ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА: ОТ ОПИСАТЕЛЬНОЙ СТАТИСТИКИ ДО ИНФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассмотрены основные принципы статистического анализа — важнейшего средства для обработки данных, которое позволяет принимать обоснованные решения как в научной деятельности, так и в бизнесе.

ABSTRACT

This article discusses the basic principles of statistical analysis, the most important tool for data processing, which allows you to make informed decisions both in scientific activity and in business.

Ключевые слова: статистика, статистический анализ, описательная статистика, инференциальная статистика, статистические методы.

Keywords: statistics, statistical analysis, descriptive statistics, inferential statistics, statistical methods.

Статистический анализ является важным инструментом в различных областях науки и бизнеса. Он позволяет собирать, обрабатывать и анализировать данные для принятия обоснованных решений. В этой статье мы рассмотрим основы статистического анализа, начиная с описательной статистики и заканчивая инференциальной.

Описательная статистика — это начальный этап статистического анализа. Она включает в себя сбор данных, их систематизацию и представление в виде таблиц, графиков и диаграмм. Описательная статистика помогает понять структуру данных и выявить основные тенденции.

Основные методы описательной статистики включают:

• среднее арифметическое — сумма всех значений данных, делённая на количество наблюдений;
• медиана — значение, которое находится в середине упорядоченного ряда данных;
• мода — наиболее часто встречающееся значение в выборке данных;
• стандартное отклонение — мера разброса данных вокруг среднего значения;
• коэффициент вариации — отношение стандартного отклонения к среднему значению.

Инференциальная статистика используется для проверки гипотез и оценки значимости различий между группами данных. Этот метод основан на предположении о том, что выборки из генеральных совокупностей имеют определённые характеристики. Инференциальная статистика включает в себя t-критерий Стьюдента, F-критерий Фишера, z-тест и критерий хи-квадрат.

• t-критерий Стьюдента — используется для проверки гипотезы о равенстве средних значений двух выборок;
• F-критерий Фишера — применяется для проверки гипотезы о равенстве дисперсий двух выборок;
• z-тест — используется для проверки гипотезы о равенстве пропорций двух выборок;
• критерий хи-квадрат — применяется для проверки гипотезы о независимости двух качественных признаков.

Статистические методы широко применяются в различных областях науки и бизнеса. Например, в медицине они используются для оценки эффективности лекарственных препаратов и медицинских процедур, а также для выявления связей между различными факторами риска заболеваний. В экономике они помогают анализировать экономические показатели, прогнозировать спрос и предложение, а также оценивать эффективность инвестиционных проектов.

Основы статистического анализа являются важными инструментами для сбора, обработки и анализа данных. Описательная статистика позволяет систематизировать и представить данные, а инференциальная статистика помогает проверить гипотезы и оценить значимость различий между группами данных. Применение статистических методов в различных областях науки и бизнеса позволяет принимать обоснованные решения и улучшать качество жизни людей.

Список литературы:

1. Конюк А.О. Основы статистического анализа данных
2. https://sky.pro/media/kakie-statisticheskie-metody-ispolzuyutsya-v-analitike-dannyh/
3. https://www.geeksforgeeks.org/difference-between-descriptive-and-inferential-statistics/
4. https://spravochnick.ru/statistika/statisticheskiy_analiz/