί ως γραμμικό ή μη-γραμμικό μοντέλο παλινδρόμησης. Ο χαρακτηρισμός αυτός αναφέρεται κυρίως στον τρόπο με τον οποίο μεταβάλλεται η τιμή της εξαρτημένης μεταβλητής, εάν μεταβληθεί η τιμή μιας ή όλων των ανεξαρτήτων μεταβλητών.

Το γραμμικό μοντέλο παλινδρόμησης στη γενική, αφηρημένη μορφή του εκφράζεται από την εξίσωση: 𝑌 = 𝛽1𝑋1 + 𝛽2𝑋2 + 𝛽3𝑋3 + 𝛽4𝑋4 + 𝛽5𝑋5 + ⋯ + 𝛽0 + 𝜀 όπου 𝛽𝑖 οι συντελεστές και 𝑋𝑖 οι ανεξάρτητες μεταβλητές. Αυτό που κάνει ένα μοντέλο παλινδρόμησης «γραμμικό» είναι ο τρόπος με τον οποίο αλλάζει η τιμή της ανεξάρτητης μεταβλητής αν αλλάξουν οι τιμές των ανεξαρτήτων μεταβλητών / συντελεστών. Γενικά μεταξύ δύο μεταβλητών Υ και Χ υπάρχει γραμμική σχέση εάν ο ρυθμός μεταβολής της εξαρτημένης μεταβλητής Υ ως προς την ανεξάρτητη Χ (δηλαδή ο λόγος 𝑑𝑌 𝑑𝑋 ⁄ ) δεν εξαρτάται από την τιμή της ανεξάρτητης μεταβλητής X.

Για να χαρακτηριστεί ένα μοντέλο παλινδρόμησης ως γραμμικό, θα πρέπει η εξαρτημένη μεταβλητή να είναι γραμμική μόνο ως προς όλους τους συντελεστές β. Δεν απαιτείται να είναι γραμμική και ως προς τις ανεξάρτητες μεταβλητές. Παραδείγματα γραμμικών μοντέλων παλινδρόμησης: κατανάλωση και εισόδημα – κατανάλωση και εισόδημα, αριθμός ατόμων νοικοκυριού, αριθμός οικογενειακών αυτοκινήτων – αρτηριακή πίεση και φύλλο, ηλικία. Μοντέλα παλινδρόμησης στα οποία η εξαρτημένη μεταβλητή δεν είναι γραμμική ως προς τουλάχιστον έναν συντελεστή β καλούνται μη-γραμμικά.

Η διαφοροποίηση μεταξύ γραμμικού και μη γραμμικού μοντέλου είναι σημαντική επειδή καθορίζει τον τρόπο με τον οποίο θα γίνει η εκτίμηση των συντελεστών. Αν και υπάρχουν τρόποι με τους οποίους μη-γραμμικά μοντέλα μπορούν να μετασχηματιστούν σε γραμμικά (με μεθόδους που καλούνται γραμμικοί μετασχηματισμοί), γενικά τα γραμμικά μοντέλα παλινδρόμησης χρησιμοποιούν διαφορετικές μεθόδους για την εκτίμηση των συντελεστών τους απ’ ότι τα μη-γραμμικά μοντέλα. Ενώ υπάρχουν τύποι για την εκτίμηση συντελεστών γραμμικών μοντέλων παλινδρόμησης, τέτοιοι δεν υφίστανται στην περίπτωση μη-γραμμικών, όπου κυρίως γίνεται χρήση αριθμητικών μεθόδων για τον προσδιορισμό τους. 

Η παλινδρόμηση δεν σημαίνει απαραίτητα αιτιότητα αλλά δείχνει μόνο τη δύναμη και το εύρος της συσχέτισης μεταξύ των μεταβλητών. Γραφικά αναπαρίσταται χρησιμοποιώντας μια γραμμή που ονομάζεται γραμμή παλινδρόμησης, η οποία αντιπροσωπεύει την καλύτερη προσαρμογή για τα σημεία δεδομένων.  Είναι πολύ σημαντικό για το μοντέλο γραμμικής παλινδρόμησης ο ακριβής προσδιορισμός των συντελεστών 𝛽𝑖 με βάση τα δεδομένα που υπάρχουν.

