Wussten Sie, dass es verschiedene Zweige der Statistik gibt? Ja, jeder von ihnen wird auf einem anderen Markt eingesetzt. 

Wenn Sie keine Zahlen mögen, ist das vielleicht nicht Ihr Gebiet, aber bevor Sie aufhören zu lesen, möchten wir Ihnen ein wenig mehr darüber erzählen.

Die Inferenzstatistik zielt darauf ab, das Verhalten einer Variablen und ihre Folgen zu analysieren, klingt das bekannt? Das wird im Marketing gemacht, wollen Sie wissen, wie? Lesen Sie weiter.

Was ist Inferenzstatistik?

Zur Klarstellung: Sie wird auch als statistische Inferenz bezeichnet und ist einer der vielen Zweige der Statistik, aber darüber sprechen wir später. 

Zunächst einmal müssen Sie wissen, dass die Inferenzstatistik dazu dient, nach einer gründlichen Analyse der Daten unter Berücksichtigung einer Stichprobe Schlussfolgerungen zu ziehen. Ziel ist es, die gewonnenen Informationen auf eine größere Grundgesamtheit zu übertragen.

Wenn wir versuchen, es zusammenzufassen, können wir sagen, dass sich die statistische Inferenz auf die Studie konzentriert, die die Häufigkeit analysiert, mit der bestimmte Fakten und/oder Phänomene um einen bestimmten Forschungsgegenstand herum auftreten. 

Im Allgemeinen wird von der Mikro- zur Makroebene übergegangen, da Daten aus einem kleineren Sektor als dem untersuchten herangezogen werden, der derselben Marktgruppe oder demselben Gebiet angehört, wobei jedoch beabsichtigt ist, die Schlussfolgerungen auf die gesamte Bevölkerung im Allgemeinen anzuwenden.

Elemente der Inferenzanalyse

Wie bereits erwähnt, wird die Inferenzanalyse zur Analyse von Daten verwendet, aber sie basiert nicht auf Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division, was sehr einfach ist. Die statistische Schlussfolgerung nimmt einige Elemente aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung auf, zum Beispiel:

• Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung: Sie konzentriert sich auf die Untersuchung der möglichen Ergebnisse, die sich aus einer Handlung ergeben können, unter Berücksichtigung der Häufigkeit, mit der sie bei verschiedenen Gelegenheiten angewendet wird. Die Formel ist einfach, denn sie gibt an, wie oft das Ergebnis unter der Anzahl der möglichen Fälle auftritt.

• Permutationen: Dieses Element berücksichtigt die Anzahl der Möglichkeiten, auf die eine Dateneinheit organisiert werden kann. Seine Formel ist die Fakultät der Elemente, die organisiert werden müssen (n!).

• Variationen: Dieses Element ähnelt dem vorhergehenden, aber im Fall von Variationen werden nur einige Elemente berücksichtigt und nicht alle, wie im Fall von Permutationen. Die Formel lautet n! / (n - r). Dabei ist "N" die Anzahl der Daten und "R" die Art und Weise, wie sie gruppiert sind. 

• Kombinationen: bezieht sich auf die Anzahl der Möglichkeiten, wie die Daten organisiert werden können, und die Formel ist komplexer: n! / (n - r)! r!.

Wozu dient die Inferenzstatistik?

Die Statistik durch Schlussfolgerung bietet viele Funktionen, aber an erster Stelle steht die Analyse der Daten in kleinerem Maßstab, die eine Untersuchung bieten kann, um sie dann zu analysieren und zu sehen, wie sie sich in einem hypothetischen Fall größeren Ausmaßes darstellen könnten.

Einfacher ausgedrückt, kann man große Mengen an Informationen untersuchen, aber auf der Grundlage eines kleineren Teils. Wenn man sich das Verhalten einer Ameise ansieht, kann man auf das Verhalten des Ameisenhaufens schließen. 

Wie kann man sich diese Informationen zunutze machen? Das ist ganz einfach. Stellen Sie sich vor, Sie versperren einer kleinen Gruppe von Ameisen den Weg, sie suchen sich einen anderen Weg. 

Jetzt wissen Sie, wie die mögliche Prognose aussieht, und dank der Inferenzanalyse können Sie die möglichen Zukunftsszenarien verstehen.

