Décrivant vos données statistiques avec des chiffres

Après avoir recueilli de bonnes données statistiques, vous pouvez résumer avec statistiques escriptive. Ce sont des chiffres qui décrivent un ensemble de données en fonction de ses caractéristiques importantes:

  • Si les données sont catégorique (où les individus sont placés dans des groupes, tels que le sexe ou d'appartenance politique), ils sont généralement résumées en utilisant le nombre de personnes dans chaque groupe (appelé fréquence) Ou le pourcentage d'individus dans chaque groupe (appelé le fréquence relative).

  • Les données numériques présenter des mesures ou des dénombrements, où les chiffres réels ont un sens (comme la taille et le poids). Avec des données numériques, plus de fonctionnalités peuvent être résumées outre le nombre ou le pourcentage de chaque groupe. Certains de ces caractéristiques comprennent

  • Mesures de centre (en d'autres termes, où est le “ milieu ” des données?)

  • Mesures de dispersion (comment diversifié ou comment concentré sont les données autour du centre?)

  • Le cas échéant, les numéros qui mesurent la force de la relation entre deux variables (comme la taille et le poids)

Quelques statistiques descriptives sont plus appropriés que d'autres dans certains situations- par exemple, la moyenne est pas toujours la meilleure mesure de centre de données d'un réglage de la médiane est souvent un meilleur choix. Et l'écart-type est pas la seule mesure de la variabilité d'îlot sur le l'intervalle interquartile possède d'excellentes qualités aussi. Vous devez être capable de discerner, d'interpréter et d'évaluer les types de statistiques descriptives vous être présenté sur une base quotidienne et de savoir quand une statistique plus approprié est en ordre.

Les statistiques descriptives que vous voyez le plus souvent comprennent fréquences (chiffres) et les fréquences relatives (pourcentage) pour les données catégorielles, et la moyenne, la médiane, l'écart-type, et les percentiles pour les données numériques.

Toutefois, certaines données portant sur des nombres est vraiment plus approprié d'être considérées comme des données catégoriques - par exemple, numéros de sécurité sociale ou des numéros qui sont utilisés comme étiquettes. La règle générale est que si les chiffres ont aucune signification mathématique (par exemple, qui se soucie de ce nombre moyen est de la sécurité sociale?), Puis les données sont vraiment catégorique.


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