Περισσότερα μπορείτε να διαβάσετε εδώ

Η περιγραφική ανάλυση και η ανάλυση συσχέτισης

Η περιγραφική ανάλυση περιλαμβάνει τη σύνοψη ή την περιγραφή χαρακτηριστικών ενός συνόλου δεδομένων χωρίς να γίνονται συμπεράσματα ή προβλέψεις. Επικεντρώνεται σε μέτρα όπως η κεντρική τάση, η διασπορά και η θέση. Από την άλλη πλευρά, η ανάλυση συσχέτισης είναι μια στατιστική μέθοδος που χρησιμοποιείται για τη μέτρηση της ισχύος της γραμμικής σχέσης μεταξύ δύο μεταβλητών. Στόχος του είναι να περιγράψει τη συσχέτιση μεταξύ των μεταβλητών και βασίζεται σε συμπερασματική φύση.

S. Dalí’s “Swans Reflecting Elephants” (1937)

Τόσο η περιγραφική ανάλυση όσο και η ανάλυση συσχέτισης χρησιμεύουν ως θεμελιώδη βήματα στις ευρύτερες αναλυτικές διαδικασίες, επιτρέποντας βαθύτερες γνώσεις στα δεδομένα και υποστηρίζοντας τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων.

Η περιγραφική ανάλυση προσφέρει ένα στιγμιότυπο προηγούμενων και τρεχουσών συνθηκών και βασίζεται στη περιγραφή, ενώ η ανάλυση συσχέτισης αποκαλύπτει συνδέσεις, βοηθώντας στη δημιουργία σχέσεων αιτίου – αποτελέσματος και βασίζεται σε συμπεράσματα.

Η περιγραφική ανάλυση χρησιμοποιεί μέτρα όπως η συχνότητα, η κεντρική τάση, η θέση και η διασπορά, ενώ η ανάλυση συσχέτισης υπολογίζει τον συντελεστή συσχέτισης μεταξύ δύο μεταβλητών.

Οι περιγραφικές στατιστικές επικεντρώνονται στην περιγραφή ορατών χαρακτηριστικών ενός συνόλου δεδομένων, ενώ οι στατιστικές συμπερασμάτων κάνουν προβλέψεις ή γενικεύσεις για μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων με βάση δείγματα. 

Οι περιγραφικές στατιστικές παρουσιάζουν γεγονότα και αποδεδειγμένα αποτελέσματα από έναν εξεταζόμενο πληθυσμό, ενώ οι στατιστικές συμπερασμάτων αναλύουν δείγματα για να κάνουν προβλέψεις για πολύ μεγαλύτερους πληθυσμούς.

Οι εφαρμογές της περιγραφικής ανάλυσης και της ανάλυσης συσχέτισης είναι ποικίλες, εξυπηρετώντας διάφορους σκοπούς σε πολλούς τομείς, από την επιχείρηση έως την επιστημονική έρευνα.

Εφαρμογές Περιγραφικής Ανάλυσης:

• Ø Παρακολούθηση Επιχειρηματικής Απόδοσης: Παρακολούθηση βασικών δεικτών απόδοσης (KPI), παρακολούθηση τάσεων και σύγκριση απόδοσης με ανταγωνιστές ή δείκτες αναφοράς του κλάδου
• Ø Χρηματοοικονομική Αναφορά: Ανάλυση οικονομικών καταστάσεων, δημιουργία αναφορών και εντοπισμός τάσεων στα έσοδα, τα έξοδα και την κερδοφορία
• Ø  Δέσμευση μέσων κοινωνικής δικτύωσης: Δημιουργία μετρήσεων για την αξιολόγηση της επιτυχίας των πρωτοβουλιών μέσων κοινωνικής δικτύωσης και προσδιορισμός της απόδοσης της πρωτοβουλίας / επένδυσης
• Ø  Αποτελέσματα Έρευνας: Συνοψίζει τα αποτελέσματα της εσωτερικής και εξωτερικής έρευνας, όπως η καθαρή αξιολόγηση υποστηρικτών για τη λήψη αποφάσεων

Εφαρμογές Ανάλυσης Συσχέτισης:

• Ø Προσδιορισμός σχέσεων: Για παράδειγμα η εξέταση της συσχέτισης μεταξύ των σύγχρονων προβλημάτων στις μεταφορές και της αύξησης των τιμών α’ υλών / καταναλωτικών αγαθών.
• Ø Πρόβλεψη: Για τη δημιουργία προβλέψεων σχετικά με πιθανές σχέσεις μεταξύ μεταβλητών, αν και δεν μπορεί να καθοριστεί η αιτιότητα
• Ø Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων: Διερεύνηση μεγάλων συνόλων δεδομένων για την ανακάλυψη κρυφών μοτίβων και σχέσεων μεταξύ μεταβλητών
• Ø Κατασκευή μοντέλων: Βοήθεια στη δημιουργία μοντέλων για προγνωστική ανάλυση, μηχανική μάθηση και στατιστική μοντελοποίηση