So können Sie frühzeitig eine Entscheidung treffen, wenn Sie dieselbe Strategie in einem größeren Gebiet, einer größeren Bevölkerung oder einem größeren Markt anwenden. Dies trägt dazu bei, die Entscheidungsfindung zu verbessern, wenn Sie auf ein Problem stoßen, und die Reaktionszeit zu verkürzen.

Wenn Sie ein Problem in kürzerer Zeit lösen, bedeutet das weniger Verluste.

Wie wichtig sind statistische Schlussfolgerungen? 

In der Welt des Marketings können alle Entscheidungen zu Erfolg oder Misserfolg führen. Deshalb ist es wichtig, vor dem Start einer neuen Kampagne vorsichtig zu sein, aber hier wird die Inferenzstatistik relevant: In einem Aktionsplan wird es wichtig, wenn diese Analyse angewendet wird, bevor die Gesamtstrategie durchgeführt wird.

Stellen Sie sich vor, Sie wollen eine Studie in einem bestimmten Bereich durchführen, können aber nicht alle Daten erfassen. 

Der Input, den Sie aus der vorherigen Analyse durch die Inferenzstatistik erhalten, kann den Unterschied zwischen richtigen und falschen Entscheidungen ausmachen, da er Ihnen Daten liefert, die Sie sonst nicht gehabt hätten.

Man kann sagen, dass die Inferenzstatistik den Mittelweg zwischen Theorie und Praxis darstellt, da sie beides anwendet, und zwar auf einem kleineren Markt, der es Ihnen ermöglicht, die Daten zu analysieren und sie dann auf die Zielgruppe in einem größeren Maßstab anzuwenden.

Ziele der Inferenzstatistik

Wie jedes Analysesystem verfolgt auch die Inferenzstatistik bei ihrer Anwendung bestimmte klare Ziele.

1. Schätzung möglicher Ereignisse: Durch die Untersuchung eines möglichen Verhaltens, einer Reaktion oder eines Ergebnisses in einer kleineren Population erhält man einen Eindruck davon, was passieren könnte, wenn man die Analyse in einem größeren Maßstab durchführt, so dass man Ideen für Schätzungen hat, wenn man sie auf eine größere Gruppe anwendet.

2. Definition von Schlussfolgerungen aus Stichprobenanalysen: Die Datenproben, die Sie aus kleinen Analysen erhalten, sind eine erste Annäherung an die endgültige Schlussfolgerung, die Sie erhalten könnten, wenn dieselbe Strategie in größerem Maßstab angewendet wird.

3. Große Informationsblöcke studieren: Um einen großen Markt zu untersuchen, müssen Sie nicht die gesamte Zielgruppe angreifen, sondern nur einen Teil davon, da diese die gleichen Ergebnisse liefern können, allerdings mit einem geringeren Kapitaleinsatz.

4. Einübung von Maßnahmen auf der Grundlage früherer Informationen: Dank der gewonnenen Daten können Sie Strategien und Entscheidungen entwickeln, die zu einer weiteren Verbesserung der Endergebnisse beitragen.

Beispiele für die Anwendung der Inferenzstatistik

Mit Hilfe der Inferenzstatistik können wir die Reaktion eines bestimmten Teils einer größeren Population verstehen und daraus ableiten, wie die Population als Ganzes reagieren würde, aber wo kann diese Statistik angewendet werden?

1. Tendenzen bei Abstimmungen

Wahlen sind ein deutliches Beispiel dafür, wie der Einsatz statistischer Rückschlüsse dazu beitragen kann, mögliche Ergebnisse zu ermitteln. 

Anhand einer Meinungsumfrage können verschiedene relevante Daten erhoben werden, und aus den gesammelten Stichproben lassen sich verschiedene Aspekte ableiten, z. B. wer der Favorit der Öffentlichkeit ist, wer bei den Wahlen den zweiten Platz belegen würde... 

Man kann dies in verschiedenen Bereichen beobachten, wie in der Politik, aber auch im Kino, im Sport... wo man bei der Wahl des besten Films aufgrund der Daten einen klaren Favoriten ausmachen kann, während man bei einem Fußballspiel den möglichen Sieger wählen würde.

Diese Daten können von den Beteiligten, sei es ein Politiker, die Fußballmannschaft oder die Regisseure und Schauspieler des Films, genutzt werden, um Aussagen zu machen, die die Haltung des Publikums zu den Ergebnissen verändern, was eine hervorragende Möglichkeit ist, zu verstehen, was das Publikum will und/oder sucht.

