Телефон: +7 (383)-312-14-32

Методы описательной статистики

Методы описательной статистики

Практически каждый исследователь сталкивается рано или поздно в своей работе с необходимостью обработки и дальнейшего предоставления статистических данных. Причем это касается самых разных отраслей науки – от технических и медицинских до социологических и культурологических.

Обусловлена такая распространенность тем, что статистические методы помогают получить и обосновать определенные суждения об объектах, субъектах, группах людей и прочем, что обладает определенной внутренней неоднородностью.

Вы можете заказать услугу срочной публикации научных статей в научных журналах. Специалисты издательства СибАК знают, как выполнить работу в сжатые сроки.

Что такое описательная статистика

Те, кто впервые в своей работе сталкивается с обработкой и описанием данных, не всегда четко представляют, в какой форме их корректно отображать и обрабатывать для того, чтобы в дальнейшем подвергнуть статистическому выводу.

Поэтому нужно четко представлять, что такое описательная статистика. Она еще носит название дескриптивной и занимается анализом и обработкой эмпирических данных с проведением необходимой систематизации. Описательная статистика – это сжатая и концентрированная характеристика изучаемого явления, представленная в виде графиков, таблиц, схем и числовых выражений.

Вот что входит в описательную статистику в качестве основных показателей:

  • переменная, которая не является постоянным. Ее можно не только измерять, но и подвергать изменениям в ходе определенных манипуляций;
  • экстремумы, или так называемые максимумы и минимумы значений самой переменной;
  • под вариационными рядами понимают все количественные признаки, которые имеются у каждой единицы статистического наблюдения;
  • среднее – представляется средним арифметическим или выборочным. Здесь есть несколько параметров, таких как гармоническое, геометрическое, арифметическое и квадратическое. Все они нужны для того, чтобы охарактеризовать центр распределения;
  • мода представляет собой наиболее часто встречающееся значение в выборке. Правда, она может отражать также и среднее значение класса, обладающего наибольшей частотой;
  • медиана – это среднее значение чаще всего встречающихся значений выборки;
  • дисперсия – позволяет оценить отклонения в определенном числе наблюдений. Этот параметр относится к показателям рассеяния вариант.

Помимо этого, для осуществления методов описательной статистики используют еще такие показатели, как квартили, асимметрию, статистические моменты, эксцессы, гипотезы, значимости. Каждый из них играет существенную роль для корректного отображения получаемых данных.

Совокупность выше представленных показателей помогает при визуальном представлении данных осуществить:

  • фиксацию их относительно осей, придав тем самым вес в числовом отражении;
  • отобразить, насколько они разбросаны относительно своего центра;
  • показать асимметричность распределения около центрального положения;
  • вывести закон распределения данных при помощи гистограммы, таблицы частот или функции.

Как сделать описательную статистику

При выполнении определенного вида работ и решении задач придерживаются следующего порядка.

  1. Собирают все необходимые исходные данные. При этом учитывают размер выборки. Чтобы получить достоверные данные, минимальное число не может быть меньше 1000. Чем оно будет больше, тем точнее получится итоговый результат.
  2. На втором этапе строят вариационный ряд. Все полученные данные упорядочивают по возрастанию. Чтобы это было удобнее выполнить, находят минимальный и максимальный элементы, а затем относительно них переписывают его в нужной последовательности.
  3. В некоторых случаях для упрощения процедуры обработки допускается вычитание из каждого элемента ряда минимального значения. Таким образом, работа дальше ведется не с конкретными размерами, а только с их отклонениями.
  4. На следующем этапе проводят группировку данных. Для этого их разбивают на R интервалов, число которых соотносят с количеством наблюдений.
  5. Затем определяют частости и эмпирические плотности вероятностей (частость используется для того, чтобы заменить частоты при составлении вариационных рядов).
  6. После этих обработок собранной информации необходимо построить полигон. Но для этого первоначально определяют масштаб по осям.
  7. Когда этот этап выполнен, строят гистограмму и эмпирическую функцию распределения.
  8. Используя данные из гистограммы рассчитывают параметры распределения.
  9. И на финальном этапе оформляют результат, который сводят в таблицу, схему, гистограмму, график или прочее.

Обработку статистических параметров методом описательной статистики необходимо проводить на высшем уровне. В противном случае могут пострадать итоговые выводы и результаты научной работы.

Важность корректного представления данных

Статистическое отображение данных важно в любой научной работе. А для публикаций в журналах, индексируемых наукометрическими базами Web of Science и Scopus, нужно особо тщательно относиться к качеству подаваемого материала.

Можно самому разбираться во всех тонкостях и сложных формулах, которые нужно применять. Но, чтобы облегчить и ускорить процесс статистической обработки в исследовании, лучше обратиться к специалистам, которые доступно объяснят даже самые сложные моменты.

Так, на курсе «Как написать статью для публикации в изданиях, индексируемых в Scopus и Web of Science?» будет рассмотрен цикл «Описательная статистика». На занятиях будут рассмотрены все основные моменты, которые имеют значение для рецензентов и главного редактора издания при принятии решения о публикации статьи или отказе.

Автор:

Читайте также

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом