Калькулятор описательной статистики

Описательная статистика соответствует показателям и графикам, которые получены из образец и предназначены для предоставления информации об изучаемом населении. Двумя основными видами описательной статистики являются показатели центральной тенденции и меры дисперсии .

Как рассчитать описательную статистику

Ниже приведены типичные шаги, которые необходимо выполнить для расчета описательной статистики:

• Шаг 1 : Четко определите данные выборки и обратите внимание на размер выборки n, который представляет собой общее количество данных в выборке, включая повторяющиеся значения.
• Шаг 2 : Часто вам нужно отсортировать данные в порядке возрастания. Хотя это не требуется для вычисления среднего значения и стандартного отклонения, вам нужно будет сделать это для вычисления медианы и квартилей.
• Шаг 3 : создавайте классы с данными, если хотите построить гистограмму. См. калькулятор гистограмма чтобы подробно увидеть, как построить эти классы
• Шаг 4 : Имея набор числовых описательных статистических данных и графическое изображение, обеспечиваемое гистограммой, вы теперь можете сделать некоторые выводы о распределении данных.

Для чего вы используете описательную статистику?

Меры центральной тенденции призваны дать представление о местоположении распределения. Примерами показателей центральной тенденции являются выборочное среднее \(\bar X\), медиана и режим . Примерами мер дисперсии являются выборочная дисперсия \(s^2\), стандартное отклонение \(s\) и диапазон среди прочего.

среднее выборочное значение — это наиболее типичные используемые меры центральной тенденции, а стандартное отклонение — наиболее часто упоминаемая мера дисперсии.

Единственный возможный их недостаток в том, что они очень чувствительны к выбросы , что означает, что их значение может резко измениться с одним или двумя сильными выбросами, если они не будут обнаружены или скорректированы.

Другие общие меры центральной тенденции и дисперсии

Как мы упоминали в предыдущих абзацах, выбросы и сильно асимметричное распределение могут сильно повлиять на значение среднего и стандартного отклонения.

В качестве альтернативы, для сильно искаженных данных вы можете использовать медиану или средний диапазон как меры центральной тенденции, а межквартильный диапазон в качестве меры рассеяния.

Описательная статистика с использованием графиков

Диаграммы, которые обычно представляются в отчете описательной статистики, являются гистограмма и коробчатая диаграмма , которые дают очень четкое представление о распределении выбираемой переменной.

Различные меры более подходят, чем другие, для определенных случаев. Например, некоторые меры, такие как среднее, очень чувствительны к выбросам, и поэтому, когда выборка имеет сильные выбросы или она сильно асимметрична, предпочтительным показателем центральной тенденции будет медиана, а не среднее значение. среднее выборочное значение

Обычно сообщается описательная статистика

Обычно используются разные форматы, в зависимости от контекста выборочных данных. Часто сообщается сводка из 5 цифр, которая состоит из Минимум , первый квартиль, медиана, третий квартиль и максимум .

Что делать, если у меня есть сгруппированные данные

С сгруппированными данными нужно обращаться по-другому, используя таблицы частот . Имея сгруппированные данные, особенно тип данных, где мы знаем частоту, связанную с заданным диапазоном данных, нам нужно действовать по-другому, используя аппроксимацию средней точки для представления диапазона данных.

В этом случае вы бы вместо этого использовали это калькулятор описательной статистики для сгруппированных данных .

Описательная статистика с таблицами и графиками

Часто точечные оценки важнейших параметров совокупности, таких как среднее значение и стандартное отклонение, чрезвычайно полезны и могут многое рассказать об анализируемой совокупности.

Но в то же время очень важно использовать визуальные инструменты. Например, вы можете использовать это калькулятор таблицы частотного распределения для объединения выборочных данных в группы и просмотра кластеризации данных.

Или можно формально можно построить гистограмму , чтобы получить хорошее представление о распределении населения, из которого взяты выборочные данные.