Pomiary statystyczne

W artykule wyjaśniono, czym są miary statystyczne i jakie są różnice pomiędzy różnymi rodzajami miar statystycznych.

Co to są miary statystyczne?

Miary statystyczne to wartości reprezentujące cechy zbioru danych. Oznacza to, że miary statystyczne są obliczane w celu podsumowania zestawu danych.

Pomiary statystyczne służą zatem określeniu, jak wygląda zbiór danych, a ponadto pozwalają na porównanie różnych próbek statystycznych.

Rodzaje miar statystycznych

Istnieją cztery rodzaje miar statystycznych :

• Miary tendencji centralnej : wskaż wartości centralne rozkładu.
• Miary rozproszenia : służą do określenia stopnia rozproszenia lub koncentracji danych w próbce statystycznej.
• Metryki pozycji : pokaż, jak wygląda struktura zbioru danych.
• Miary kształtu : pozwalają nam poznać kształt rozkładu bez konieczności przedstawiania go graficznie.

Każdy typ miary statystycznej został szczegółowo wyjaśniony poniżej.

Pomiary tendencji centralnej

Miary tendencji centralnej lub miary centralizacji to miary statystyczne wskazujące centralną wartość rozkładu. Oznacza to, że miary tendencji centralnej służą do znalezienia wartości reprezentatywnej dla środka zbioru danych.

Istnieją trzy klasy miar tendencji centralnej:

• Średnia : jest średnią wszystkich danych w próbie.
• Mediana : Jest to środkowa wartość wszystkich danych uporządkowanych od najmniejszej do największej.
• Tryb : to wartość, która pojawia się najczęściej w zbiorze danych.

Aby zobaczyć przykłady obliczania tego typu miar statystycznych, kliknij tutaj:

Pomiary dyspersji

Miary rozproszenia to rodzaj miar opisowych, które wskazują rozproszenie zbioru danych. Dlatego do oceny rozkładu danych w próbce stosuje się miary rozproszenia.

Miary rozproszenia nazywane są także miarami zmienności lub miarami rozproszenia .

Miary dyspersji są następujące:

• Odchylenie standardowe (lub odchylenie standardowe)
• Zmienność
• Współczynnik zmienności
• Czysty
• Zakres międzykwartylowy
• Średnia różnica

Każda miara dyspersji ma swój własny wzór, więc aby nie za bardzo obciążać tego artykułu, wszystkie zostały wyjaśnione w poniższym poście:

Pomiary pozycji

Miary położenia to miary statystyczne, które dostarczają informacji o strukturze zbioru danych. Innymi słowy, pomiary pozycji pomagają dowiedzieć się, jak wygląda zbiór danych.

Chociaż zwykle omawia się je osobno, miary tendencji centralnej są również uważane za miary pozycji, ponieważ dostarczają informacji o pozycjach centralnych serii danych, mimo że miar pozycji jest więcej. Lub, ujmując to inaczej, miary pozycji obejmują miary tendencji centralnej.

W rzeczywistości pomiary położenia dzielą się na pomiary położenia centralnego i pomiary położenia niecentralnego, w zależności od pozycji, które wyznaczają.

Zatem pomiary położenia są następujące:

• Pomiary pozycji środkowej : Wskaż centralne wartości rozkładu.
  • Średnia : jest średnią wszystkich danych w próbie.
  • Mediana : Jest to środkowa wartość wszystkich danych uporządkowanych od najmniejszej do największej.
  • Tryb : to wartość, która pojawia się najczęściej w zbiorze danych.
• Pomiary pozycji niecentralnej : Podziel zbiór danych na równe części.
• Kwartyle – podziel próbkę danych na cztery równe części.
• Kwintyle : Podziel dane na pięć równych części.
• Decyle : Podziel zbiór danych na dziesięć przedziałów o równej szerokości.
• Percentyle : Podziel dane na sto równych części.

Pod poniższym linkiem możesz zobaczyć wzór dla każdej z tych miar statystycznych:

Pomiary kształtu

W statystyce miary kształtu są wskaźnikami, które pozwalają nam opisać rozkład prawdopodobieństwa zgodnie z jego kształtem. Dodatkowo miary kształtu służą do określenia wyglądu rozkładu bez konieczności przedstawiania go na wykresie.

Istnieją dwa rodzaje pomiarów kształtu:

• Skośność – wskazuje stopień symetrii (lub asymetrii) rozkładu, czyli czy rozkład jest symetryczny czy asymetryczny.
• Kurtoza : Wskazuje stopień, w jakim rozkład jest skoncentrowany wokół średniej, to znaczy określa, czy rozkład jest stromy czy spłaszczony.

Istnieje kilka wzorów do obliczania tego typu miar statystycznych. Kliknij poniższy link, aby zobaczyć je wszystkie: