Descrevendo seus dados estatísticos com números
Video: ESTATÍSTICA NO EXCEL
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Depois de coletar bons dados estatísticos, você pode resumi-lo com destatísticas escriptive. Estes são números que descrevem um conjunto de dados em termos de suas características importantes:
Video: Distribuição de Frequência (1-24) (Número de Classes, Amplitude Total, Comprimento de Classe) #35
Se os dados são categórico (Em que os indivíduos são colocados em grupos, tais como o género ou filiação política), eles são tipicamente resumido usando o número de indivíduos em cada grupo (o chamado freqüência) Ou a percentagem de indivíduos em cada grupo (o chamado frequência relativa).
Video: Tabela de Distribuição de Frequência - Dados Agrupados
Dados numéricos representam medições ou contagens, onde os números reais têm significado (tais como a altura e peso). Com dados numéricos, mais recursos pode ser resumido além do número ou a percentagem, em cada grupo. Algumas destas características incluem
Medidas de centro (em outras palavras, onde está o “meio” dos dados?)
Medidas de propagação (como diversificada ou como concentrados são os dados de todo o centro?)
Se apropriado, os números que medem a intensidade da relação entre duas variáveis (tais como a altura e peso)
Video: Dados estatísticos das redes sociais no Brasil e no Mundo
Algumas estatísticas descritivas são mais apropriados do que outros em determinados situations- por exemplo, a média nem sempre é a melhor medida do centro de uma dados set- a mediana é muitas vezes uma escolha melhor. Eo desvio padrão não é a única medida de variabilidade na BLOCO a gama interquartil tem excelentes qualidades também. Você precisa ser capaz de discernir, interpretar e avaliar os tipos de estatística descritiva sendo apresentadas a você em uma base diária e para saber quando uma estatística mais apropriado está em ordem.
As estatísticas descritivas que você vê na maioria das vezes incluem frequências (contagem) e frequências relativas (porcentagens) para dados categóricos e a média, mediana, desvio padrão e percentis para dados numéricos.
No entanto, alguns dados envolvendo números é realmente mais adequado para ser considerado como dados categóricos - por exemplo, números de segurança social ou números que são usados como etiquetas. A regra geral é que, se os números não têm nenhum significado matemático (por exemplo, quem se importa o que o número médio Segurança Social é?), Então os dados são realmente categórica.