ما هي الإحصاءات الوصفية؟
الإحصائيات الوصفية هي معاملات وصفية موجزة تلخص مجموعة بيانات معينة ، والتي يمكن أن تكون إما تمثيلًا كاملًا أو عينة من السكان. يتم تقسيم الإحصاءات الوصفية إلى مقاييس الميل المركزي ومقاييس التباين (انتشار). تشتمل مقاييس الاتجاه المركزي على الوسط والوسيط والأسلوب ، في حين تتضمن مقاييس التباين الانحراف المعياري والتباين والحد الأدنى والحد الأقصى للمتغيرات والخرطوم والانحراف.
ما هي الإحصاءات الوصفية؟
فهم الإحصاء الوصفي
باختصار ، تساعد الإحصائيات الوصفية في وصف وفهم ميزات مجموعة معينة من البيانات من خلال تقديم ملخصات قصيرة حول العينة ومقاييس البيانات. أكثر أنواع الإحصاء الوصفي شيوعًا هي مقاييس المركز: الوسط ، الوسط ، والوضع ، والتي تستخدم في جميع مستويات الرياضيات والإحصاء تقريبًا. يتم حساب الوسط ، أو المتوسط ، عن طريق إضافة جميع الأرقام داخل مجموعة البيانات ثم قسمة على عدد الأرقام داخل المجموعة. على سبيل المثال ، مجموع مجموعة البيانات التالية هو 20: (2 ، 3 ، 4 ، 5 ، 6). الوسط هو 4 (20/5). وضع مجموعة البيانات هو القيمة التي تظهر في أغلب الأحيان ، والوسيط هو الرقم الموجود في منتصف مجموعة البيانات. إنه الرقم الذي يفصل بين الأرقام الأعلى والأرقام الأدنى داخل مجموعة البيانات. ومع ذلك ، هناك أنواع أقل شيوعًا من الإحصائيات الوصفية التي لا تزال مهمة للغاية.
يستخدم الناس إحصاءات وصفية لإعادة تحديد رؤى كمية يصعب فهمها عبر مجموعة كبيرة من البيانات في أوصاف بحجم اللدغة. على سبيل المثال ، يوفر متوسط نقطة تقدير الطالب (GPA) فهماً جيدًا للإحصاءات الوصفية. تتمثل فكرة برنامج GPA في أنه يأخذ نقاط بيانات من مجموعة واسعة من الامتحانات والفصول والدرجات ، ويعد متوسطها معًا لتوفير فهم عام لقدرات الطالب الأكاديمية الإجمالية. المعدل التراكمي الشخصي للطالب يعكس أدائه الأكاديمي المتوسط.
الماخذ الرئيسية
- الإحصاءات الوصفية تلخص أو تصف خصائص مجموعة البيانات. تتكون الإحصاءات الوصفية من فئتين أساسيتين من التدابير: مقاييس الميل المركزي ومقاييس التباين أو الانتشار. تدابير النزعة المركزية تصف مركز مجموعة البيانات. تشتت البيانات داخل المجموعة.
تدابير الاحصاء الوصفي
جميع الإحصاءات الوصفية هي إما مقاييس الميل المركزي أو مقاييس التباين ، والمعروفة أيضًا باسم مقاييس التشتت. تركز مقاييس الاتجاه المركزي على القيم المتوسطة أو المتوسطة لمجموعات البيانات ؛ بينما تركز مقاييس التباين على تشتت البيانات. يستخدم هذان المقياسان الرسوم البيانية والجداول والمناقشات العامة لمساعدة الناس على فهم معنى البيانات التي تم تحليلها.
تصف مقاييس الاتجاه المركزي الموضع المركزي للتوزيع لمجموعة بيانات. يقوم الشخص بتحليل وتيرة كل نقطة بيانات في التوزيع ويصفها باستخدام المتوسط ، أو الوسط ، أو الوضع ، والذي يقيس الأنماط الأكثر شيوعًا في مجموعة البيانات التي تم تحليلها.
تساعد مقاييس التباين ، أو مقاييس الانتشار ، في تحليل مدى انتشار التوزيع لمجموعة من البيانات. على سبيل المثال ، على الرغم من أن مقاييس الميل المركزي قد تمنح الشخص متوسط مجموعة البيانات ، إلا أنه لا يصف كيفية توزيع البيانات داخل المجموعة. لذلك ، في حين أن متوسط البيانات قد يكون 65 من أصل 100 ، لا يزال هناك نقاط بيانات في كل من 1 و 100. تساعد مقاييس التباين في إيصال هذا عن طريق وصف شكل مجموعة البيانات وانتشارها. المدى والرباعيات والانحراف المطلق والتباين كلها أمثلة على مقاييس التباين. خذ بعين الاعتبار مجموعة البيانات التالية: 5 ، 19 ، 24 ، 62 ، 91 ، 100. يتراوح نطاق مجموعة البيانات هذه 95 ، ويتم حسابها بطرح أقل رقم (5) في مجموعة البيانات من أعلى (100).
