Statistika při hledání určité skupiny dat, která sdílí charakteristiku, se zaměřuje na každodenní předměty, které jsou užitečné pro vyšetřování. Když však mluvíme o tendenci, týká se to vysokého počtu jedinců, kteří se něčím řídí, ale když mluvíme o centrální tendenci, je reprezentována jako střed, ke kterému je rozdělení nakloněno.
Výhody a nevýhody statistiky
Pokud jde o statistiku, můžeme říci, že oproti ní existují 3 velké výhody:
- Statistiky umožňují provádět systematickou metodu práce.
- Nepodložené nápady nejsou pro toto odvětví základem a za každou cenu se vyhněte nepodloženým nárokům.
- Argumentovaná tvrzení jsou vedena k dosažení zlepšení, která jsou založena na důkazech s objektivními údaji.
Pokud jde o nevýhody, můžeme říci, že existují pouze v případě, že dojde ke zneužití statistik, které produkuje:
- Nesprávná data založená na neověřených číslech.
- Pokud studie není adekvátní, mohou být učiněna negativní rozhodnutí, která nepomohou ke zlepšení procesů.
- Potřebuje dostatek času, odhodlání a kalkulace, aby nabídl přesné výsledky.
Co představují míry centrální tendence a jaké jsou jejich výhody?
Když mluvíme o opatřeních centrální tendence, odkazujeme na mezilehlá data mezi sadou hodnot, pomáhá nám vše shrnout do jediného čísla. Spolupracují na získávání podobností ve statistických souborech a na jejich seskupování s určitými vzory a určitými podobnostmi, aby vypočítali trendy mezi těmito soubory dat, a tak našli podobnosti kolem centrální hodnoty.
Je to kvůli nim umožňuje vizualizovat vzájemnou podobnost skupin dat abych je nějakým způsobem popsal. Porovnáním nebo interpretací získaných výsledků za účelem stanovení a stanovení limitu a hodnot, ke kterým se vyhodnocovaná proměnná obvykle nachází. Na druhé straně existují tři typy centrálních opatření, aritmetický průměr, medián a modus, a v závislosti na hodnocení, které se chystáte provést, můžete použít jeden z nich.
Mezi jeho výhody patří:
- Zaměřte rozsáhlou studii na jediné číslo.
- Pomáhá seskupovat podobné sady, což usnadňuje a zpřehledňuje výpočet.
- Umožňuje srovnání z různých úhlů pohledu.
Média, vlastnosti, výhody a nevýhody
Aritmetický průměr je často definován jako průměrná hodnota každého údaje v nějakém souboru. Hovoříme o součtu všech pozorování děleném celkovým počtem pozorování. Je třeba poznamenat, že má a jediná hodnota zahrnující různá data k jejímu určení. Je reprezentativní, když jsou data homogenně distribuována.
Příkladem toho může být akademický bulletin, jehož průměr se získá na základě součtu všech sledovaných předmětů za rok, jejichž výsledek se rozdělí mezi sebe.
Výhoda
- Snadno se počítá, a proto je nejpoužívanějším trendovým měřítkem.
- Je stabilní s velkým počtem pozorování.
- Když děláte svůj výpočet, využívá všechna možná data.
- Je velmi užitečný ve statistických postupech.
- Je náchylný na jakoukoli změnu údajů, fungující tímto způsobem jako detektor odchylek v datech.
Nevýhody
- Obvykle je citlivý na hodnoty, které jsou příliš vysoké nebo příliš nízké.
- Není možné provádět kvalitativní výpočty nebo data, která mají třídy s otevřeným koncem, ať už jsou nižší nebo vyšší.
- Musíme se vyhnout jeho použití v distribucích, které jsou asymetrické.
Charakteristika, výhody a nevýhody módy
Hodnota, kterou má, je určena jeho frekvencí, takže to není jedinečná hodnota, což způsobuje, že existuje dvě nebo více hodnot, které mají stejnou frekvenci. Jako kvantitativní proměnná je reprezentována. Obvykle je v sadě dat zastoupena mnohokrát. Stručně řečeno, je to nejvíce opakované pozorování.
Výhoda
- nejsou potřeba žádné výpočty.
- Lze jej použít v kvalitativních i kvantitativních výpočtech.
- Není vůbec ovlivněn nějakou extrémní hodnotou.
- Může být velmi užitečné, když máme ve skupinách různé hodnoty.
- Lze je vypočítat v otevřených třídách.
Nevýhody
- to je obtížné interpretovat data, pokud máte více než tři režimy nebo více.
- Pokud máme redukovaný soubor dat, je jeho hodnota k ničemu.
- Pokud existují data, která se opakují, obvykle neexistují.
- Nevyužívá všechny dostupné údaje.
- Obvykle je příliš daleko od středu získaných dat.
