Soliton Engineering
О компании
Направления деятельности
Выполненые проекты
Решения
Контактная информация

+7 (846) 277-84-37

(многоканальный)


Наука и образование

Описательные статистики


Описательные статистики используются для описания главных характеристик данных, которые получают в экспериментальных исследованиях всевозможных направлений. Эти статистики дают исследователю простое понимание о выборке и данных, которые участвуют в исследовании. Одновременно с графическим представлением данных они используются наверное в каждом исследовании, в котором оцениваются количественные данные. Для того чтобы разобраться в представленных данных достаточно иметь представление об описательных статистиках и иметь определенными знаниями. В описательной статистике используются различные методы, они классифицируются:

1) Графический отображает данные в виде графиков, в которых обозначены необходимые данные, он помогает облегчить сравнение данных визуально.
2) Табличный – суммарные данные представлены в виде таблиц, в которых данные описаны с помощью суммарных статистик с разбиением на категории.
3) Краткий, в нем суммарные данные представлены кратко (аналогично с табличным методом представления), но без подразделения на категории.

В целом, статистические данные, можно кратко охарактеризовать как набор категорий и их подразделение для каждой переменной. В основном исследованиях используются различные виды данных (качественные, количественные) и данная статья может считаться как введение, в самом простейшем случае.

На практике обычно перед исследователем стоит некоторые задачи, когда они используют краткие описательные статистики:

1) Чтобы понять насколько данные полученные от двух различных групп являются схожими. В статистических книгах этот пункт описывается в главе «Мера центральной тенденции».
2) Чтобы получить число, которое характеризует насколько имеющиеся данные нескольких групп различаются. Эта величина обычно называется мерой статистической достоверности. Для качественных данных обычно применяется критерий Хи-квадрат. Для количественных данных в основном применяется t-критерий Стьюдента (при условии, что данные распределены нормально и не нарушается равенство дисперсий).

Для мнимального описания количественных величин, такие как вес, постоянно используются среднее арифметическое, медиана или смотря какое распределение данных мода. Постоянно для описания данных используются квантили.

Наиболее употребляемые методы для описания изменчивости величины в медицинской статистике – это стандартное отклонение, стандартная ошибка средней, дисперсия, межквартильный размах, среднее отклонение.

При графическом представлении аналогично можно обозначить суммарные данные (среднее, стандартное отклонение). В основном используется в графическом представлении – гистограмма, в ней отражают центральную тенденцию и отклонения.
© 2007-2011 Солитон
Web team