Hur man testar på trender i försäljningsberäkningar - dummies

Hur vet du om en prognos trend är riktig? Om du ser en baslinje som ser ut som om den går upp eller ner, betyder det en riktig trend eller är det bara slumpmässig variation? För att svara på dessa frågor måste du komma in i sannolikhet och statistik. Lyckligtvis behöver du inte komma in i dem för långt - kanske djupt, kanske.

Grundtanken tänker på följande sätt:

1. Använd Excel för att berätta vad korrelationen är mellan försäljningsintäkter och deras tillhörande tidsperioder.

   Det spelar ingen roll om jag representerar den perioden som januari 2011, februari 2011, mars 2011 … december 2016 eller som 1, 2, 3 … 72.

2. Om det inte finns något förhållande, mätt av korrelationen, mellan intäkter och tidsperiod är det ingen trend, och du behöver inte oroa dig för det.
3. Om det är är ett förhållande mellan intäkter och tidsperioder, måste du välja det bästa sättet att hantera trenden.
4. Efter Excel beräknar korrelationen måste du bestämma om det representerar ett verkligt förhållande mellan tidsperiod och intäktsbelopp, eller om det bara är ett lyckoskott.

   Om sannolikheten att det bara är lycka är mindre än 5 procent är det en riktig trend. Något föredrar att använda 1 procent som kriterium - det är mer konservativt än 5 procent, och de känner sig lite säkrare.) Detta väcker frågan om statistisk signifikans: Vilken sannolikhetsnivå är det? behöver du innan du bestämmer dig för att något (här en korrelation) är den riktiga McCoy?

Det finns olika metoder för att testa den statistiska betydelsen av en korrelationskoefficient. Här är tre populära metoder:

• Testa korrelationen direkt och jämför resultatet med den normala fördelningen.
• Testa korrelationen direkt och jämföra resultatet med t-fördelningen (t-fördelningen, även om den liknar den normala kurvan, förutsätter att du använder ett litet prov i stället för en oändligt stor population).
• Konvertera korrelationen med Fisher transformation (som konverterar en korrelationskoefficient till ett värde som passar i normal kurva) och jämföra resultatet med normalfördelningen.

Andra populära metoder för att testa den statistiska betydelsen av en korrelationskoefficient finns. Varje returnerar ett något annorlunda resultat. I praktiken kommer du nästan alltid att göra samma beslut (korrelationen är eller skiljer sig inte signifikant från noll), oavsett vilken metod du väljer.

Om du drar slutsatsen att trenden korrelationsåtgärderna är verkliga (och när sannolikheten är mindre än 1 procent att korrelationen är ett spöke, antar du antagligen den slutsatsen), du har ytterligare två frågor att fråga dig själv: >