Μεταξύ των περιορισμών στις αναφερόμενες αναλύσεις περιλαμβάνονται:

Περιορισμοί περιγραφικής Ανάλυσης:

• Ø  Μικρή ικανότητα εξαγωγής συμπερασμάτων πέρα από την περιγραφή των δεδομένων
• Ø  Συνήθως δεν αποκαλύπτει υποκείμενα μοτίβα ή σχέσεις μεταξύ μεταβλητών
• Ø  Εξαρτάται από την ακριβή και αξιόπιστη συλλογή δεδομένων
• Ø  Επιρρεπής σε λάθη που προκαλούνται από ανθρώπινη προκατάληψη ή παρερμηνεία

Περιορισμοί ανάλυσης συσχέτισης:

• Ø  Δεν αποδεικνύει την αιτιότητα αλλά δείχνει μόνο την συσχέτιση
• Ø  Μπορεί να επηρεαστεί από αλληλοεπηρεαζόμενες μεταβλητές
• Ø  Αξιοποιεί μόνο ποσοτικά δεδομένα και όχι ποιοτικά.
• Ø  Απαιτεί προσεκτική εξέταση πιθανών προκαταλήψεων και υποθέσεων

Αυτοί οι περιορισμοί υπογραμμίζουν τη σημασία της εξέτασης εναλλακτικών προσεγγίσεων, όπως πειραματικά σχέδια ή πρόσθετες στατιστικές μέθοδοι, για την αντιμετώπιση ερωτημάτων που απαιτούν ισχυρότερα στοιχεία από αυτά που μπορούν να προσφέρουν οι αναφερόμενες αναλύσεις. Επιπλέον, η κριτική σκέψη και η προσοχή στη λεπτομέρεια είναι απαραίτητες για την ελαχιστοποίηση των επιπτώσεων αυτών των περιορισμών.

Για την ανάλυση του κύριου στοιχείου και την ανάλυση παραγόντων

Η ανάλυση κύριου στοιχείου (PCA) και η ανάλυση παραγόντων (FA) είναι και οι δύο ευρέως χρησιμοποιούμενες τεχνικές για τη μείωση των δεδομένων και την κατανόηση της δομής σε πολυδιάστατα σύνολα δεδομένων. 

Vassily Kandinsky - Mild tension, 1923

Μπορούν να χρησιμοποιηθούν και οι δυο τεχνικές για τη μείωση δεδομένων και την εξαγωγή συμπερασμάτων, καθώς και για τον εντοπισμό κρυφών μοτίβων και σχέσεων στα δεδομένα. 

Ωστόσο, η ανάλυση κύριου στοιχείου είναι γενικά πιο κατάλληλη για διερευνητική ανάλυση, συμπίεση δεδομένων και οπτικοποίηση, ενώ η ανάλυση παραγόντων ενδείκνυται για επιβεβαιωτική ανάλυση, ερμηνεία δεδομένων και δοκιμή υποθέσεων

Αν και μοιράζονται ομοιότητες, έχουν διακριτές διαφορές:

Στις υποκείμενες υποθέσεις:

PCA: Οι παρατηρούμενες μεταβλητές είναι γραμμικοί συνδυασμοί μη συσχετισμένων λανθανόντων μεταβλητών (που ονομάζονται κύρια στοιχεία), οι οποίες ταξινομούνται με βάση το μέγεθος της διακύμανσης που εξηγούν.

FA: Οι παρατηρούμενες μεταβλητές είναι γραμμικοί συνδυασμοί μη παρατηρήσιμων λανθανόντων παραγόντων και μοναδικών παραγόντων.

Στους στόχους ανάλυσης:

PCA: Μεγιστοποιήστε τη διακύμανση που καταγράφεται από τα κύρια στοιχεία.

FA: Προσδιορίστε τους υποκείμενους λανθάνοντες παράγοντες που εξηγούν τις παρατηρούμενες συσχετίσεις μεταξύ των μεταβλητών.

Στην ερμηνεία:

PCA: Τα στοιχεία είναι νέες μεταβλητές που είναι γραμμικοί συνδυασμοί των αρχικών.

FA: Οι παράγοντες είναι κοινά στοιχεία που προκαλούν διακυμάνσεις στις παρατηρούμενες μεταβλητές.

