Aprašomoji statistika yra disciplina, atsakinga už duomenų rinkinio rinkimą, kaupimą, užsakymą, lentelių ar grafikų sudarymą ir pagrindinių parametrų apskaičiavimą.
Aprašomoji statistika kartu su statistine išvada ar išvedama statistika yra viena iš dviejų didžiųjų statistikos šakų. Savo vardas tai nurodo, jis bando ką nors apibūdinti. Bet aprašykite ne bet kaip, o kiekybiškai. Apsvarstykite daržovių dėžės svorį, žmogaus ūgį ar uždirbamą pinigų sumą. Apie šiuos kintamuosius galėtume pasakyti daug ką. Pavyzdžiui, galėtume nurodyti, kad ta ar kita pomidorų dėžutė sveria daug ar sveria mažiau nei kiti. Tęsdami kitą pavyzdį, galėtume pasakyti, kad įmonės pajamos laikui bėgant labai skiriasi arba kad žmogus turi vidutinį ūgį.
Norint padiktuoti minėtus teiginius apie daug, mažai, aukštą, žemą, labai kintamą ar mažai kintamą, mums reikia matavimo kintamųjų. Tai yra, mes turime juos kiekybiškai įvertinti, pasiūlyti skaičių. Atsižvelgdami į tai, mes galime naudoti gramus ar kilogramus kaip matavimo vienetą, kad rastume tiek pomidorų dėžių svorį, kiek mes manome. Pasvėrus trisdešimt dėžučių, žinosime, kurios sveria daugiau, kurios sveria mažiau, kiek daugiausiai kartojasi, ar tarp skirtingų dėžučių svorio yra daug skirtumų.
Pagal šią idėją gimė aprašomoji statistika, siekiant surinkti duomenis, juos saugoti, sudaryti lenteles ar net grafikus, kurie mums pateikia informaciją apie tam tikrą dalyką. Be to, jie siūlo mums priemones, kuriose apibendrinama didelio duomenų kiekio informacija.
Statistinių kintamųjų tipai
Apibūdinamojoje statistikoje duomenis galime apibūdinti kokybiškai arba kiekybiškai.
- Kokybinis kintamasis: Tai reiškia kokybę. Pavyzdžiai: asmens akių spalva arba plaukų spalva.
- Kiekybinis kintamasis: Tai nurodo kiekybinę priemonę. Pavyzdžiai: žmogaus ūgis centimetrais arba asmens svoris kilogramais.
Taigi pagal šiuos kintamuosius galima apskaičiuoti tam tikrus parametrus. Ypač dėl kiekybinių kintamųjų. Kadangi, pavyzdžiui, kokia yra vidutinė akių spalvos vertė? Jei yra penki žmonės su mėlyna akių spalva ir penki su žalia akių spalva, vidutiniškai nebus taip, kad jie turėtų vidutiniškai mėlynai žalių akių spalvą. Todėl tokiu atveju nebūtų įmanoma apskaičiuoti kai kurių parametrų, kuriuos matysime toliau.
Statistinis kintamasisPagrindiniai statistiniai parametrai
Siekiant apibendrinti informaciją, buvo sukurtos įvairios formulės, siūlančios tam tikros rūšies priemones. Taigi yra tokių, kurie mums siūlo informaciją apie centrą, kiti apie sklaidą ar kintamumą ir kiti apie vertės padėtį.
- Centrinės tendencijos matai: Taip pavadinta todėl, kad jie teikia informaciją apie duomenų rinkinio centrą. Pvz., Vidurkis yra tendencijos arba centrinės padėties matas, nes vidurkis suteikia mums centrinę duomenų rinkinio vertę. Kur galėtume pasakyti, kad vidurio taškas yra? Centre, viduryje apytiksliai. Kitas centrinės tendencijos mato pavyzdys yra mediana.
- Dispersijos priemonės: Jie taip pat žinomi kaip kintamumo matai. Pavyzdžiui, standartinis nuokrypis yra kintamumo matas, nes jis mums nurodo, ar duomenų rinkinio vertės yra labai skirtingos, ar ne. Dar du sklaidos matų pavyzdžiai gali būti dispersija ir statistinis diapazonas.
- Padėties matavimai: Jie nėra geriausiai žinomi, tačiau dažnai naudojami. To pavyzdys yra procentiliuose arba deciliuose. Kai konkretūs duomenys yra 90 procentilėje, tai reiškia, kad 90% duomenų yra žemiau tų duomenų. Yra ir kitų padėties matų, tokių kaip kvartiliai arba kai kurie variantai, pavyzdžiui, pirmasis kvartilis.
Dažnio pasiskirstymas
Taip pat įdomu pamatyti, kaip pasiskirsto dažniai. Tam reikia žinoti tam tikras sąvokas:
- Absoliutus dažnis: tai bendras stebėjimo pakartojimų skaičius. Stebėjimus kartais galima pateikti intervalais.
- Santykinis dažnis: stebėjimas arba jų rinkinys kartojamas procentais.
- Sukauptas dažnis: jis gali būti sukauptas santykinis arba sukauptas absoliutus. Rodo sumą, sukauptą iki tam tikro stebėjimo.
Lentelės ir grafikai aprašomojoje statistikoje
Nors lentelės ir grafikai nėra būdingi tik aprašomajai statistikai, jie ją apibūdina. Ataskaitose, tyrimuose ir tyrimuose labai dažnai naudojami grafikai. Jie padeda mums informaciją parodyti paprasčiau ir ribotai.
Be abejo, lentelėse ir grafikuose yra daugybė tipų. Štai keletas dažnai naudojamų grafikų ir lentelių pavyzdžių.
- Histograma.
- Juostos grafika.
- Skritulinė diagrama.
- Tikimybių lentelės.
- Dvimatės lentelės.
- Dėžutės diagrama.
Aprašomieji statistikos pavyzdžiai
Aprašomosios statistikos pavyzdys būtų, kai norime apskaičiuoti vidutinius futbolininko įvarčius. Tai aprašomoji statistika, nes mes bandome apibūdinti kintamąjį (tikslų skaičių). Šiuo atveju apskaičiuojant metriką.
Taigi sakyti, kad per pastaruosius 30 rungtynių Ronaldo įmušė po 1,05 įvarčio, yra tinkama aprašomoji statistikos frazė.
Mes taip pat galėtume pasakyti, kad 30% Juano klasiokų akys yra mėlynos, 60% rudos, o likusios 10% juodos. Tai būtų kokybinis kintamasis (akių spalva), tačiau mes aprašome, kokiu dažniu jis pasirodo.