Агрегирование данных может влиять на точность статистических исследований как положительно, так и отрицательно.

Некоторые преимущества агрегирования для точности исследований:

• Упрощение анализа. 12 Агрегированные данные легче анализировать, читать и понимать, чем необработанные. 5 Это позволяет выявлять тенденции и закономерности, которые могут быть неочевидны при изучении отдельных точек данных. 2
• Уменьшение шума и изменчивости данных. 2 Отдельные точки данных часто подвержены случайным колебаниям и ошибкам измерений, которые могут скрыть значимые закономерности. 2 Агрегирование помогает сгладить эти различия и получить более надёжную информацию. 2
• Повышение точности прогнозов. 1 Объединение разрозненных данных в единое целое позволяет предсказывать изменения в уровне продаж, например. 1

Некоторые недостатки агрегирования, которые могут снижать точность исследований:

• Потеря деталей. 13 При обобщении данных может быть потеряна часть информации, что снижает точность анализа и прогнозов. 3 Это особенно актуально, если исходные данные содержат много деталей и нюансов. 3
• Возможность искажений. 1 Искажения могут возникнуть из-за некорректного выбора метода агрегирования или группировки данных. 1

Таким образом, влияние агрегирования на точность статистических исследований зависит от баланса между упрощением анализа и сохранением важных деталей.