Vlastnosti, výhody použití mediánu a jeho nevýhody
Když najdeme data seřazená od nejmenšího po největší, víme, že jde o centrální hodnotu. Je třeba poznamenat, že jeho hodnota je jedinečná a závisí pouze na pořadí dat. Reprezentativnější než průměr je, když jsou ve vzorku velmi vysoké nebo velmi nízké číselné hodnoty, v závislosti na statistické situaci.
Výhoda
- Je snadné vypočítat, pokud počet dat není tak velký.
- Jeho vliv extrémními hodnotami je nulový, protože je ovlivněn pouze centrálními hodnotami.
- Lze jej použít k provedení výpočtu kvantitativních dat, dokonce i dat s extrémní otevřenou třídou.
- Podporuje ordinální škálování. Proměnit ji v nejreprezentativnější míra centrální tendence ve všech druzích proměnných.
Nevýhody
- Ne všechny informace, které máme, jsou použity při výpočtu.
- Abychom jej mohli používat, musíme si nejprve objednat všechny informace.
- Neprovádí vážení hodnot před jejich určením.
- Extrémní hodnoty budou pravděpodobně důležité
Vlastnosti, výhody a nevýhody aritmetického průměru
Aritmetický průměr je známý jako celkové množství proměnné, které je rozděleno rovnoměrně mezi každým pozorovatelem. Je také známý jako polovina a je to praktický způsob, jak shrnout informace o distribuci, za předpokladu, že skupina pozorovatelů zachází se stejným množstvím proměnné.
Nyní mezi jeho vlastnosti musíte:
- Nemá vlastní hodnotu proměnné. To znamená, že pokud je aritmetický průměr skupiny školních předmětů 9, může se ve skutečnosti stát, že v žádném z předmětů nebyla jako konkrétní známka udělena 9. Aritmetický průměr je vysoce citlivý prvek na změny a hodnoty. v datech..
- Aritmetický průměr se chová podobně jako běžné matematické operace, jako je sčítání.
Pokud jde o výhody Dá se říci, že aritmetický průměr je nejpoužívanější, a proto jej zná téměř každý a dělá z jeho výpočtu něco praktického a snadno ovladatelného. Na druhou stranu toto opatření umožňuje odhalit odchylky v datech.
Pokud jde o jeho nevýhody, musí být je velmi citlivý na odchylky a to znamená, že údaje statistického rozdělení nejsou tak přesné.
Vlastnosti, výhody a nevýhody harmonického průměru
Harmonický průměr je převrácená hodnota aritmetického průměru.to znamená, že je výsledkem množství prvků dělených součtem převrácených hodnot každého z těchto čísel.
Mezi jeho vlastnosti musíte:
- Jeho převrácená hodnota je aritmetickým průměrem převrácených hodnot počtu proměnných.
- Ve všech případech je menší nebo roven aritmetickému průměru.
- Pokud jsou data správně transformována, mohou přejít od harmonického průměru k aritmetickému průměru.
Mezi jeho výhody patří to všechny hodnoty rozdělení jsou v rámci výpočtu a v některých případech je obvykle o něco reprezentativnější než aritmetický průměr.
Mezi jeho nevýhody patří skutečnost, že jej nelze vypočítat na rozdělení, jejichž hodnota je rovna 0 . Na druhou stranu je velmi ovlivněn malými hodnotami a díky tomu se v tomto typu výpočtů nemusí používat.
Vlastnosti, výhody a nevýhody geometrického průměru
Geometrický průměr se často používá při výpočtech průměrných procentuálních temp růstu některých řad. Toto je definováno jako odmocnina součinu množiny kladných čísel. Všechny hodnoty sady jsou vynásobeny dohromady a pokud je například jedna z nich 0, konečný výsledek by byl 0.
V rámci jeho vlastností musíte:
- Logaritmus v rámci geometrického průměru se rovná aritmetickému průměru logaritmů hodnot proměnné.
- V sadě kladných čísel je geometrický průměr vždy menší nebo roven aritmetickému průměru.
Když mluvíme o jeho výhodách, máme že geometrický průměr bere v úvahu každou z hodnot rozdělení a je méně citlivý než aritmetický průměr z hlediska extrémních hodnot.
Mezi jeho nevýhody můžeme najít že jeho statistický význam je ve srovnání s aritmetickým průměrem méně intuitivní a zároveň je jeho výpočet trochu obtížnější. Na druhou stranu, pokud je některá z jeho hodnot rovna nule, aritmetický průměr není určen, protože se ruší.
Hlavní věc je, že tyto míry patří k mírám centrální tendence, takže jejich číselné hodnoty mají tendenci lokalizovat centrální část souboru dat. Kromě toho musíte:
- Mezi nimi existuje pozitivní asymetrie, kdy je průměr větší než medián a je volán Pravá šikmá distribuce.
- Existuje také negativní šikmost, ke které dochází, když je průměr menší než medián a je volán Šikmé rozložení vlevo.
Když se rozdělení stane symetrickým, průměr, modus a medián mají stejnou hodnotu.