A leíró statisztika az információgyűjtés főbb jellemzőinek mennyiségi leírása vagy maga a mennyiségi leírás.
A leíró statisztikák nagyon fontosak, mert ha egyszerűen bemutatjuk nyers adatainkat, nehezen tudnánk vizualizálni, hogy mit mutatnak az adatok, különösen, ha sok volt. A leíró statisztikák tehát lehetővé teszik számunkra, hogy az adatokat jelentősebb módon mutassuk be, ami lehetővé teszi az adatok egyszerűbb értelmezését.
Például, ha 100 tanulói tanfolyam eredménye volt, érdeklődhetünk a diákok általános teljesítménye iránt. Érdekelnénk továbbá a védjegyek elosztását vagy elterjedését is. A leíró statisztikák lehetővé teszik ezt. A statisztikákon és grafikonokon alapuló adatok megfelelő leírása fontos téma, és más Laerd Statisztikai útmutatókban is megvitatásra kerül. Jellemzően két általános típusú statisztika található az adatok leírásához:
A központi tendencia mérései: ezek az adatok egy csoportjának frekvenciaeloszlásának központi pozíciójának leírására szolgálnak. Ebben az esetben a frekvenciaelosztás egyszerűen a 100 tanuló által a legalacsonyabbtól a legmagasabbig elért pontszámok eloszlása és mintázata.
Az elterjedés mértéke: ezek az adatok egy csoportjának összegzésének módszerei, azáltal, hogy leírják, hogy a pontszámok milyen mértékben terjednek el. Például a 100 diákunk átlageredménye 100-ból 65 lehet. Nem minden hallgató szerzett 65 pontot. Inkább az eredményeiket elosztjuk. Egyesek alacsonyabbak lesznek, míg mások magasabbak lesznek. A terjedési intézkedések segítenek abban, hogy összegezzük, hogy ezek a pontszámok milyen mértékben terjednek el.
Amikor leíró statisztikát használunk, hasznos az adatcsoportunk összefoglalása táblázatos leírás (azaz táblázatok), grafikus leírás (azaz grafikonok és diagramok) és statisztikai kommentárok (azaz az eredmények megvitatása) kombinációjával.
Azt állították, hogy az öreg erdők vágása és a fiatal fák ültetvényeivel való helyettesítése segítene a globális üvegházhatású melegítés veszélyének enyhítésében. Milyen fontos tény az, hogy ezt az érvet figyelmen kívül hagyja?
Sok dolog rossz ... Az öreg fák jobb környezetet biztosítanak az új fák számára. Ha elvágja az öreg fákat, akkor elveszíti a megfelelő feltételeket. Egy öreg fa képes nagy mennyiségű oxigént biztosítani. Egy fiatal fa (2 éves) nem. Senki sem tudja garantálni, hogy a fiatal fák a jövőben is érik a legjobb gazdálkodási gyakorlatot. De a régi fák lehetővé teszik az új fák növekedését. A tisztázási gyakorlat különösen veszélyes. Ha ezt
"Háromféle hazugság van: hazugság, átkozott vagy fehér hazugság és statisztika" - magyarázza?
A kifejezést Mark Twain önéletrajzának tulajdonították Benjamin Disraelinek, egy brit miniszterelnöknek az 1800-as években. Twain is felelős volt a kifejezés széles körű használatáért, bár Sir Charles Dilke és mások is sokkal korábban használhatják. Lényegében a kifejezés szarkasztikusan fejezi ki a statisztikai bizonyítékok kétségét a hazugságok összehasonlításával, ami arra utal, hogy gyakran félrevezetően módosítják vagy kihasználj&#
Mi a t-statisztika?
Kis minta, normál eloszlás, és standard szórást és átlagot, t statisztikát használhat. Nagy minta esetén a Z statisztika (Z pontszám) megközelítőleg normál normál eloszlást mutat. Ha a minta kicsi, a Z eloszlásának variabilitása véletlenszerűségből ered. Ez azt jelenti, hogy a valószínűségi eloszlás nagyobb lesz, mint a normál normál eloszlás. Ha n a minta száma és df = n-1, t pontszám (t statisztika) számítható t = (x¯ -μ0) / (s / n ^ 0,5) x¯ =