แนวคิดพื้นฐานของสถิติ

ในบทความนี้ คุณจะพบกับแนวคิดหลักของสถิติรวมถึงตัวอย่างกรณีจริงที่นำแนวคิดเหล่านี้ไปใช้ คุณจะสามารถดูแนวคิดทางสถิติขั้นสูงเพิ่มเติมได้

แนวคิดทางสถิติเบื้องต้น

แนวคิดพื้นฐานของสถิติ คือ:

• ประชากร : ชุดขององค์ประกอบที่มีลักษณะคล้ายคลึงกันซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อทำการศึกษาทางสถิติ.
• ตัวอย่าง : ส่วนหนึ่งของประชากรที่ทำการศึกษาทางสถิติ
• บุคคล : แต่ละองค์ประกอบที่เป็นส่วนหนึ่งของประชากร
• ลักษณะ : แต่ละคุณลักษณะที่บุคคลทุกคนในประชากรมีและสามารถเป็นเรื่องของการศึกษาทางสถิติได้
• การสุ่มตัวอย่าง : กระบวนการเลือกตัวอย่างจากประชากร มีวิธีสุ่มตัวอย่างที่แตกต่างกัน
• ตัวแปรทางสถิติ : คุณลักษณะของบุคคลในกลุ่มประชากรที่สามารถนำค่าที่แตกต่างกันและวัดได้ โดยปกติจะเป็นลักษณะที่ได้รับการศึกษาในการวิจัยทางสถิติ
• พารามิเตอร์ทางสถิติ : ค่าที่สรุปคุณลักษณะของกลุ่มตัวอย่าง
• การทดลองทางสถิติ : กระบวนการที่ให้ผลลัพธ์ไม่ว่าจะเป็นตัวเลขหรือไม่ก็ตาม และใช้ในการคำนวณความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้แต่ละรายการ
• สถิติเชิงพรรณนา : สาขาสถิติที่รับผิดชอบในการอธิบายข้อมูลที่รวบรวมเพื่อช่วยในการวิเคราะห์
• สถิติอนุมาน : สาขาสถิติที่รับผิดชอบในการกำหนดค่าของประชากรจากข้อมูลจากตัวอย่าง
• ค่าเฉลี่ยเลขคณิต : เป็นค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลทางสถิติ
• ค่ามัธยฐาน : คือค่ามัธยฐานของชุดข้อมูลโดยเรียงลำดับจากน้อยไปหามาก กล่าวอีกนัยหนึ่ง ค่ามัธยฐานจะแบ่งชุดข้อมูลที่เรียงลำดับออกเป็นสองส่วนเท่าๆ กัน
• โหมด : นี่คือค่าที่ซ้ำกันมากที่สุดในชุดข้อมูล
• ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน : ค่าที่ระบุการกระจายตัวหรือความแปรปรวนของชุดข้อมูล
• Range : คือความแตกต่างระหว่างค่าสูงสุดและค่าต่ำสุดของชุดข้อมูล

ตัวอย่างแนวคิดสถิติพื้นฐาน

เมื่อเราได้เห็นคำจำกัดความของแนวคิดพื้นฐานของสถิติแล้ว เราจะเห็นตัวอย่างกรณีจริงเพื่อทำความเข้าใจความหมายอย่างถ่องแท้

ตัวอย่างเช่น หากเราทำการศึกษาทางสถิติเกี่ยวกับขนาดเท้าของทุกคนในประเทศ ประชากรก็คือผู้คนทั้งหมดที่อาศัยอยู่ในประเทศนั้น อย่างไรก็ตาม เนื่องจากมีผู้คนจำนวนมากอาศัยอยู่ในประเทศหนึ่ง เราจึงไม่สามารถถามขนาดเท้าของทุกคนได้ แต่เราจะถามผู้อยู่อาศัยเพียง 20% เท่านั้น และสิ่งเหล่านี้ถือเป็นกลุ่มตัวอย่างในการศึกษา ในทำนองเดียวกัน ประชากรแต่ละประเทศเป็นตัวแทนของปัจเจกบุคคลในการศึกษาวิจัยนี้ และสุดท้าย ลักษณะของงานวิจัยนี้คือขนาดเท้าของผู้คน

ในทางกลับกัน กระบวนการที่เราเลือกผู้อยู่อาศัยที่จะเข้าร่วมในการศึกษาคือการสุ่มตัวอย่าง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ในกรณีนี้ เราสามารถเลือกองค์ประกอบตัวอย่างได้โดยการสุ่ม ดังนั้นเราจะใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างที่เรียกว่า การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย

นอกจากนี้ เพื่อทำการวิเคราะห์ทางสถิติ เราสามารถคำนวณพารามิเตอร์ทางสถิติต่างๆ เพื่อทราบคุณลักษณะของตัวอย่างที่เก็บรวบรวมได้ ดังนั้นเราจึงสามารถกำหนดได้ เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน โหมด ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และช่วงของข้อมูลที่รวบรวม

สุดท้ายนี้ เมื่อคำนวณการวัดทางสถิติต่างๆ ของกลุ่มตัวอย่าง เราจะใช้สถิติเชิงพรรณนา เนื่องจากเรากำลังอธิบายคุณลักษณะของกลุ่มตัวอย่าง อย่างไรก็ตาม หากเราใช้ค่าที่คำนวณได้เพื่อประมาณค่าประชากร เราจะใช้สถิติเชิงอนุมาน

แนวคิดทางสถิติขั้นสูง

ตอนนี้เรารู้แนวคิดพื้นฐานของสถิติแล้ว เรามาดูแนวคิดขั้นสูงเพิ่มเติมที่อาจเป็นประโยชน์กับคุณเช่นกัน

• ความถี่ทางสถิติ – จำนวนครั้งที่ค่าปรากฏในชุดข้อมูล
• กราฟทางสถิติ : คือการแสดงภาพกราฟิกของชุดข้อมูลทางสถิติ
• ช่วงความมั่นใจ : นี่คือช่วงเวลาที่ให้การประมาณค่าระหว่างค่าของพารามิเตอร์ประชากรอยู่
• ระดับความเชื่อมั่น : ความน่าจะเป็นที่การประมาณค่าพารามิเตอร์ทางสถิติของประชากรจะอยู่ภายในช่วงความเชื่อมั่น
• สมมติฐานว่าง : นี่คือสมมติฐานตามที่สมมติฐานเบื้องต้นเกี่ยวกับพารามิเตอร์ประชากรเป็นเท็จ
• สมมติฐานทางเลือก : คือสมมติฐานการวิจัยทางสถิติที่คุณต้องการพิสูจน์ว่าเป็นจริง
• ความคมชัดของสมมติฐาน : นี่เป็นขั้นตอนที่ใช้ในการปฏิเสธหรือปฏิเสธสมมติฐาน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ในระหว่างการทดสอบสมมติฐาน จะมีการพิจารณาว่าสมมติฐานว่างหรือสมมติฐานทางเลือกเป็นจริง
• p-value : คือค่าระหว่าง 0 ถึง 1 ที่ใช้ในการทดสอบสมมติฐานเพื่อปฏิเสธหรือยอมรับสมมติฐานว่าง
• การถดถอยเชิงเส้น : เป็นแบบจำลองทางสถิติที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรอิสระตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไปกับตัวแปรตาม