Statistische parameters

In dit artikel ontdek je wat de verschillende statistische parameters zijn. U kunt dus de statistische parameterdefinitie zien, alle soorten statistische parameters en hoe ze worden berekend.

Wat zijn statistische parameters?

Statistische parameters zijn waarden die een reeks gegevens definiëren, dat wil zeggen dat statistische parameters getallen zijn die de kenmerken van een statistische steekproef vertegenwoordigen.

Statistische parameters worden daarom gebruikt om een reeks gegevens samen te vatten. Bovendien zijn ze nuttig voor het vergelijken van verschillende distributies.

Het rekenkundig gemiddelde is bijvoorbeeld een statistische parameter die informatie geeft over een centrale waarde van een statistische steekproef, waardoor we een idee kunnen krijgen van de genoemde datasteekproef.

Statistische statistieken worden ook wel beschrijvende statistieken genoemd.

Soorten statistische parameters

Er zijn vier soorten statistische parameters :

• Centrale tendensparameters : Geef de centrale waarden van een verdeling aan.
• Dispersieparameters : deze worden gebruikt om de mate van spreiding of concentratie van gegevens in een statistische steekproef te bepalen.
• Positionele parameters : deze laten zien hoe de structuur van een dataset eruit ziet.
• Vormparameters : ze stellen ons in staat de vorm van een verdeling te kennen zonder deze in een grafiek te hoeven zetten.

Elk type statistische parameter wordt hieronder in detail uitgelegd.

Centrale tendensparameters

Centrale tendensparameters , of centralisatieparameters , zijn statistische maatstaven die de centrale waarde van een verdeling aangeven. Met andere woorden: dit type statistische parameters wordt gebruikt om een waarde te vinden die representatief is voor het centrum van een dataset.

Er zijn drie soorten centrale tendensparameters:

• Gemiddelde : Dit is het gemiddelde van alle gegevens in de steekproef.
• Mediaan : Dit is de middelste waarde van alle gegevens, gerangschikt van klein naar groot.
• Modus : dit is de meest herhaalde waarde in de gegevensset.

Klik hier om voorbeelden te zien van hoe dit soort statistische parameters worden berekend:

Verspreidingsparameters

Distributieparameters geven de distributie van een dataset aan. Daarom worden distributieparameters gebruikt om de mate van distributie van gegevens in een steekproef te evalueren.

Dispersieparameters worden ook variabiliteitsparameters of voortplantingsparameters genoemd.

De verschillende dispersieparameters zijn als volgt:

• Standaardafwijking (of standaardafwijking)
• Variantie
• Variatiecoëfficiënt
• Netjes
• Interkwartielbereik
• gemiddeld verschil

Elke dispersieparameter heeft zijn eigen formule, dus om dit artikel niet te zwaar te maken, zijn ze allemaal uitgelegd in de volgende post:

positieparameters

Positionele parameters zijn statistische maatstaven die de structuur van een dataset bepalen. Met andere woorden, positionele parameters helpen ons te weten hoe een dataset eruit ziet.

Hoewel ze meestal afzonderlijk worden uitgelegd, worden centrale tendensparameters ook als positieparameters beschouwd omdat ze informatie geven over de centrale posities van de gegevensreeksen, ook al zijn er meer positieparameters. Met andere woorden, positieparameters omvatten centrale tendensparameters.

In feite worden positieparameters geclassificeerd in centrale positieparameters en niet-centrale positieparameters, op basis van de posities die ze bepalen.

De positieparameters zijn dus als volgt:

• Middenpositieparameters : Geef de centrale waarden van een verdeling aan.
  • Gemiddelde : is het gemiddelde van alle gegevens in de steekproef.
  • Mediaan : Dit is de middelste waarde van alle gegevens, gerangschikt van klein naar groot.
  • Modus : is de waarde die het meest voorkomt in de gegevensset.
• Niet-centrale positie-instellingen – Verdeel de dataset in gelijke delen.
• Kwartielen – verdeel het gegevensmonster in vier gelijke delen.
• Quintielen : Scheid de gegevens in vijf gelijke delen.
• Decielen : Verdeel de gegevensset in tien intervallen van gelijke breedte.
• Percentielen : Verdeel de gegevens in honderd gelijke delen.

U kunt de formule voor elk van deze statistische parameters hier bekijken:

vormparameters

In de statistiek zijn vormparameters indicatoren die het mogelijk maken een kansverdeling te beschrijven op basis van zijn vorm. Bovendien worden vormparameters gebruikt om te bepalen hoe een verdeling eruit ziet, zonder dat deze in een grafiek hoeft te worden weergegeven.

Er zijn twee soorten vormparameters:

• Scheefheid – Geeft de mate van symmetrie (of asymmetrie) van een verdeling aan, dat wil zeggen of een verdeling symmetrisch of asymmetrisch is.
• Kurtosis : geeft de mate aan waarin een verdeling rond het gemiddelde is geconcentreerd, dat wil zeggen dat het bepaalt of een verdeling steil of afgevlakt is.

Er zijn verschillende formules om dit soort statistische parameters te berekenen. Klik op de volgende link om ze allemaal te bekijken: