OpenHealth ve Avrupalı ortakları, kapsadıkları satış noktalarına ilişkin bir nüfus sayımına sahip olmadıkları durumlarda, müşterilerinin ulusal olarak modellenmiş, yani bir satış noktası örneğinden tahmin edilen verileri izlemelerine izin vermektedir. Bu ekstrapole edilmiş veriler, kullanıcılarımıza pazar analizleri için çok sağlam bir temel sağlamakla birlikte, büyüklüğü aşağıda ayrıntıları verilen çeşitli faktörlere bağlı olan istatistiksel belirsizliğe tabidir.
Tanimlar
Güven aralığı :
Bir güven aralığı, rastgele bir süreç tarafından alınan ölçümler kullanılarak tahmin edilmeye çalışılan gerçek bir değeri çerçeveler. Bu kavram, istatistiksel bir belirsizlik marjı tanımlamayı mümkün kılar.
Güven seviyesi :
Güven düzeyi kesinlik seviyesini temsil eder ve % olarak ifade edilir. İstatistiksel çalışmalarda en yaygın olarak %95 güven düzeyi kullanılır.
Belirli bir güven düzeyi için aralığın boyutunu etkileyen faktörler
Belirli bir güven düzeyi için güven aralığının boyutunu belirleyen dört faktör vardır:
Örneklem büyüklüğü
Yüzde
Nüfusun büyüklüğü
Zaman aralığı
Örneklem büyüklügü
Örneklem büyüklüğü ne kadar büyük olursa, sonuçlar popülasyonu o kadar doğru yansıtacaktır. Bu, belirli bir güven düzeyi için örneklem büyüklüğü arttıkça güven aralığının küçüleceğini gösterir. Ancak bu ilişki doğrusal değildir (yani örneklem büyüklüğünün iki katına çıkarılması güven aralığını yarıya indirmez).
Yüzde
Kesinlik aynı zamanda belirli bir cevabı seçen örneklemin yüzdesine de bağlıdır. Örneklemin %99'u "Evet" ve %1'i "Hayır" cevabını vermişse, örneklem büyüklüğünden bağımsız olarak istatistiksel belirsizlik olasılığı düşüktür. Ancak, yüzdeler %51 ve %49 ise, istatistiksel belirsizlik olasılığı çok daha yüksektir. Uç cevaplardan emin olmak, ara cevaplardan emin olmaktan daha kolaydır.
Nüfusun büyüklügü
Nüfus büyüklüğü sadece nispeten küçük bir nüfusla çalışıldığında bir faktör olabilir.
Zaman araligi
DNV çalışılan zaman dilimine bağlı olacaktır. Günlük bazda bir DNV daha düşük olacaktır ve bu nedenle belirsizlik daha yüksek olacaktır.
Örneklem büyüklüğü formülü
Z = Z değeri (örneğin %95 güven düzeyi için 1,96)
p = ondalık olarak ifade edilen bir seçeneği işaretleme yüzdesi (.5 gerekli örneklem büyüklüğü için kullanılır)
c = güven aralığı, ondalık olarak ifade edilir (örneğin, .04 = ±4)
Sonlu nüfus düzeltme formülü
Sınırlamalar
Güven aralığı hesaplamaları, söz konusu popülasyonun gerçek bir rastgele örneğine sahip olduğunuzu varsayar.
Eğer örnekleminiz gerçekten rastgele değilse, aralıklara güvenemezsiniz.
Güven aralıkları esas olarak değer ve hacim satışları için geçerlidir.
Müşteri tipi kırılımlarına ilişkin öncü göstergeler için güven aralıkları uygulamak isterseniz, tüm eczaneler üzerindeki dağılıma kıyasla her bir tabakadaki eczanelerin ağırlığı açısından seçiminizin temsil edilebilirlik yanlılığı sizi istatistiksel olarak güvenilir olmayan sonuçlara götürebilir.
İLLÜSTRASYONLAR
Korsika hariç Fransa metropolü için :
Eğer ürünümün DNV değeri100% ve 100 adetlik tahmini satış, güven aralığı0.68% gerçek satışlarımın 99,32 birim ile 100,68 birim arasında olma olasılığının %95 olduğu anlamına gelir. Belirsizlik küçüktür.
Eger ürünümün DNV degeri1%ve 100 adetlik tahmini satış, güven aralığı9,05% gerçek satışlarımın 90,95 birim ile 109,05 birim arasında olma olasılığının %95 olduğu anlamına gelir. Belirsizlik daha büyüktür.
Ortalama güven aralığı nedir?
Ortalama bir güven aralığını hesaplamak için, tüm ürünlerin "ortalama" sayısal satış dağılımı tanımlanmalıdır.
Bu gösterge, hacimlere göre ağırlıklandırılmış sayısal bir satış dağılımı hesaplanarak tahmin edilebilir. Bu hesaplamayı yapmak için, belirli bir dönem boyunca, bu iki göstergenin çarpımı olan ağırlıklı bir sayısal dağılım hesaplamak amacıyla her bir ürünün sayısal satış dağılımını ve hacmini bilmek gerekir. İlgili toplam hacim üzerinden ağırlıklı sayısal satış dağılımlarının toplamı size genel ağırlıklı sayısal satış dağılımını verir.
Bu yönteme göre, 2019 yılı için genel ağırlıklı sayısal dağılım %48'dir.
48'lik bir sayısal dağılıma karşılık gelen ortalama güven aralığı şöyledir± 1.17 %.
CA katmanına göre güven aralığının gösterimi
Güven aralıklarında daha ince bir seviyeye gitmek için, popülasyon boyutları küçüldükçe, güven aralıkları matematiksel olarak daha geniş olacaktır.
OpenHealth'in sektörlerin yeniden tahsisi konusundaki tercihine rehberlik eden de tam olarak bu istatistiksel yaklaşımdır.
Gerçekten de, ulusal bir ekstrapolasyonla başlayıp daha sonra sektör veya müşteri türüne göre yeniden tahsis ederek hatalar en aza indirilir.
Önce daha ince popülasyonlar (müşteri tipi veya coğrafi sektörleşme gibi) üzerinde ekstrapole edilmiş verileri hesaplama ve ardından bunları birleştirme tercihi, daha az hassasiyete sahip güven aralıkları ile sonuçlanacaktır.
OpenHealth sektörünün yeniden tahsisine ilişkin daha fazla ayrıntı aşağıdaki makalede bulunabilir:
Aşağıda, eczane ciro katmanlarına, ulusal ile aynı yöntem uygulanarak, dolayısıyla daha küçük nüfus boyutlarına uygulanan tabloyu bulacaksınız:
Yorumlamada :
Eczane ciro tabakasında > 5 M€ sayısal satış dağılımı %50 olan belirli bir ürün için güven aralığı ± %8,18 olacaktır.
İyi bir anlayış için, bir bölgede satılan sayısal dağılımların hesaplanmasına aşina olmak önemlidir, yani payda bölgedeki eczane sayısıdır, toplam eczane sayısı değil.
Güven endeksindeki zaman gecikmesi.
OpenHealth'te her gün aşağıdakilerle çalışıyoruzD+1'deki veriler 5 günlük bir sürenin ardından dondurulur. ( OpenHealth panelindeki makaleye bağlantı:Burada )
Eczaneler her gün bize satış makbuzlarını gönderiyor ve D satış günü için bu satışlardan elde edilen makbuzların %77'sini D+1'de alıyoruz.
Dolayısıyla, D+2'de biletlerin %94'ü, D+3'te %97'si, D+4'te %98'i ve D+5'te %99'u bulunmaktadır.
