Все, что вам нужно знать об описательной статистике

Описательная статистика — это GPS анализа данных. Представьте, что у вас есть набор чисел, точек данных или наблюдений. Целью описательной статистики является обобщение этой кучи во что-то удобоваримое и познавательное.

Что такое описательная статистика?

Описательная статистика — это искусство превращения необработанных данных в значимую информацию. Это начальный шаг в анализе данных, закладывающий основу для всех этих причудливых вещей, таких как статистические выводы.

Но эй, не стоит это недооценивать!

Описательная статистика дает вам возможность описать основные характеристики данных в исследовании. Это все равно что взять кучу кусочков головоломки (ваши данные) и начать складывать их вместе, чтобы увидеть часть картины.

А зачем об этом беспокоиться?

Без описательной статистики мы бы затерялись в море цифр. Это все равно что пытаться читать книгу, не зная алфавита. Используя такие методы, как статистическое обобщение и методы визуализации данных , мы придаем смысл хаосу.

Мы говорим о распределении частот , показателях центральной тенденции (например, о среднем значении, медиане и моде ваших хороших друзей) и изменчивости статистики (например, о диапазоне и стандартном отклонении). Все дело в том, чтобы понять суть того, что пытаются сказать ваши данные.

Важность количественных исследований

В сфере количественных исследований описательная статистика — ваш верный помощник. Это первый шаг к пониманию того, что представляют собой ваши данные.

Независимо от того, имеете ли вы дело с чем-то столь же сложным, как количественная оценка данных , или с таким простым, как статистические графики и диаграммы , все дело в том, чтобы сделать данные понятными и, осмелюсь сказать, интересными.

Описательная статистика присутствует повсюду: от методов визуализации данных до обобщения огромных наборов данных. Он используется в бизнесе, анализирующем данные о продажах, в здравоохранении, отслеживающем показатели выздоровления пациентов, даже в вашем фитнес-приложении, отслеживающем ваше еженедельное время тренировок.

Это невоспетый герой мира данных, который убеждается, что все имеет смысл, прежде чем делать поспешные выводы.

Оглавление

• Типы описательной статистики
• Меры в описательной статистике
• Одномерный, двумерный и многомерный анализ
• Графическое представление данных
• Описательная статистика против логической статистики
• Практическое применение и примеры

Типы описательной статистики

Хорошо, давайте разберем типы описательной статистики. Это похоже на использование разных линз для просмотра ваших данных.

Каждый тип дает вам уникальную перспективу, помогая понять всю историю, стоящую за этими числами.

Распределение

Прежде всего, распространение. Все дело в понимании того, как распределяются ваши данные. Вы когда-нибудь видели кучу чисел и задавались вопросом, как часто появляется каждое из них?

Вот где в игру вступает распределение частот . Это все равно, что отслеживать посещаемость ваших точек данных, отмечая, кто присутствовал и сколько раз.

И как нам это продемонстрировать? С помощью таблиц и графиков для обобщения , таких как гистограммы или круговые диаграммы. Это немного похоже на различные фильтры Instagram для ваших данных — каждый из них выделяет разные аспекты.

Главная тенденция

Далее, у нас есть крутая команда Central Tendency. Эти ребята самые популярные в группе данных – среднее, медианное и модальное. Они как законодатели моды, показывающие, что общего в вашем наборе данных.

Когда мы говорим грубо , мы усредняем ситуацию. Сложите все числа, разделите на их количество, и вот вы получили среднее значение.

Медиана?

Это средний чувак, когда выстроишь всех в ряд. А режим? Он тот, кто чаще всего появляется на вечеринках.

Вариативность

И последнее, но не менее важное: вариативность. Речь идет об измерении распространения ваших данных. Представьте, что вы смотрите на высоту баскетбольной команды.

Вариативность показывает, насколько различается рост игроков.

У нас есть диапазон (от самого короткого до самого высокого), дисперсия (насколько разбросаны высоты) и стандартное отклонение (причудливый способ измерения отличий от среднего). Это как понять разнообразие в команде.

Меры в описательной статистике

Теперь давайте проверим инструменты, которые у нас есть на борту.

Меры центральной тенденции

Хорошо, представьте, что вы на вечеринке и хотите знать, что в тренде.

В мире данных именно здесь вступают в игру меры центральной тенденции . Они похожи на влиятельных лиц в социальных сетях в мире данных.

Расчет и примеры

• Имею в виду : представьте себе: у вас есть пицца, нарезанная на равные ломтики. Среднее значение похоже на то, что все получают одинаковую часть. Вы суммируете все значения и делите их на количество значений. Это ваш средний показатель, хороший парень.
• Медиана : Допустим, вы стоите в очереди на концерт. Медиана — это человек, находящийся в середине очереди. Это середина вашего набора данных, разделяющая его пополам. Если бы данные представляли собой рост людей, медианой был бы рост человека, стоящего прямо в середине отсортированной очереди.
• Mode : воспринимайте этот режим как самую популярную песню на вечеринке. Это ценность, которая проявляется больше всего. Если все танцуют под одну и ту же мелодию, эта мелодия — ваш стиль.

Меры изменчивости

Вариативность — это как приправа к блюду с данными. Он говорит вам, насколько различаются ваши данные.

Расчет диапазона, дисперсии и стандартного отклонения

• Диапазон : Простой, но эффективный. Это все равно, что смотреть на самого низкого и самого высокого человека в комнате. Вы берете наибольшее значение и вычитаете наименьшее. Это дает вам распространение ваших данных.
• Разница : поймите: это все равно, что измерить, насколько каждый человек в комнате находится на расстоянии от среднего роста. Дисперсия немного сложнее. Это среднее значение квадратов отклонений от среднего. Звучит как громоздко, но это очень полезно.
• Стандартное отклонение : Это рок-звезда. Это квадратный корень из дисперсии, который дает вам четкое представление о том, насколько разбросаны ваши данные. Если он низкий, то все вроде как одинаковы. Если он высокий, у вас разнообразная толпа.

Интерпретация и применение

Интерпретация этих мер подобна чтению рассказа, в котором персонажами являются числа.

• Используя среднее значение , вы получаете общую суть истории.
• Медиана показывает вам средний путь.
• Режим сообщает вам о повторяющейся теме.
• Диапазон знакомит вас с крайностями.
• Дисперсия и стандартное отклонение придают истории драматизм, показывая, насколько персонажи (точки данных) отличаются друг от друга.

Одномерный, двумерный и многомерный анализ

Когда вы погружаетесь в мир описательной статистики , это похоже на исследование разных уровней игры. Каждый уровень — одномерный, двумерный и многомерный — предлагает уникальные задачи и взгляды на ваши данные.

Одномерный анализ

Анализ одной переменной

Итак, вы начинаете с одномерного анализа.

Например, когда вы проверяете количество шагов за день в фитнес-приложении — это одномерный анализ в действии. Это просто, как слушать один инструмент в песне.

Применение и примеры

Вы видите одномерный анализ повсюду. От анализа распределения частот в опросах до измерения центральной тенденции (например, среднего значения, медианы и моды) в результатах тестов.

Это ваш способ быстрого и чистого просмотра одного аспекта ваших данных. Простой, но мощный, как запоминающаяся мелодия, которая застревает в голове.

Двумерный анализ

Одновременное исследование двух переменных

Далее двумерный анализ. Сейчас мы говорим о дуэтах. Здесь вы объединяете две переменные, чтобы увидеть, как они взаимодействуют.

Это похоже на то, как смотреть на то, как потребление кофе коррелирует с уровнем вашей энергии. Они лучшие друзья или едва знают друг друга?

Использование таблиц сопряженности и диаграмм рассеяния

Двумерный анализ славится такими инструментами, как таблицы непредвиденных обстоятельств и диаграммы рассеяния .

Вы больше не просто смотрите на цифры; вы видите взаимосвязи и закономерности, например график, показывающий связь между временем обучения и оценками на экзаменах.

Многомерный анализ

Анализ, включающий более двух переменных

Добро пожаловать на вечеринку – многомерный анализ. Это ансамблевый состав, в котором вы вводите более двух переменных.

Это похоже на дирижирование оркестром, где каждый инструмент (переменная) играет свою роль в симфонии (ваш анализ данных).

Сложная интерпретация и применение данных

Здесь все становится сложнее. Вы можете посмотреть, как возраст, доход и уровень образования влияют на покупательские предпочтения.

Многомерный анализ похож на детективный роман, в котором на сюжет влияют несколько персонажей.

Это важно для сложной интерпретации данных и поиска скрытых закономерностей в представлении статистических данных .

Графическое представление данных

Важность визуальных обзоров

Роль в улучшении понимания данных

Визуальные эффекты мощные. Они могут превратить череду чисел во что-то, что можно понять с первого взгляда. Просто посмотрите на эту прекрасную таблицу и график, созданные с помощью wpDataTables:

Представьте себе, что вы пытаетесь объяснить, как разные возрастные группы используют социальные сети, используя только цифры. Теперь представьте себе красочную гистограмму, показывающую то же самое.

Эту диаграмму не просто легче понять; это как кратчайший путь к пониманию.

Типы графических представлений

От круговых диаграмм до линейных графиков — каждый тип графического представления имеет свою атмосферу. Это как фильмы разных жанров – каждый рассказывает историю по-своему.

У вас есть гистограммы , показывающие распределение частот, диаграммы рассеяния для выявления тенденций и взаимосвязей и многое другое.

