Środki opisowe

W tym artykule wyjaśniono, czym są miary opisowe w statystyce i czym są wszystkie miary opisowe. Ponadto będziesz mógł dowiedzieć się, w jaki sposób obliczane są miary opisowe.

Co to są środki opisowe?

Miary opisowe to parametry statystyczne używane do opisu zbioru danych. Oznacza to, że w statystyce miary opisowe służą do podsumowania zestawu danych.

Miary opisowe dzielą się na cztery typy:

• Pomiary tendencji centralnej
• Pomiary dyspersji
• Pomiary pozycji
• Pomiary kształtu

Pomiary tendencji centralnej

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

Miarami tendencji centralnej są:

• Średnia : Jest to średnia wszystkich danych w próbie.
• Mediana : Jest to środkowa wartość wszystkich danych uporządkowanych od najmniejszej do największej.
• Tryb : jest to najczęściej powtarzana wartość w zbiorze danych.

Aby zobaczyć przykłady obliczania tych miar statystycznych, kliknij tutaj:

Pomiary dyspersji

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

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 rozproszenia ma swój własny wzór, więc aby nie przedłużać tego artykułu, wszystkie zostały wyjaśnione w następującym, połączonym artykule. Dodatkowo będziesz mógł zobaczyć przykłady wyliczania tego typu metryk opisowych.

Pomiary pozycji

Metryki pozycji to miary statystyczne przedstawiające strukturę zbioru danych. Innymi słowy, pomiary pozycji pomagają dowiedzieć się, jak wygląda zbiór danych.

Choć może się to wydawać dziwne, miary tendencji centralnej są również uważane za miary pozycji, ponieważ dostarczają informacji o pozycjach centralnych serii danych, chociaż 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.

Tutaj możesz zobaczyć, jak obliczane są wszystkie te parametry statystyczne:

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.

Aby zobaczyć, jak określane są tego typu metryki opisowe, kliknij poniższy link: