Описательная статистика

Шаг 3.

Разделите свой статус на количество интервалов, выбранных вами, и округлите до ближайшего целого числа. Этим вы подсчитаете i – интервал широты.

Формула Применение

i = i = = 6,9 (округляем до 7)

Широта интервала равняется 7. Если мы решим использовать 8 в качестве числа интервалов, мы подвинемся и это сделает широту интервала больше.

i = i = = 6,9 (округлим до 9)

Если мы решим использовать 15 интервалов, тогда широта интервалов станет уже, нежели она была при 10 ил 8 интервалах.

i = 4,6 (округлим до 5)

Вы видите обратную зависимость между числом интервалов и широтой каждого интервала. Если используется несколько интервалов, то широта интервала увеличивается, а чем больше используется интервалов, тем больше их широта уменьшается. Также нельзя забывать о том, что увеличивая широту интервала, мы все больше и больше теряем индивидуальные данные.

Шаг 4.

Постройте графу интервалов так, чтобы каждый интервал был низшим баллом, и назовите это низшим ограничением (LL), а составное число интервалов – i. Высшее ограничение каждого интервала (UL) на один балл ниже, чем низший балл следующего интервала. Все эти значения являются низшим баллом и должны оцениваться как эквивалент интервала времени 1, 2, 3 и т. д. С широты интервала 7 LL каждого интервала будет 7, 14, 21 и т. д. (7 * 1; 7 * 2; 7 * 3). Однако, мы сокращаем те интервалы, которые находятся выше или ниже интервалов, включающих в низший и высший балл. Постройте следующие установленные интервалы, высший балл которых был 96, а низший – 27.

Низшее ограничение Высшее ограничение

( LL ) ( UL )

112 118

105 111

98 104

91 97 высший балл сокращает

84 90 все интервалы, находящиеся 77 83 выше.

70 76

63 69

56 62

49 55

42 48

35 41

28 34

21 27 низший балл сокращает

14 20 все интервалы находящиеся

7 13 ниже.

Категориальная информация

“Мне все известно.

Я устал все знать и все предвидеть”.

Б. Окуджава

Категориальная информация – это представление информации в форме понятий. При использовании категориальных параметров для оценки исследователь определяет количество случаев, когда применимо каждое (именно это, а не другое) понятие.

Результаты такого исследования представляются в виде частотной, либо в виде процентной зависимости. Например, наблюдение за автостоянкой и регистрация количества прибывающих автомобилей той или иной марки - есть исследование с категориальной формой представления результатов. Понятийным понятием здесь выступает марка автомобиля.

Такое представление в результате оборачивается просто числом, которое показывает количество единиц, относящихся к той или иной определенной категории. Таким образом, исследователь, изучающий пристрастия избирателей на выборах или изучающий насколько успешно закончили студенты учебный год (в понятиях успешно/неуспешно), представляет результаты в категориальном виде. Численное выражение результата сводится к частному или процентному выражению.

Главное преимущество описательной статистики состоит в том, что она дает возможность исследователю анализировать большие массивы чисел с помощью малого количества характеристик.

Эти характеристики разнятся по пути получения. Если они получены для случайно отобранной группы, то они называются статистиками, а если же характерны для популяции в целом, то называются параметрами. Так как большинство исследовательских методик предоставляют результаты, полученные путем выборки, то в этой главе мы будем рассматривать исключительно статистики.

Ранее мы определили, что имеются два типа данных. И в дальнейшем рассмотрим наиболее общие принципы обобщения и обработки последних, которые необходимы из-за того, что большие массивы чисел или понятийных данных просто не поддаются прямой расшифровке.

Как обработать числовые данные.

“Чтоб живы стали и зашевелились

Все эти цифры, меры и .”

К. Случевский

Прежде чем приступить к вычислению статистических параметров данные для удобства обработки необходимо разместить в определенном порядке. Общепринятым приемом расположения данных является расположение их в частотной зависимости. Для создания такого распределения необходимо сначала расположить в порядке следования (возрастания или убывания) все имеющиеся значения, а потом каждому из них сопоставить частоту, то есть то количество испытаний (или испытуемых), которые как результат представили данное число.

Часто числа в распределении (дальше будем называть числами значения) группируются с равными интервалами. Хотя само по себе частотное распределение является весьма информативным, визуально анализировать его бывает непросто из-за большого количества элементов. Для упрощения понимания и возможностей обработки часто полезно бывает представлять частотную зависимость в графическом виде. Одно из таких представлений известно под названием частотного поля. Рис. 8.1 представляет собой частотное поле, построенное с использованием данных таблицы 8.2.