Beschreibender statistikrechner von gruppierten daten
Anweisungen : Dieser deskriptive Statistikrechner für gruppierte Daten berechnet den Stichprobenmittelwert, die Varianz und die Standardabweichung. Gruppierte Daten werden in Klassengruppen statt in Einzelwerten angegeben. Er enthält Wertebereiche, die einer Häufigkeit zugeordnet sind. Beispielsweise könnte ein Bereich von 2 bis 6 reichen und die Häufigkeit bei 8 liegen, ein anderer Bereich von 7 bis 10 mit einer Häufigkeit von 4 usw.
Wie verwende ich diesen rechner für deskriptive statistiken für gruppierte daten?
Die Berechnung deskriptiver Statistiken für gruppierte Daten ähnelt der Berechnung deskriptiver Statistiken für eine reguläre Stichprobe, nur dass wir bei gruppierten Daten weniger Informationen über die Daten haben. Wir kennen die genauen Werte der Daten nicht, aber wir kennen Bereiche, in denen die Daten liegen
Dieser Rechner berechnet Mittelwert, Standardabweichung, Varianz, Median und Quartile anhand von Schätzungen des Mittelwerts der bereitgestellten Intervallinformationen.
Um deskriptive Statistiken für gruppierte Daten zu berechnen, müssen wir grundsätzlich einen Proxy für die Werte schätzen, die zu einer bestimmten Klasse/einem bestimmten Intervall gehören, indem wir den Mittelpunkt des Intervalls berechnen. Dieser Mittelpunkt dient als bestmögliche Vertreter aller Punkte in der Klasse.
Sobald die Mittelpunkte berechnet sind, werden der Mittelwert, die Varianz und die Standardabweichung der Stichprobe wie folgt ermittelt:
\[ \bar X = \frac{ 1}{n}\left(\sum_{i=1}^n M_i \cdot f_i \right) \] \[ var(X) = \frac{ 1}{n-1}\left(\sum_{i=1}^n M_i^2 \cdot f_i - \frac{1}{n}\left(\sum_{i=1}^n M_i \cdot f_i \right)^2 \right) \] \[ SD(X) = \sqrt{\frac{ 1}{n-1}\left(\sum_{i=1}^n M_i^2 \cdot f_i - \frac{1}{n}\left(\sum_{i=1}^n M_i \cdot f_i \right)^2 \right)}\]Wenn Sie stattdessen mit ungruppierten Daten arbeiten, können Sie unsere Deskriptiver Statistikrechner für nicht gruppierte Daten .
Vielleicht möchten Sie auch mehr über die grafische Darstellung der Beispieldaten erfahren, beispielsweise mit Tools wie dem Histogramm und die Boxplot .
