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描述统计学的分析

更新:02-10 整理:39baobao.com
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描述统计是来描绘(describe)或总结(summarize)的观察量的基本情况的统计总称。描述统计学研究如何取得反映客观现象的数据,并通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示,进而通过综合概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。

透过对于数据资料的进行图像化处理,将资料摘要变为图表,以直观了解整体资料分布的情况。通常会使用的工具是频数分布表(frequencydistributiontable)与图示法,如多边图(polygon)、直方图(histogram,barchart)、圆形图(piechart)、散点图(scatterplot)等。

透过分析数据资料,以了解各变量内的观察值集中与分散的情况。运用的工具有:集中量数(measureofcentrallocation),如平均数(Mean)、中位数(Median,Md)、众数(Mode,Mo)、几何平均数(Geometricmean,GM)、调和平均数(Harmonicmean,HM)。与变异量数(measureofvariation),如全距(range)、平均差(averagedeviation,AD)、标准差(standarddeviation,SD)、相对差、四分差(quartiledeviation)。

在推论统计中,测量样本的集中量数与变异量数都是变量(parameter)的不偏估计值,但是以平均数、变异数、标准差的有效性最高。

数据的次数分配情况,往往会呈现常态分配。为了表示测量数据与常态分配偏离的情况,会使用偏态(skewness)、峰度(kurtosis)这两种统计数据。

为了解个别观察值在整体中所占的位置,会需要将观察值转换为相对量数,如百分等级(percentagerank,PR),或标准分数(Zscore,Tscore)。

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