Статистичні вимірювання

У цій статті пояснюється, що таке статистичні показники та які відмінності між різними типами статистичних показників.

Що таке статистичні заходи?

Статистичні показники – це значення, які представляють характеристики набору даних. Тобто статистичні показники обчислюються для узагальнення набору даних.

Таким чином, статистичні вимірювання використовуються для визначення того, як виглядає набір даних, і, крім того, вони дозволяють порівнювати різні статистичні вибірки.

Види статистичних заходів

Існує чотири типи статистичних показників :

• Міри центральної тенденції : вказують центральні значення розподілу.
• Заходи дисперсії : вони використовуються для визначення ступеня дисперсії або концентрації даних у статистичній вибірці.
• Показники позиції : показують, як виглядає структура набору даних.
• Міри форми : вони дозволяють нам знати форму розподілу без необхідності представляти його графічно.

Кожен тип статистичних показників детально пояснюється нижче.

Вимірювання центральної тенденції

Міри центральної тенденції або міри централізації — це статистичні міри, які вказують на центральне значення розподілу. Тобто вимірювання центральної тенденції використовуються для знаходження значення, яке представляє центр набору даних.

Існує три класи заходів центральної тенденції:

• Середнє : це середнє значення всіх даних у вибірці.
• Медіана : це середнє значення всіх даних, упорядкованих від найменшого до найбільшого.
• Режим : це значення, яке найчастіше відображається в наборі даних.

Щоб побачити приклади обчислення цих типів статистичних показників, натисніть тут:

Дисперсійні вимірювання

Міри дисперсії — це тип описових мір, які вказують на дисперсію набору даних. Тому для оцінки розподілу даних у вибірці використовуються міри дисперсії.

Міри дисперсії також називають мірами мінливості або мірами розкиду .

Заходи дисперсії такі:

• Стандартне відхилення (або стандартне відхилення)
• Дисперсія
• Коефіцієнт варіації
• охайний
• Міжквартильний діапазон
• Середня різниця

Кожна міра дисперсії має власну формулу, тому, щоб не зробити цю статтю надто важкою, усі вони були пояснені в наступній публікації:

Вимірювання положення

Показники позиції – це статистичні показники, які надають інформацію про структуру набору даних. Іншими словами, вимірювання позиції допомагають дізнатися, як виглядає набір даних.

Хоча вони зазвичай обговорюються окремо, міри центральної тенденції також вважаються мірами позиції, оскільки вони надають інформацію про центральні позиції ряду даних, навіть якщо існує більше мір позицій. Або, інакше кажучи, показники позиції охоплюють показники центральної тенденції.

Насправді вимірювання положення класифікуються на вимірювання центрального положення та вимірювання нецентрального положення залежно від положень, які вони визначають.

Таким чином, вимірювання положення є такими:

• Вимірювання центрального положення : вкажіть центральні значення розподілу.
  • Середнє : це середнє значення всіх даних у вибірці.
  • Медіана : це середнє значення всіх даних, упорядкованих від найменшого до найбільшого.
  • Режим : це значення, яке найчастіше відображається в наборі даних.
• Вимірювання нецентрального положення : розділіть набір даних на рівні частини.
• Квартилі – розділіть вибірку даних на чотири рівні частини.
• Квінтилі : Розділіть дані на п’ять рівних частин.
• Децилі : Розділіть набір даних на десять інтервалів однакової ширини.
• Процентилі : Розділіть дані на сто рівних частин.

За наступним посиланням ви можете побачити формулу для кожного з цих статистичних показників:

Вимірювання форми

У статистиці вимірювання форми — це показники, які дозволяють нам описати розподіл ймовірностей відповідно до його форми. Крім того, вимірювання форми використовуються для визначення того, як виглядає розподіл без необхідності побудови його графіка.

Існує два типи вимірювань форми:

• Асиметрія – вказує на ступінь симетрії (або асиметрії) розподілу, тобто, чи є розподіл симетричним чи асиметричним.
• Ексцес : вказує на ступінь концентрації розподілу навколо свого середнього значення, тобто визначає, чи є розподіл крутим чи пологим.

Існує кілька формул для розрахунку цього типу статистичних показників. Натисніть наведене нижче посилання, щоб переглянути їх усі: