حاسبة الإحصاء الوصفي

الإحصائيات الوصفية تتوافق مع التدابير والمخططات المستمدة من عين وتهدف إلى توفير معلومات حول السكان الذين يتم دراستهم.نوعان أساسيان من الإحصاءات الوصفية هما mقaieyos tlnزabة chalmerكزyة و ال ماجيس عيب .

كيف يمكنني حساب الإحصاءات الوصفية

فيما يلي الخطوات النموذجية التي ستتبعها لحساب الإحصاءات الوصفية:

• الظهر 1 : حدد بوضوح بيانات العينة , وألاحظ حجم العينة N , وهو العدد الإجمالي للبيانات في العينة , وتضمين القيم المتكررة
• الها 2 : في كثير من الأحيان , سترغب في فرز البيانات بترتيب تصاعدي.على الرغم من أن هذا ليس مطلوبًا لحساب المتوسط والانحراف المعياري , إلا أنك ستحتاج إلى القيام بذلك لحساب الوسيط والربعات الرباعية
• الله 3 : بناء فصول مع البيانات إذا كنت ترغب في إنشاء رسم بياني.انظر العلماء لمعرفة التفاصيل كيفية بناء هذه الفئات
• الظهر 4 : مع مجموعة من الإحصائيات الوصفية العددية وتصوير رسومي مقدمة من رسم بياني , أنت الآن في وضع يسمح لك بإجراء بعض الاستنتاجات حول توزيع البيانات

ماذا تستخدم الإحصاءات الوصفية؟

تعتزم تدابير الميل المركزي إعطاء فكرة عن موقع التوزيع.أمثلة على مقاييس الاتجاه المركزي هي العينة المتوسطة \(\bar X\)والوسيط و الملم .أمثلة على مقاييس التشتت هي تيبايين آينه \(s^2\), الانحراف المعياري\(s\), والمدى من بين أمور أخرى.

ال عينيه هي المقاييس الأكثر نموذجية للميل المركزي المستخدم , وكذلك الانحراف المعياري المقياس الأكثر شيوعًا للتشتت.

العيب الوحيد الممكن أن يكون ذلك حساسًا جدًا الله الملمس , مما يعني أن قيمتها يمكن أن تتغير بشكل كبير مع واحد أو اثنين من القيم المتطرفة القوية , إذا لم يتم اكتشافها أو تصحيحها.

التدابير الشائعة الأخرى للميل والتشتت المركزي

كما ذكرنا في الفقرات السابقة , يمكن أن تؤثر القيم المتطرفة والتوزيع المنحرف بشدة على قيمة المتوسط والانحراف المعياري.

بدلاً من ذلك , بالنسبة للبيانات المنحرفة للغاية , يمكنك استخدام الوسيط أو الجدري كتدابير للميل المركزي , و آلنهاك كمقياس للتشتت.

إحصائيات وصفية باستخدام الرسوم البيانية

المخططات التي عادة ما يتم تقديمها في تقرير الإحصاء الوصفي هي روم باياني و Merbud mؤakmerة , والتي تعطي صورة واضحة للغاية لتوزيع المتغير الذي يتم أخذ عينات منه.

التدابير المختلفة أكثر ملاءمة من حالات أخرى في حالات معينة.على سبيل المثال , تكون بعض التدابير مثل المتوسط حساسة للغاية للقيم المتطرفة , وبالتالي , عندما يكون للعينة قيامًا قوية أو تكون منحرفة للغاية , فإن المقياس المفضل للميل المركزي هو الوسيط بدلاً من عينيه

الإحصائيات الوصفية عادة

عادة , يتم استخدام تنسيقات مختلفة , اعتمادًا على سياق بيانات العينة.في كثير من الأحيان , يتم الإبلاغ عن ملخص 5 حرق , والذي يتكون من الهادي , الربع الأول , المتوسط , الربع الثالث و العود .

ماذا لو قمت بتجميع البيانات

يجب التعامل مع البيانات المجمعة بشكل مختلف , باستخدام جdaol الفردد .عند وجود بيانات مجمعة , وخاصة نوع البيانات التي نعرف فيها التردد المرتبط بنطاق معين من البيانات , نحتاج إلى المتابعة بشكل مختلف باستخدام تقريب نقطة الوسط لتمثيل مجموعة من البيانات.

في هذه الحالة , ستستخدم هذا بدلاً من ذلك حASBة alإحصaء alloصفy allbiAnaT .

إحصائيات وصفية مع الجداول والرسوم البيانية

في كثير من الأحيان , فإن تقدير النقطة للمعلمات السكانية الحاسمة مثل المتوسط والانحراف المعياري مفيد للغاية ويمكن أن يخبرك بالكثير عن السكان الذين تحللهم.

ولكن في الوقت نفسه , من المهم حقًا استخدام الأدوات المرئية.على سبيل المثال , يمكنك استخدام هذا حASBة جdol toزiud لتكثيف بيانات العينة في مجموعات , ومعرفة كيفية تجميع البيانات.

أو يمكنك رسميًا بنااس ر سوم باياني , لذا للحصول على تصوير جيد لتوزيع السكان حيث يتم سحب بيانات العينة من.