Πιο αναλυτικά για τις διαφορές στις υποθέσεις μεταξύ PCA και FA:

Για την ανάλυση του κύριου στοιχείου (PCA):

• Ø  Υπόθεση: Η PCA υποθέτει ότι οι παρατηρούμενες μεταβλητές είναι γραμμικοί συνδυασμοί ασύνδετων λανθάνοντων μεταβλητών, γνωστών ως κύρια στοιχεία. Αυτά ταξινομούνται με βάση το μέγεθος της διακύμανσης τους.
• Ø  Σκοπός: Ο πρωταρχικός στόχος του PCA είναι να μεγιστοποιήσει τη διακύμανση που καταγράφεται από τα κύρια στοιχεία, ώστε να επιβεβαιώσει με σαφήνεια τον κύριο παράγοντα.
• Ø  Προσέγγιση μοντελοποίησης: Η PCA δημιουργεί μεταβλητές ευρετηρίου μέσω ενός γραμμικού συνδυασμού μετρούμενων μεταβλητών, με στόχο τη βελτιστοποίηση του αριθμού των στοιχείων, την επιλογή των μεταβλητών για κάθε στοιχείο και τα ειδικά βάρη τους

Για την ανάλυση παραγόντων (FA):

• Ø  Υπόθεση: Η FA υποθέτει ότι οι παρατηρούμενες μεταβλητές είναι γραμμικοί συνδυασμοί μη παρατηρήσιμων λανθανόντων παραγόντων και μοναδικών παραγόντων. Σε αντίθεση με το PCA, το FA επιτρέπει τη συσχέτιση των μεταβλητών.
• Ø  Σκοπός: Ο πρωταρχικός στόχος της FA είναι να εντοπίσει τους υποκείμενους λανθάνοντες παράγοντες που εξηγούν τις παρατηρούμενες συσχετίσεις μεταξύ των μεταβλητών.
• Ø  Προσέγγιση μοντελοποίησης: Η FA μοντελοποιεί τη μέτρηση μιας λανθάνουσας μεταβλητής, η οποία δεν μπορεί να μετρηθεί άμεσα με μία μόνο μεταβλητή. Φαίνεται μέσα από τις σχέσεις που προκαλεί σε ένα σύνολο παρατηρούμενων μεταβλητών, με στόχο τη βελτιστοποίηση των βαρών μεταξύ του λανθάνοντος παράγοντα και των παρατηρούμενων μεταβλητών

Συνοπτικά, ενώ η PCA εστιάζει στη δημιουργία μη συσχετισμένων στοιχείων για τη μεγιστοποίηση της διακύμανσης, η FA στοχεύει στον εντοπισμό λανθάνοντων παραγόντων που εξηγούν τις συσχετίσεις μεταξύ των παρατηρούμενων μεταβλητών, επιτρέποντας συσχετίσεις μεταξύ μεταβλητών στην προσέγγισή της μοντελοποίησης.

Η PCA και η FA διαφέρουν στις διαδικασίες προετοιμασίας δεδομένων λόγω των έμφυτων υποθέσεων και στόχων τους:

Προετοιμασία PCA: Το PCA ξεκινά συνήθως με την τυποποίηση των δεδομένων εισόδου για να διασφαλίσει ίσες συνεισφορές από κάθε μεταβλητή. Στη συνέχεια, υπολογίζεται ο πίνακας συνδιακύμανσης ή συσχέτισης, ακολουθούμενος από την αποσύνθεση του πίνακα σε ιδιοδιανύσματα και ιδιοτιμές. Τέλος, επιλέγονται τα ιδιοδιανύσματα που αντιστοιχούν στις μεγαλύτερες ιδιοτιμές για την κατασκευή των κύριων συνιστωσών

Προετοιμασία FA: Το FA ξεκινά ομοίως με την τυποποίηση των δεδομένων εισόδου, τον υπολογισμό του πίνακα συσχέτισης και την αποσύνθεση του πίνακα σε φορτία παραγόντων και μοναδικότητες. Ωστόσο, σε αντίθεση με την PCA, η FA μοντελοποιεί ρητά τις σχέσεις μεταξύ παρατηρούμενων μεταβλητών και υποθετικών λανθάνοντων παραγόντων, απαιτώντας πρόσθετες εκτιμήσεις σχετικά με την προδιαγραφή της δομής των παραγόντων και τις μεθόδους πιθανής περιστροφής

Αυτές οι διαφορές στην προετοιμασία δεδομένων οδηγούν σε αποκλίνουσες εκροές και ερμηνείες, με την PCA να εστιάζει στη συμπίεση και την οπτικοποίηση δεδομένων, ενώ η FA επικεντρώνεται στην εξήγηση της υποκείμενης δομής πίσω από τις παρατηρούμενες μεταβλητές.