Beste allen,
Voor mijn werk loop ik al weken rond met een vraagstuk waar ik niet uitkom. En ik hoop dat jullie mij kunnen helpen:
We krijgen dagelijks honderden claims binnen die wij moeten goedkeuren. Claims wil zeggen dat klanten kapotte onderdelen hebben ontvangen en dat ze deze kunnen claimen bij ons om geld terug te krijgen. Ik heb de opdracht gekregen om de trend van deze claims zichtbaar te maken en te rapporteren.
Momenteel heb ik de data verzameld van januari 2014 tot heden ( ik hou dit wekelijks bij). Wat ik nu eigenlijk wil bereiken met deze data is om te kijken of er in afgelopen week de is claimvolume gestegen. Zo ja, is dit abnormaal hoog? De vraag is, hoe kan ik weten wanneer er sprake is van een abnormale stijging? Hiervoor heb ik op google de methode‘’standaarddeviatie’’gevonden. Alleen mijn data wordt wekelijks bijgewerkt, dus zal de standaarddeviatie ook steeds anders zijn. Hoe kan ik het beste 1 standaarddeviatie bepalen voor het gehele jaar 2014?
Ik hoor het graag van jullie. Alvast bedankt!
Standaarddeviatie bepalen
Re: Standaarddeviatie bepalen
Claimvolume is hoeveel claims er ingediend zijn in die week?
Als je per week maar één getal hebt, dan kun je voor zover ik weet niet zeggen of het verschil tussen twee willekeurige weken abnormaal (of significant) is. Je hebt twee getallen, dus er geldt dat de één hoger is dan de ander (of ze zijn beide gelijk). Als je per week wel veel meer data hebt (dagelijkse claimvolume bijvoorbeeld), dan kun je het wel per week vergelijken. Ik ga er nu verder van uit dat je per week maar één getal hebt.
Je kunt bijvoorbeeld de eerste dertien weken (jan t/m maart) vergelijken met de tweede dertien weken (april t/m juni), aangezien je meer data hebt. Bepaal van beide beide periodes het gemiddelde claimvolume en je kunt er al aardig wat over zeggen. Door een toets uit te voeren kun je je conclusie statistisch 'hard' maken, maar daar heb je nu te weinig data voor.
De standaarddeviatie of atandaardafwijking zegt iets over de spreiding van de data en geeft dus niet aan of er een abnormale stijging is. Dat zou het gemiddelde eerder doen. Je kunt de steekproefafwijking (standaarddeviatie in de praktijk) wel gebruiken om te zeggen of het claimvolume meer of minder van het gemiddelde afligt in de tweede periode dan in de eerste periode.
Als je per week maar één getal hebt, dan kun je voor zover ik weet niet zeggen of het verschil tussen twee willekeurige weken abnormaal (of significant) is. Je hebt twee getallen, dus er geldt dat de één hoger is dan de ander (of ze zijn beide gelijk). Als je per week wel veel meer data hebt (dagelijkse claimvolume bijvoorbeeld), dan kun je het wel per week vergelijken. Ik ga er nu verder van uit dat je per week maar één getal hebt.
Je kunt bijvoorbeeld de eerste dertien weken (jan t/m maart) vergelijken met de tweede dertien weken (april t/m juni), aangezien je meer data hebt. Bepaal van beide beide periodes het gemiddelde claimvolume en je kunt er al aardig wat over zeggen. Door een toets uit te voeren kun je je conclusie statistisch 'hard' maken, maar daar heb je nu te weinig data voor.
De standaarddeviatie of atandaardafwijking zegt iets over de spreiding van de data en geeft dus niet aan of er een abnormale stijging is. Dat zou het gemiddelde eerder doen. Je kunt de steekproefafwijking (standaarddeviatie in de praktijk) wel gebruiken om te zeggen of het claimvolume meer of minder van het gemiddelde afligt in de tweede periode dan in de eerste periode.