Positsioonimõõdud on statistilised näitajad, mis võimaldavad teil andmed ühes kokku võtta või jagada nende jaotus sama suurusega intervallideks.
Asendimõõtmised on seega mõõtmiseks ja jagamiseks.
Nii võtavad mõned erinevad väärtused kokku sellisel juhul, mis antud juhul on tüüpiline. Näiteks keskmine. Kui teised jagavad andmekogumi võrdseteks osadeks, on neid lihtsam tõlgendada; me räägiksime kvantiilistest.
Statistilise positsiooni mõõtmise tähtsus
Need on kirjeldava analüüsi esimene samm. Kui tahame teada mingit nähtuse kohta käivat teavet, alustame andmete kogumisest.
Kuid need iseenesest ei anna meile asjakohast teavet, seetõttu tuleb neid analüüsida. Asendimõõdud koos hajumismeetmetega aitavad meil neid rühmitada ja isegi kodeerida.
Need on statistikas peamised ja põhiteadmised. Tegelikult keskenduvad neile sissejuhatavad kolledžitunnid. Kui me ei tea, mis on keskmine, on enam kui tõenäoline, et me ei saa aru muudest mõistetest nagu regressioon või hüpoteeside testimine.
Sel põhjusel on see üks olulisi teadmisi sellistes teadustes nagu majandus.
Mitte-tsentraalsed asukoha mõõtmised
Asendimõõdud jagunevad tavaliselt kahte suurde rühma: mittekeskne tendents ja keskne. Mitte-kesksed positsioonimeetmed on kvantiilid. Need teostavad andmete järjestatud jaotuses rea võrdseid jaotusi. Sel viisil kajastavad need ülemist, keskmist ja alumist väärtust.
Kõige tavalisemad on:
- Kvartiil: See on üks enimkasutatud ja jagab jaotuse neljaks võrdseks osaks. Seega on kolm kvartiili. Jaotuse madalamad väärtused jäävad alla esimese (Q1). Keskmine või mediaan on madalaimad väärtused, mis on võrdsed kvartiiliga 2 (Q2), ja suurimaid väärtusi esitavad kvartiil kolm (Q3).
- Kvintiil: Sel juhul jagage jaotus viieks osaks. Seetõttu on neli kvintiili. Samuti pole väärtust, mis jagaks jaotuse kaheks võrdseks osaks. See on harvem kui eelmine.
- Detsiliit: Seisame silmitsi kvantiiliga, mis jagab andmed kümneks võrdseks osaks. Desiile on üheksa, alates D1 kuni D9. D5 vastab mediaanile. Teisest küljest asuvad ülemine ja alumine väärtus (samaväärne erinevate kvartiilidega) nende vahelistes vahepunktides.
- Protsentiil: Lõpuks jagab see kvantiil jaotuse sajaks osaks. Seal on 99 protsentiili. Sellel on omakorda samaväärsus detsiilide ja kvartiilidega.
Vaatame neid samaväärsusi koos järgmisel pildil. Lisasime valemid, mida saame arvutustabelis kasutada nende kesksete positsioonimeetmete saamiseks.
Märgime, et need on sarnased valemid. Kvartiilide jaoks on olemas konkreetne, ülejäänud saadakse kümnendkohtade abil, sõltuvalt sellest, mida me arvutada tahame.
Kvartiilides kasutatakse parameetritena 1 (Q1), 2 (Q2 ja 3 (Q3). Detsilli, kvintiili või protsentiili korral kasutatakse sarnast valemit ja n / 10, n / 5 või n / 100. et n on positsioon vahemikus 1 kuni 9 detsiilide puhul, 1 kuni 4 kvintiilide puhul ja 1 kuni 99 protsentiilide puhul.
Näiteks kvintiil 2 oleks 2/5, detsiil 5 oleks 5/10 ja protsentiil 50 oleks 50/100.
Keskasendi mõõtmised
Need võimaldavad meil andmete kokkuvõtte kokku võtta ühes keskses väärtuses, mille ümber need asuvad; kusjuures viimased jagavad jaotuse võrdsetes osades. Need on juba välja töötatud teistes Economy-Wiki.com-i artiklites, seetõttu piirdume igaühe lühiteabe pakkumisega.
- Aritmeetiline, geomeetriline või harmooniline keskmine: Need on kolm keskset meedet, mis näitavad andmete kaalutud keskmist. Esimene on neist kolmest enim kasutatud ja tuntuim. Geomeetrilist rakendatakse järjestikku, mis näitab protsentuaalset kasvu. Harmoonik on omalt poolt kasulik aktsiaturul tehtavate investeeringute analüüsimisel.
- Keskmine: Sel juhul on see kõige paremini äratuntav keskasendi mõõt. Jagage jaotus kaheks võrdseks osaks. Sel viisil väljendab see mediaanväärtust, mitte mediaani. See on väga kasulik selliste muutujate puhul nagu sissetulek või palk, samas kui see on tihedalt seotud keskmise ja mõne nähtud kvantiiliga.
- Mood: Oleme silmitsi kõige sagedasemate väärtuste keskse mõõtmisega. Seetõttu teavitab mood meid neist, mida korratakse veel mitu korda. See mõõde on turu-uuringutes väga kasulik, kui mõõdame likert-skaalaga toote muljet.
Näitame kolme enamkasutatava kaalutud keskmise tüübi põhivalemeid. Kõiki neid saab tabelina.
Saame kontrollida, kas esimene arvutatakse, jagades andmete summa nende arvuga. Teine on omalt poolt andmete ja nende n-nda juure korrutamine, kus n on nende arv. Kolmas on jaotus andmete asukoha ja selle vahel.
Näide asukoha mõõtmisest
Kujutage ette kahekümne inimese küsitluses ühe riigi sissetuleku väärtused elaniku kohta. Oleme tellinud need madalamast kõrgeimani ja arvutame välja mõned kvartiilid ja detsiilid.
Pilt näitab, kuidas seda tehtaks. Lisame valemid.
Seetõttu näites näeme, et kõige vähem (Q1 või D1) teenivate inimeste sissetulek on 2900 või 2770. Mediaani sissetulek on mõlemal juhul 3200. Suurima sissetulekuga inimesed (III kv või D9) teenisid 3875 või 4620. Kokkuvõttes pakuvad need mitte-kesksed positsioonimeetmed analüüsitud andmete kohta väga huvitavat teavet.