Betimsel İstatistik Nedir?
Açıklayıcı istatistikler, belirli bir veri kümesini özetleyen kısa tanımlayıcı katsayılardır; bu, ya tümün bir temsili ya da bir popülasyonun örneği olabilir. Tanımlayıcı istatistikler, merkezi eğilim ölçülerine ve değişkenlik ölçülerine ayrılmıştır. Merkezi eğilim ölçüleri ortalama, medyan ve modu içerirken değişkenlik ölçüleri standart sapma, varyans, minimum ve maksimum değişkenler ile basıklık ve çarpıklığı içerir.
Betimsel İstatistik Nedir?
Betimsel İstatistikleri Anlama
Kısaca tanımlayıcı istatistikler, verilerin örneği ve ölçüleri hakkında kısa özetler vererek belirli bir veri kümesinin özelliklerini tanımlamaya ve anlamaya yardımcı olur. En çok tanınan tanımlayıcı istatistik türleri merkezin ölçüleridir: neredeyse tüm matematik ve istatistik seviyelerinde kullanılan ortalama, medyan ve mod. Ortalama veya ortalama, veri kümesindeki tüm rakamlar eklenerek ve ardından kümedeki rakam sayısına bölünerek hesaplanır. Örneğin, aşağıdaki veri kümesinin toplamı 20'dir: (2, 3, 4, 5, 6). Ortalama 4'tür (20/5). Bir veri kümesinin modu en sık görünen değerdir ve medyan, veri kümesinin ortasında yer alan şekildir. Bir veri kümesindeki yüksek rakamları alt rakamlardan ayıran rakamdır. Bununla birlikte, hala çok önemli olan daha az yaygın olan tanımlayıcı istatistik türleri vardır.
İnsanlar, büyük bir veri setindeki anlaşılması zor nicel bilgileri, ısırık boyutunda tanımlara dönüştürmek için tanımlayıcı istatistikler kullanır. Örneğin, bir öğrencinin not ortalaması (GPA), tanımlayıcı istatistiklerin iyi anlaşılmasını sağlar. Genel not ortalaması, çok çeşitli sınavlardan, sınıflardan ve notlardan veri puanları alması ve bir öğrencinin genel akademik yetenekleri hakkında genel bir anlayış sağlamak için bunların ortalamasının alınmasıdır. Bir öğrencinin kişisel not ortalaması ortalama akademik performansını yansıtır.
Önemli Çıkarımlar
- Tanımlayıcı istatistikler, bir veri kümesinin özelliklerini özetler veya açıklar. verilerin küme içindeki dağılımı.
Betimsel İstatistik Ölçümleri
Tüm tanımlayıcı istatistikler ya merkezi eğilim ya da dağılım ölçütleri olarak da bilinen değişkenlik ölçütleridir. Merkezi eğilim ölçüleri veri kümelerinin ortalama veya orta değerlerine odaklanır; oysa değişkenlik ölçüleri veri dağılımına odaklanmaktadır. Bu iki ölçüm, insanların analiz edilen verilerin anlamını anlamalarına yardımcı olmak için grafikler, tablolar ve genel tartışmalar kullanır.
Merkezi eğilim ölçüleri, bir veri seti için dağılımın merkez konumunu tanımlar. Bir kişi, dağıtımdaki her veri noktasının frekansını analiz eder ve analiz edilen veri kümesinin en yaygın modellerini ölçen ortalama, medyan veya modu kullanarak bunu tanımlar.
Değişkenlik ölçümleri veya yayılma önlemleri, bir dizi veri için dağılımın ne kadar yayıldığını analiz etmeye yardımcı olur. Örneğin, merkezi eğilim ölçütleri bir kişiye veri kümesinin ortalamasını verebilirken, verilerin küme içinde nasıl dağıtıldığını açıklamaz. Bu nedenle, verilerin ortalaması 100 üzerinden 65 olsa da, hem 1 hem de 100'de veri noktaları olabilir. Değişkenlik ölçüleri, veri kümesinin şeklini ve yayılmasını tanımlayarak bunu iletmeye yardımcı olur. Aralık, çeyrekler, mutlak sapma ve varyans, değişkenlik ölçümlerinin örnekleridir. Şu veri kümesini göz önünde bulundurun: 5, 19, 24, 62, 91, 100. Bu veri kümesinin aralığı 95'tir ve veri kümesindeki en düşük sayı (5) en yüksek (100) çıkarılarak hesaplanır.