Comment tester les tendances de la prévision des ventes - dummies

Comment savoir si une tendance de prévision est réelle? Si vous voyez une ligne de base qui a l'air de dériver vers le haut ou vers le bas, est-ce que cela représente une tendance réelle ou est-ce simplement une variation aléatoire? Pour répondre à ces questions, vous devez entrer dans la probabilité et les statistiques. Heureusement, vous n'avez pas besoin d'aller trop loin, peut-être même au poignet.

Le raisonnement de base est le suivant:

1. Utilisez Excel pour vous dire quelle est la corrélation entre les revenus des ventes et les périodes associées.

   Peu importe si je représente cette période en janvier 2011, février 2011, mars 2011 … décembre 2016, ou en tant que 1, 2, 3 … 72.

2. S'il n'y a pas de relation, telle que mesurée par la corrélation, entre les revenus et la période de temps, il n'y a pas de tendance, et vous n'avez pas besoin de vous en inquiéter.
3. Si est une relation entre les revenus et les périodes, vous devez choisir la meilleure façon de gérer la tendance.
4. Une fois qu'Excel a calculé la corrélation, vous devez décider si elle représente une relation réelle entre la période et le montant du revenu, ou s'il s'agit simplement d'un tir chanceux.

   Si la probabilité que ce soit de la chance soit inférieure à 5%, c'est une vraie tendance. (Rien de magique à environ 5%, c'est conventionnel, certains préfèrent utiliser 1% comme critère - c'est plus conservateur que 5%, et ils se sentent un peu plus en sécurité.) Cela soulève la question de la signification statistique: Quel niveau de probabilité avez-vous besoin avant de décider que quelque chose (ici, une corrélation) est le vrai McCoy?

Il existe plusieurs méthodes pour tester la signification statistique d'un coefficient de corrélation. Voici trois méthodes populaires:

• Testez la corrélation directement et comparez le résultat à la distribution normale.
• Testez la corrélation directement et comparez le résultat à la
• transformation de Fisher (qui convertit un coefficient de corrélation en une valeur qui correspond à la courbe normale) et comparer le résultat à la distribution normale.

Il existe d'autres méthodes populaires pour tester la signification statistique d'un coefficient de corrélation. Chacun renvoie un résultat légèrement différent. En pratique, vous prendrez presque toujours la même décision (la corrélation est ou n'est pas significativement différente de zéro), quelle que soit la méthode choisie.

Si vous concluez que la mesure des corrélations est réelle (et que la probabilité est inférieure à 1% que la corrélation soit un fantôme, vous devriez probablement accepter cette conclusion), vous avez deux autres questions à vous poser: >