2. Marktanalyse

An dieser Stelle müssen wir über die Marketingbranche sprechen, die zu denen gehört, die statistische Schlussfolgerungen am besten nutzen können. 

Es ist wichtig, die verschiedenen Nischen eines Unternehmens zu verstehen, um gute Entscheidungen zu treffen, die dazu beitragen, den Absatz und das gute Image in den Augen der Zielgruppe zu erhalten.

Nehmen wir an, eine Marke plant die Einführung einer neuen Bekleidungsmarke für Frauen im Alter von 30-40 Jahren, möchte aber wissen, ob sie von der Öffentlichkeit gut aufgenommen wird. 

Es reicht aus, eine vorläufige Analyse mit Hilfe von Inferenzstatistiken durchzuführen, um zu verstehen, wie die Marke ankommen könnte, allerdings bei einer älteren Bevölkerung.

Sobald die Daten vorliegen, können sie analysiert werden, um dem Unternehmen, das die neue Bekleidungslinie einführen möchte, ein besseres Bild zu vermitteln. 

Auf dieser Grundlage können dann bessere Entscheidungen getroffen werden, die die Akzeptanz in der Öffentlichkeit weiter erhöhen.

Deskriptive Statistik vor der inferentiellen Statistik

Um eine inferentielle Analyse durchzuführen, ist es notwendig, die Daten zuerst zu sammeln und sie in eine Statistik einbetten, die als deskriptiv gilt. 

Jede Statistik hat jedoch einen anderen Anwendungsbereich, so dass es notwendig ist, auf diesen Punkt zu achten, da die inferentielle Statistik von der deskriptiven Statistik abhängt, sowie auf die Tatsache, dass jede Statistik andere Ziele und Anwendungsmethoden hat.

Die deskriptive Statistik selbst konzentriert sich auf die erklärende Begrenzung und Darstellung von Daten. Die Methodik der deskriptiven Statistik ebnet also den Weg für die inferentielle Statistik, d. h. für die Interpretation. Sie ist daher der praktische Zweig, da sie versucht, mögliche Verhaltensweisen zu verstehen, um auf der Grundlage dieser Möglichkeiten Entscheidungen zu treffen.

Unterschiede zwischen deskriptiver und inferentieller Statistik

Um zur Inferenzstatistik zu gelangen, müssen die Daten zunächst einen methodischen Prozess der Organisation in der so genannten deskriptiven Statistik durchlaufen. Wie wäre es, diese Unterschiede zu betrachten?

1. Deskriptive Statistik 

• Analytische Phase einer Untersuchung.

• Beschreibt methodisch das Verhalten der gewonnenen Daten.

• Sie konzentriert sich auf die Organisation der Daten, um sie in einer möglichst verständlichen Form für eine korrekte interpretative Analyse bereitzustellen.

• Es werden verschiedene Diagramme verwendet, um die Informationen darzustellen.

• Es gibt verschiedene Parameter für die Organisation der gesammelten Daten: Häufigkeitsstreuung, Maße für zentrale Tendenzen oder Variabilität.

2. Inferentielle Statistik

• Dies ist die Schlussfolgerungsphase einer Untersuchung.

• In dieser Phase werden die Schlussfolgerungen aus einer Untersuchung gezogen.

• Sie zielt darauf ab, Hypothesen darüber zu entwickeln, was mit einem Phänomen in der Zukunft geschehen könnte, um Entscheidungen treffen zu können, die dieses Ereignis verbessern oder beeinflussen.

• Sie ermöglicht es, Wahrscheinlichkeitswerte zu erhalten, die sich aus früheren Ergebnissen ableiten lassen.

Inferentielle Statistik für mögliche Marketing Impulse

Wie Sie sehen können, muss die Statistik nicht nur aus Zahlen bestehen, wie der Inferenzzweig zeigt. Vielmehr kann es Ihnen mehr Daten liefern, aber um eine gut entwickelte Analyse herum.

Dies kann Ihnen dabei helfen, bessere Entscheidungen für Marketingstrategien zu treffen, natürlich nur, wenn Sie die Daten bereits im Vorfeld erhoben haben. 

Wie könnte Ihrer Meinung nach die Inferenzstatistik die Analyse und Entwicklung von Marketingstrategien beeinflussen? Sagen Sie es uns in den Kommentaren, wir würden uns freuen, Ihre Meinung zu hören.