Ваши прекрасные данные заслуживают того, чтобы быть онлайн

wpDataTables может сделать это таким образом. Есть веская причина, почему это плагин WordPress №1 для создания адаптивных таблиц и диаграмм.

И действительно легко сделать что-то вроде этого:

1. Вы предоставляете данные таблицы
2. Настройте и настройте его
3. Опубликуйте его в публикации или на странице

И это не только красиво, но и практично. Вы можете создавать большие таблицы, содержащие до миллионов строк, или использовать расширенные фильтры и поиск, или вы можете пойти наперекор и сделать их редактируемыми.

«Да, но мне просто очень нравится Excel, а на сайтах ничего подобного нет». Да, есть. Вы можете использовать условное форматирование, например, в Excel или Google Sheets.

Я говорил вам, что вы тоже можете создавать диаграммы со своими данными? И это только малая часть. Для вас есть много других функций.

Примеры графических методов

Распределение частот, гистограммы и диаграммы рассеяния

Давайте разберемся:

• Распределение частот : это похоже на списки воспроизведения ваших данных. Они показывают, как часто встречается каждое значение. Это все равно, что посчитать, сколько раз на вечеринке играли вашу любимую песню.
• Гистограммы : думайте о них как о блокбастерах визуализации данных. Они берут ваши частотные распределения и превращают их в визуальные шедевры. Все дело в том, чтобы мгновенно показать распространение и форму ваших данных.
• Диаграммы рассеяния : вот здесь все становится интереснее. Диаграммы рассеяния похожи на детективные истории о визуализации данных. Они помогают вам обнаружить корреляции и закономерности между двумя переменными. Это все равно, что поместить двух персонажей в сцену и наблюдать, как их взаимодействие рассказывает историю.

Описательная статистика против логической статистики

Описательная статистика и статистика, основанная на выводах, подобны двум разным типам фокусов в мире данных.

Один показывает, что происходит сейчас, а другой предсказывает, что может произойти дальше. Давайте прыгнем и увидим разницу.

Ключевые различия

Цель и применение в исследованиях

Описательная статистика подобна ситуации «здесь и сейчас». Они расскажут вам, что происходит с вашими данными в данный момент.

Речь идет о методах визуализации данных , статистическом обобщении и понимании местности. Например, если вы посмотрите на рост людей в комнате, описательная статистика даст вам средний рост, самый высокий, самый низкий — работы.

Инференциальная статистика, с другой стороны, подобна взгляду на хрустальный шар. Он берет имеющиеся у вас данные и делает прогнозы или выводы о более крупной группе.

Речь идет о том, чтобы взять образец и сказать: «Эй, исходя из этого, мы думаем, что вся популяция может выглядеть вот так». Речь идет не столько о представлении статистических данных , сколько о обоснованных предположениях.

Примеры, иллюстрирующие различия

Представьте, что вы управляете пекарней. Описательная статистика — это когда вы подсчитываете сегодняшние продажи — сколько кексов, печенья и пирогов вы продали. Все дело в количественной оценке данных на сегодняшний день.

Выведенный статистика? Именно тогда вы начинаете прогнозировать продажи в следующем месяце на основе наблюдаемых тенденций. Это все равно, что использовать сегодняшнюю погоду, чтобы угадать завтрашнюю – не всегда точно, но обычно довольно близко.

Дополнительные роли

Как оба типа способствуют комплексному анализу данных

Теперь эти двое не соперники. Они больше похожи на партнеров по танцу. Описательная статистика готовит почву. Это дает вам основы, основу. Без этого статистические выводы будут стрелять в темноте.

Инференциальная статистика идет еще дальше. Он использует этот фундамент и опирается на него, делая прогнозы, проверяя теории и часто приводя к таким «Ага!» моменты. Это похоже на использование нот из нот (описательное) для воспроизведения всей песни (вывод).

Практическое применение и примеры

Давайте поговорим о реальных вещах. Описательная статистика — это не просто какой-то причудливый термин, который вы используете на уроках математики. Он где-то там, в дикой природе, придаёт миру смысл так, как вы, возможно, даже не замечаете.

Реальные приложения

Представьте, что вы занимаетесь бизнесом. Описательная статистика похожа на вашу финансовую панель. Он собирает данные о продажах, демографические данные клиентов и производительность продукта, что-то вроде этой панели управления от Amelia, нашего плагина бронирования WordPress:

Все дело в количественной оценке данных , которая помогает вам принимать более разумные решения, не теряясь в цифрах.

Или представьте себе больницу. Здесь описательная статистика играет решающую роль в уходе за пациентами. Он отслеживает показатели выздоровления, эффективность лечения и вспышки заболеваний. Это основа представления статистических данных , превращающая записи пациентов в жизненно важные идеи.

Часто задаваемые вопросы по описательной статистике

Чем описательная статистика отличается от логической статистики?

