Описательная статистика

Исследование
Часть серии по

Список академических направлений Прикладные науки Формальные науки Гуманитарные науки Естественные науки Профессии Социальные науки
Дизайн исследования Предложение исследования Исследовать вопрос Письмо Аргумент Ссылка
Философия Конструктивизм Эмпиризм Позитивизм / Антипозитивизм / Постпозитивизм Реализм Критический реализм Тонкий реализм
Стратегия исследования Междисциплинарный Мультиметодология Качественный Количественный
Методология Исследование действий Художественная методология Критическая теория Феминизм Обоснованная теория Герменевтика Историография Повествовательный запрос Феноменология Прагматизм Научный метод
Методы Пример использования Анализ содержания Описательная статистика Анализ речи Этнография Эксперимент Полевой эксперимент Квазиэксперимент Полевые исследования Исторический метод Выведенный статистика Интервью Картография Культурное картографирование Феноменография Вторичные исследования Библиометрия Литературный обзор Мета-анализ Обзор объема работ Регулярный обзор Научное моделирование Моделирование Опрос
Философский портал
v т е

Описательная статистика (в графе существительного смысла) представляет собой краткое изложение статистика , которая количественно описывает или суммирует особенность из коллекции информации , ^[1] в то время как описательная статистика (в массовом существительного смысле) является процессом использования и анализа этих статистических данных. Описательная статистика отличается от логической статистики (или индуктивной статистики) своей целью обобщить выборку , а не использовать данные для изучения совокупности.что, как предполагается, представляет собой образец данных. Как правило, это означает, что описательная статистика, в отличие от статистики вывода, не разрабатывается на основе теории вероятностей и часто является непараметрической статистикой . ^[2] Даже когда основные выводы анализа данных делаются с использованием статистических выводов, обычно также представлена описательная статистика. Например, в документы, посвященные людям, обычно включается таблица с указанием общего размера выборки, размеров выборки в важных подгруппах (например, для каждой группы лечения или воздействия) и демографических или клинических характеристик, таких как среднеевозраст, доля субъектов каждого пола, доля лиц с сопутствующими заболеваниями и т. д.

Некоторые меры, которые обычно используются для описания набора данных, - это меры центральной тенденции и меры изменчивости или дисперсии . Меры центральной тенденции включают среднее , медианное значение и моду , тогда как меры изменчивости включают стандартное отклонение (или дисперсию ), минимальные и максимальные значения переменных, эксцесс и асимметрию . ^[3]

Использование в статистическом анализе [ править ]

Описательная статистика предоставляет простые сводки об образце и о сделанных наблюдениях. Такие сводки могут быть как количественными , то есть сводной статистикой , так и визуальными, то есть простыми для понимания графиками. Эти сводки могут либо лечь в основу первоначального описания данных как часть более обширного статистического анализа, либо сами по себе могут быть достаточными для конкретного исследования.

Например, процент бросков в баскетболе - это описательная статистика, которая суммирует результативность игрока или команды. Это число представляет собой количество сделанных снимков, разделенное на количество сделанных снимков. Например, игрок, который забивает 33%, делает примерно один бросок из каждых трех. Процент суммирует или описывает несколько дискретных событий. Учитывайте также средний балл . Это единственное число описывает общую успеваемость студента по всему спектру курсов. ^[4]

Использование описательной и сводной статистики имеет обширную историю, и, действительно, простое табулирование населения и экономических данных было первым способом появления темы статистики . Совсем недавно, коллекция методов summarisation была сформулирована под заголовком разведочного анализа данных : пример такого метода является коробка сюжет .

В деловом мире описательная статистика предоставляет полезную сводку многих типов данных. Например, инвесторы и брокеры могут использовать исторический учет поведения доходности, выполняя эмпирический и аналитический анализ своих инвестиций, чтобы принимать более обоснованные инвестиционные решения в будущем.

Одномерный анализ [ править ]

Одномерный анализ включает описание распределения отдельной переменной, включая ее центральную тенденцию (включая среднее значение , медианное значение и моду ) и дисперсию (включая диапазон и квартили набора данных, а также меры разброса, такие как дисперсия и стандартное отклонение). ). Форму распределения также можно описать с помощью таких показателей, как асимметрия и эксцесс . Характеристики распределения переменной также могут быть отображены в графическом или табличном формате, включая гистограммы и отображение стеблей и листьев..

Двумерный и многомерный анализ [ править ]

Когда выборка состоит из более чем одной переменной, описательная статистика может использоваться для описания взаимосвязи между парами переменных. В этом случае описательная статистика включает:

Перекрестные таблицы и таблицы непредвиденных обстоятельств
Графическое представление в виде диаграмм рассеяния
Количественные показатели зависимости
Описание условных распределений

Основная причина разграничения одномерного и двумерного анализа заключается в том, что двумерный анализ - это не только простой описательный анализ, но также он описывает взаимосвязь между двумя разными переменными. ^[5] Количественные меры зависимости включают корреляцию (например , r Пирсона, когда обе переменные непрерывны, или rho Спирмена, если одна или обе не являются непрерывными ) и ковариацию (которая отражает масштабные переменные, на которых измеряются). Наклон в регрессионном анализе также отражает взаимосвязь между переменными. Нестандартизированный наклон указывает на изменение единицы в переменной критерия для изменения на одну единицу в предсказателе . Стандартизированный наклон указывает на это изменение стандартизованного (z-оценка ) единиц. Сильно искаженные данные часто преобразуются путем логарифмирования. Использование логарифмов делает графики более симметричными и более похожими на нормальное распределение , что упрощает их интуитивную интерпретацию. ^[6]^{: 47}

Ссылки [ править ]

Перейти ↑ Mann, Prem S. (1995). Вводная статистика (2-е изд.). Вайли. ISBN 0-471-31009-3.
^ Додж, Ю. (2003). Оксфордский словарь статистических терминов . ОУП. ISBN 0-19-850994-4.
^ Investopedia, термины описательной статистики
^ Трохим, Уильям К. (2006). «Описательная статистика» . База знаний о методах исследования . Проверено 14 марта 2011 года .
^ Бэбби, Эрл Р. (2009). Практика социальных исследований (12-е изд.). Уодсворт. С. 436–440 . ISBN 0-495-59841-0.
^ Ник, Тодд Г. (2007). "Описательная статистика". Темы биостатистики . Методы молекулярной биологии . 404 . Нью-Йорк: Спрингер. С. 33–52. DOI : 10.1007 / 978-1-59745-530-5_3 . ISBN 978-1-58829-531-6.

Внешние ссылки [ править ]

Лекция по описательной статистике: Суперкурс Питтсбургского университета: http://www.pitt.edu/~super1/lecture/lec0421/index.htm

[1] Перейти ↑ Mann, Prem S. (1995). Вводная статистика (2-е изд.). Вайли. ISBN 0-471-31009-3.

[2] Додж, Ю. (2003). Оксфордский словарь статистических терминов . ОУП. ISBN 0-19-850994-4.

[Inv-3] Investopedia, термины описательной статистики

[trochim-4] Трохим, Уильям К. (2006). «Описательная статистика» . База знаний о методах исследования . Проверено 14 марта 2011 года .

[5] Бэбби, Эрл Р. (2009). Практика социальных исследований (12-е изд.). Уодсворт. С. 436–440 . ISBN 0-495-59841-0.

[6] Ник, Тодд Г. (2007). "Описательная статистика". Темы биостатистики . Методы молекулярной биологии . 404 . Нью-Йорк: Спрингер. С. 33–52. DOI : 10.1007 / 978-1-59745-530-5_3 . ISBN 978-1-58829-531-6.