Home

Analysetechnieken

Analysetechnieken zijn methoden en procedures die worden gebruikt om informatie te halen uit data of verschijnselen. Ze worden toegepast in wetenschappelijk onderzoek, bedrijfsanalyse en beleidsvorming om patronen te ontdekken, hypotheses te toetsen en weloverwogen beslissingen te ondersteunen.

Beschrijvende en inferentiële statistiek vormen de kern van veel kwantitatieve analyses. Beschrijvende statistiek levert samenvattingen van

Kwantitatieve analysetechnieken omvatten data mining, multivariate analyse, tijdreeksen, clustering, factoranalyse en principal component analysis. Modellen zoals

Qualitatieve analysetechnieken richten zich op interpretatie van niet-numerieke gegevens. Voorbeelden zijn thematische analyse, inhoudsanalyse, grounded theory

Proces- en oorzaakanalyse helpen de werking en oorzaken van verschijnselen te begrijpen. Voorbeelden zijn root cause

Een goede analyse houdt rekening met betrouwbaarheid, validiteit en bias, en let op data kwaliteit en reproducibility.

gegevens
(gemiddelde,
mediaan,
spreiding)
en
grafische
representaties.
Inferentiële
statistiek
gebruikt
steekproeven
en
kansrekening
om
conclusies
te
trekken,
met
hypothesetoetsing
en
betrouwbaarheidsintervallen.
regressie
en
machine
learning
worden
ingezet
om
relaties
te
toetsen,
voorspellingen
te
doen
en
patronen
te
detecteren,
vaak
met
controle
voor
onzekerheid
en
modelselectie.
en
discourse
analysis.
Data
komen
uit
interviews,
observaties
of
documenten
en
worden
systematisch
gecodeerd
en
geïnterpreteerd
om
betekenissen
en
thema's
te
identificeren.
analysis,
fishbone-diagram,
Failure
Mode
and
Effects
Analysis
(FMEA)
en
process
mining.
Deze
technieken
leveren
inzicht
in
oorzaken,
risico's
en
mogelijke
verbeteringen.
Ethische
overwegingen
en
transparantie
in
methoden
en
gegevens
bevorderen
vertrouwen
en
herhaalbaarheid
van
resultaten.