Описательная и индуктивная статистика – это две стороны одной медали. Описательный — это обобщение того, что перед вами — например, среднее значение или диапазон ваших данных.

Инференциальный, с другой стороны, берет эту информацию и делает прогнозы. Это похоже на разницу между описанием того, какую одежду люди носят сегодня (описательное) и предсказанием модных тенденций на следующий год (выводное).

Какова роль графиков в описательной статистике?

Графики в описательной статистике? Они очень важны. Они превращают цифры в картинки. Таким образом, вместо того, чтобы просто видеть кучу цифр, вы получаете визуальные эффекты, такие как гистограммы или круговые диаграммы.

Это значительно упрощает выявление закономерностей и понимание ваших данных. Это как разница между чтением рецепта и просмотром фотографии готового блюда – картинка просто проясняет ситуацию.

Можете ли вы объяснить среднее, медиану и моду?

Конечно! Это как три мушкетера описательной статистики. Среднее значение — это ваше среднее значение: сложите все числа и разделите на их количество.

Медиана — это среднее значение, когда вы выстраиваете все числа в ряд. А режим? Это число, которое проявляется чаще всего. Каждый из них дает вам свой взгляд на ваши данные.

Почему важны диапазон и стандартное отклонение?

Диапазон и стандартное отклонение играют ключевую роль в описательной статистике. Диапазон дает вам разброс ваших данных — например, насколько далеко друг от друга находятся самые высокие и самые низкие оценки.

Стандартное отклонение идет глубже и показывает, насколько ваши данные отличаются от среднего. Это все равно что рассказывать вам, насколько последовательны или разбросаны ваши точки данных, что имеет решающее значение для понимания общей картины.

Что такое частотное распределение в описательной статистике?

Распределение частот заключается в подсчете того, как часто появляется каждое значение в вашем наборе данных. Это все равно, что провести опрос о любимых вкусах мороженого и посмотреть, какие вкусы наиболее и наименее популярны.

Это поможет вам понять закономерности в ваших данных: что часто встречается, а что редко. Это фундаментальный аспект организации и интерпретации ваших данных.

Как описательная статистика применяется в реальной жизни?

Описательная статистика встречается в повседневной жизни чаще, чем вы думаете.

Предприятия используют его для анализа данных о продажах, школы используют его для оценки результатов тестов, а специалисты здравоохранения используют его для понимания тенденций пациентов.

Все дело в том, чтобы собрать кучу данных и сделать их понятными, чтобы вы могли принимать обоснованные решения, например, выяснять, какой продукт продается лучше всего или какое лечение наиболее эффективно.

Каковы ограничения описательной статистики?

Описательная статистика имеет свои пределы. Он отлично подходит для предоставления вам моментального снимка ваших данных, но не объясняет, почему дела обстоят именно так, как есть.

Он не расскажет вам о причине и следствии и не предскажет будущие тенденции. Итак, хотя это отличная отправная точка для понимания ваших данных, это всего лишь часть более широкой картины.

Как дисперсия используется в описательной статистике?

Дисперсия имеет большое значение в описательной статистике. Он измеряет, насколько ваши данные отличаются от среднего.

Думайте об этом как об измерении разнообразия роста группы друзей. Если все примерно одного роста, дисперсия невелика. Но если высоты повсюду, дисперсия высока. Это дает вам ощущение разнообразия ваших данных.

Какие навыки необходимы для понимания описательной статистики?

Чтобы освоить описательную статистику, вам не нужно быть математическим гением, но вам пригодятся некоторые базовые навыки.

Крайне важно понимать средние значения, проценты и уметь читать графики и диаграммы. Речь также идет о способности критически мыслить о том, что говорят вам данные.

Немного любопытства и внимания к деталям помогут понять цифры и закономерности.

Заключение

Хорошо, давайте подведем итоги. Описательная статистика – это больше, чем просто подсчет цифр. Речь идет о том, чтобы рассказывать истории с помощью данных, раскрывать закономерности и проливать свет на идеи, о существовании которых вы даже не подозревали.

От бизнеса до здравоохранения, от образования до личного фитнеса — это инструмент, который помогает понять мир. Это основа анализа данных, первый шаг к пониманию того, что пытаются сказать ваши данные.

Помните, что в огромном океане данных описательная статистика — ваш компас. Он проведет вас через волны информации, помогая вам двигаться к более четким и обоснованным решениям. Поэтому в следующий раз, когда вы столкнетесь с кучей данных, подумайте о ней как о сундуке с сокровищами, а описательная статистика — как о ключе к раскрытию его секретов.

Если вам понравилась эта статья об описательной статистике, вам следует ознакомиться со следующей статьей о первичных данных и вторичных данных, преимуществах вторичных данных и принципах визуализации данных.