Calcolatore di statistiche descrittive

Le statistiche descrittive corrispondono a misure e grafici da cui derivano campione e hanno lo scopo di fornire informazioni sulla popolazione studiata. Due tipi fondamentali di statistiche descrittive sono: misure di tendenza centrale e il misure di dispersione .

Come si calcolano le statistiche descrittive

Di seguito sono riportati i passaggi tipici che seguirai per calcolare le statistiche descrittive:

• Passo 1 : identificare chiaramente i dati del campione e prendere nota della dimensione del campione n, che è il numero totale di dati nel campione, inclusi i valori ripetuti
• Passo 2 : Spesso, vorrai ordinare i dati in ordine crescente. Sebbene ciò non sia necessario per calcolare la media e la deviazione standard, dovrai farlo per calcolare la mediana e i quartili
• Passaggio 3 : Costruisci classi con i dati se vuoi costruire un istogramma. Vedi il calcolatore di istogrammi per vedere in dettaglio come costruire queste classi
• Passo 4 : Con una serie di statistiche descrittive numeriche e una rappresentazione grafica fornita da un istogramma, sei ora in grado di trarre alcune conclusioni sulla distribuzione dei dati

Per cosa usi le statistiche descrittive?

Le misure di tendenza centrale intendono dare un'idea della localizzazione della distribuzione. Esempi di misure di tendenza centrale sono la media campionaria \(\bar X\), la mediana e il modo . Esempi di misure di dispersione sono i varianza di campionamento \(s^2\), la deviazione standard \(s\) e l'intervallo tra gli altri.

Il campione medio è la misura più tipica della tendenza centrale utilizzata, così come la deviazione standard è la misura di dispersione più comunemente riportata.

L'unico possibile inconveniente di quelli è che sono molto sensibili a valori anomali , il che significa che il loro valore può cambiare drasticamente con uno o due forti valori anomali, se non rilevati o corretti.

Altre misure comuni di tendenza centrale e dispersione

Come accennato nei paragrafi precedenti, i valori anomali e la distribuzione fortemente distorta possono influenzare notevolmente il valore della media e della deviazione standard.

In alternativa, per dati molto distorti puoi usare la mediana o la mezzi di gamma come misure di tendenza centrale, e il intervallo interquartile come misura della dispersione.

Statistiche descrittive mediante grafici

I grafici che solitamente vengono presentati in un report statistico descrittivo sono i istogramma E trama a scatola , che danno un quadro molto chiaro della distribuzione della variabile che viene campionata.

Diverse misure sono più appropriate di altre per determinati casi. Ad esempio, alcune misure come la media sono molto sensibili ai valori anomali e quindi, quando un campione ha forti valori anomali o è molto distorto, la misura preferita della tendenza centrale sarebbe la mediana invece del campione medio

Statistiche descrittive tipicamente riportate

Di solito vengono utilizzati formati diversi, a seconda del contesto dei dati di esempio. Spesso viene riportato il riepilogo a 5 numeri, che consiste nel file Minimo , il primo quartile, la mediana, il terzo quartile e il massimo .

Cosa succede se ho i dati raggruppati

I dati raggruppati devono essere gestiti in modo diverso, utilizzando tabelle di frequenza . Quando abbiamo raggruppato i dati, in particolare il tipo di dati in cui conosciamo la frequenza associata a un dato intervallo di dati, dobbiamo procedere in modo diverso utilizzando un'approssimazione di un punto medio per rappresentare un intervallo di dati.

In tal caso useresti invece this calcolatore di statistiche descrittive per dati raggruppati .

Statistiche descrittive con tabelle e grafici

Spesso, la stima puntuale di parametri cruciali della popolazione come la media e la deviazione standard è estremamente utile e può dirti molto sulla popolazione che stai analizzando.

Ma allo stesso tempo, è davvero importante utilizzare strumenti visivi. Ad esempio, puoi usare questo calcolatore della tabella di distribuzione della frequenza per condensare i dati di esempio in gruppi e vedere come i dati sono raggruppati.

Oppure puoi formalmente farlo costruire un istogramma , in modo da ottenere una buona rappresentazione della distribuzione della popolazione da cui vengono estratti i dati del campione.