Kirjeldav statistika on distsipliin, mis vastutab andmekogumi kogumise, salvestamise, tellimise, tabelite või graafikute koostamise ja põhiparameetrite arvutamise eest.
Kirjeldav statistika on koos statistilise järelduse või järeldava statistikaga üks kahest statistika suurest harust. Tema enda nimi näitab seda, proovib midagi kirjeldada. Kuid ärge kirjeldage seda mitte mingil viisil, vaid kvantitatiivselt. Mõelge köögiviljakarbi kaalule, inimese pikkusele või ettevõtte teenitavale rahasummale. Nende muutujate kohta võiksime öelda palju asju. Näiteks võiksime näidata, et see või teine tomatikarp kaalub palju või kaalub vähem kui teised. Jätkates mõnda teist näidet, võiksime öelda, et ettevõtte sissetulek varieerub aja jooksul palju või on inimesel keskmine pikkus.
Eespool toodud väidete dikteerimiseks vajame mõõtmismuutujaid palju, vähe, kõrge, madal, väga muutlik või väike muutuja kohta. See tähendab, et peame need kvantifitseerima, pakkuma numbri. Seda silmas pidades võiksime kasutada mõõtühikuna gramme või kilogramme, et leida nii paljude tomatikastide kaal, kui arvame. Kui me kaalume kolmkümmend kasti, teame, millised kaaluvad rohkem, millised vähem, kui palju korratakse kõige rohkem või kui erinevate kastide kaalude vahel on palju erinevusi.
Selle ideega sündis kirjeldav statistika, et koguda andmeid, neid salvestada, teha tabeleid või isegi graafikuid, mis pakuvad meile teavet teatud teema kohta. Lisaks pakuvad nad meile meetmeid, mis võtavad kokku suure hulga andmete teabe.
Statistiliste muutujate tüübid
Kirjeldava statistika raames saame andmeid kirjeldada kvalitatiivselt või kvantitatiivselt.
- Kvalitatiivne muutuja: See viitab kvaliteedile. Näited: inimese silmavärv või juuksevärv.
- Kvantitatiivne muutuja: See viitab kvantitatiivsele mõõdule. Näited: inimese pikkus sentimeetrites või inimese kaal kilogrammides.
Seega saab nende muutujate põhjal arvutada teatud parameetrid. Eriti kvantitatiivsete muutujate osas. Kuna näiteks on silma värvi keskmine väärtus? Kui on viis sinise ja viie rohelise silmavärviga inimest, ei tähenda keskmine, et neil oleks keskmine sinakasroheline silmavärv. Seetõttu ei oleks sel juhul võimalik arvutada mõnda parameetrit, mida näeme allpool.
Statistiline muutujaStatistilised põhiparameetrid
Teabe kokkuvõtmiseks töötati välja erinevad valemid, mis pakkusid teatud tüüpi meetmeid. Seega on neid, kes pakuvad meile teavet keskuse kohta, teised hajutatuse või muutlikkuse kohta ja teised väärtuse positsiooni kohta.
- Keskmise suundumusega mõõdud: Nimetatud seetõttu, et nad pakuvad teavet andmekogumikeskuse kohta. Näiteks keskmine on trendi või keskpositsiooni mõõdik, kuna keskmine annab meile andmekogumi keskse väärtuse. Kus võiksime öelda, et keskpunkt asub? Keskel, keskel umbes. Teine näide keskse tendentsi mõõtmisest on mediaan.
- Dispersioonimeetmed: Neid tuntakse ka kui varieeruvuse näitajaid. Näiteks on standardhälve muutlikkuse näitaja, kuna see annab meile teada, kas andmekogumi väärtused on väga erinevad või mitte. Veel kaks dispersioonimõõdu näidet võiksid olla dispersioon ja statistiline vahemik.
- Asendi mõõtmised: Need pole kõige tuntumad, kuid neid kasutatakse sageli. Selle näite võib leida protsentiilidest või detsiilidest. Kui konkreetsed andmed asuvad 90. protsentiilis, tähendab see, et 90% andmetest on neist allpool. On ka muid positsioonimõõtureid, näiteks kvartiilid või mõned variandid, näiteks esimene kvartiil.
Sageduse jaotumine
Samuti on huvitav vaadata, kuidas sagedused jaotuvad. Selleks peame teadma teatud mõisteid:
- Absoluutne sagedus: see on vaatluse kordamise koguarv. Vaatlusi võib mõnikord esitada intervallidega.
- Suhteline sagedus: vaatlust või nende kogumit korratakse protsentides.
- Akumuleeritud sagedus: see võib olla kas suhteline või absoluutne. Näitab teatud vaatluseni kogunenud summat.
Tabelid ja graafikud kirjeldavas statistikas
Ehkki tabelid ja graafikud pole ainult kirjeldava statistika jaoks iseloomulikud, iseloomustavad nad seda. Aruannetes, uuringutes ja uuringutes on graafikute kasutamine väga levinud. Need aitavad meil teavet kuvada lihtsamalt ja piiratumalt.
Muidugi on tabelites ja graafikutes tohutult palju tüüpe. Siin on mõned näited sageli kasutatavatest graafikutest ja tabelitest.
- Histogramm.
- Riba graafika.
- Sektordiagramm.
- Tõenäosustabelid.
- Kahemõõtmelised tabelid.
- Karbidiagramm.
Kirjeldavad statistikanäited
Kirjeldava statistika näide oleks see, kui tahame arvutada keskmised väravad jalgpalluri mängu kohta. See on kirjeldav statistika, kuna proovime kirjeldada muutujat (eesmärkide arvu). Sel juhul mõõdiku arvutamisega.
Nii et öelda, et Ronaldo lõi viimase 30 mängu jooksul 1,05 väravat mängu kohta, on õige kirjeldav statistiline fraas.
Võiksime näiteks öelda ka seda, et 30% Juani klassikaaslastest on silmad sinised, 60% pruunid ja ülejäänud 10% mustad. See oleks kvalitatiivne muutuja (silmavärv), kuid me kirjeldame selle esinemissagedust.