Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

Podobne dokumenty
STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Statystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 26 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 marca / 40

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Statystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski

Statystyka. Opisowa analiza zjawisk masowych

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.

Wskaźnik asymetrii Jeżeli: rozkład jest symetryczny, to = 0, rozkład jest asymetryczny lewostronnie, to < 0. Kwartylowy wskaźnik asymetrii

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)

Parametry statystyczne

Statystyczne metody analizy danych

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

1. Opis tabelaryczny. 2. Graficzna prezentacja wyników. Do technik statystyki opisowej można zaliczyć:

Statystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski

Próba własności i parametry

Statystyka. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość statystyczna), jednostka statystyczna, próba. Cechy: ilościowe (mierzalne),

Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna.

Pozyskiwanie wiedzy z danych

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34

Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych

Statystyka i analiza danych Wstępne opracowanie danych Statystyka opisowa. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl

Opisowa analiza struktury zjawisk statystycznych

STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych;

Plan wykładu. Statystyka opisowa. Statystyka matematyczna. Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

Ćwiczenia 1-2 Analiza rozkładu empirycznego

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:

Statystyka matematyczna. dr Katarzyna Góral-Radziszewska Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt

STATYSTYKA IV SEMESTR ALK (PwZ) STATYSTYKA OPISOWA RODZAJE CECH W POPULACJACH I SKALE POMIAROWE

Statystyka i opracowanie danych W5: Wprowadzenie do statystycznej analizy danych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl

Wykład 2. Statystyka opisowa - Miary rozkładu: Miary położenia

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33

Statystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 5 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 5 marca / 34

Laboratorium 3 - statystyka opisowa

Wykład 3. Metody opisu danych (statystyki opisowe, tabele liczności, wykresy ramkowe i histogramy)

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

Statystyka. Wykład 2. Magdalena Alama-Bućko. 27 lutego Magdalena Alama-Bućko Statystyka 27 lutego / 39

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ROZKŁAD EMPIRYCZNY

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Wykład 5. Opis struktury zbiorowości. 1. Miary asymetrii.

Statystyka. Wykład 3. Magdalena Alama-Bućko. 6 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca / 28

Wprowadzenie do zagadnień statystycznych

Biostatystyka, # 1 /Weterynaria I/

Wykład 3. Opis struktury zbiorowości. 1. Parametry opisu rozkładu badanej cechy. 3. Średnia arytmetyczna. 4. Dominanta. 5. Kwantyle.

STATYSTYKA wykłady. L.Gruszczyński Elementy statystyki dla socjologów Dr. Pactwa pon. i wtorek 09:30 11:00 (pok. 217) I. (08.X)

Statystyka Opisowa WK Andrzej Pawlak. Intended Audience: PWR

Wykład dla studiów doktoranckich IMDiK PAN. Biostatystyka I. dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW

Statystyka. Wydział Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego

Wykład 3: Statystyki opisowe - miary położenia, miary zmienności, miary asymetrii

Xi B ni B

Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych

Matematyka z el. statystyki, # 1 /Geodezja i kartografia II/

STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. 28 września Instytut Matematyki WE PP

4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Statystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 20 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 marca / 26

METODOLOGIA BADAŃ HUMANISTYCZNYCH METODYKA NAUCZANIA JĘZYKA OBCEGO CZ.II

Porównaj płace pracowników obu zakładów, dokonując kompleksowej analizy struktury. Zastanów się, w którym zakładzie jest korzystniej pracować?

Statystyka matematyczna dla leśników

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Statystyka opisowa. Robert Pietrzykowski.

Rozkład normalny. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Rozkład normalny 1 / 26

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

Miary zmienności STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 6 marca 2018

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Analiza struktury i przeciętnego poziomu cechy

Analiza zróżnicowania, asymetrii i koncentracji

Graficzna prezentacja danych statystycznych

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 1 i 2

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Dane i ich struktura Skale pomiarowe i ich przekształcanie. Mariusz Dacko

Zadanie 2.Na III roku bankowości złożonym z 20 studentów i 10 studentek przeprowadzono test pisemny ze statystyki. Oto wyniki w obu podgrupach.

Wprowadzenie

Zmienne losowe. Statystyka w 3

Miary asymetrii STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 6 marca 2018

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki. Struktura wysokości emerytur i rent wypłacanych przez ZUS po waloryzacji w marcu 2010 roku.

Statystyka opisowa w wycenie nieruchomości Część I - wyznaczanie miar zbioru danych

XXXI MARATON WARSZAWSKI Warszawa,

Statystyczne metody analizy danych

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ (II rok WNE)

Kolokwium ze statystyki matematycznej

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/2013

Lean Six Sigma Black Belt

Miary w szeregach. 1 Miary klasyczne. 1.1 Średnia Średnia arytmetyczna

Statystyka to nauka o metodach badań (liczbowo wyrażalnych) własności zbiorowości. Próba. Próba Populacja. Próba

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Transkrypt:

Statystyka opisowa PRZEDMIOT: PODSTAWY STATYSTYKI PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

Statystyka opisowa = procedury statystyczne stosowane do opisu właściwości próby (rzadziej populacji) Pojęcia: statystyka, estymator = wartość w próbie, ozn. lierami greckimi, np. M parametr = wartość w populacji, ozn. literami łacińskimi, np. 2

Co obejmuje statystyka opisowa: Miary położenia (klasyczne i pozycyjne) określenie przeciętnego poziomu (miary tendencji centralnej) i rozmieszczenia wartości zmiennej Miary zmienności (rozproszenia, dyspersji) określenie granic obszaru zmienności wartości zmiennej Miary asymetrii i koncentracji określenie skupienia i spłaszczenia (w stosunku do krzywej normalnej) oraz stopnia odejścia od idealnej symetrii 3

Wstępna analiza danych: Rozkład liczebności rozkład zmiennej w próbie: wartość x częstość Jak to oceniamy? Tabele liczności i histogramy Pojedyncze wartości czy przedziały klasowe? To zależy od liczby różnych wartości, jakie przyjmuje zmienna, np.: Typ temperamentu a Iloraz inteligencji Prezentacja graficzna: histogramy, wieloboki liczebności. 4

LICZEBNOŚĆ Przykład 1. Przeprowadzono diagnozę typów temperamentu w grupie sportowców. Uzyskano następujące wyniki: CH, CH, CH, CH, CH, CH, CH, S, S, S, S, M, F (oznaczenia: CH = choleryk, S = sangwinik, M = melancholik, F = flegmatyk) 8 Typ temperamentu (x) Liczebność (f) % liczebności Choleryk 7 54 Sangwinik 4 31 Melancholik 1 8 Flegmatyk 1 8 7 6 5 4 3 2 1 0 CH S M F TYP TEMPERAMENTU histogram 5

Przykład 2. Przeprowadzono pomiar inteligencji wśród pracowników pewnej firmy. Uzyskano następujące wyniki: 134, 131, 129, 126, 125, 124, 123, 122, 122, 119, 118, 118, 117, 116, 115, 115, 114, 114, 113, 112, 112, 112, 111, 111, 111, 110, 109, 109, 108, 108, 108, 108, 107, 106, 106, 106, 106, 105, 105, 104, 104, 103, 103, 103, 102, 101, 100, 99, 98, 98, 96, 95, 93, 92, 87 IQ przedziały klasowe Liczebność % liczebności Liczebność skumulowana Skumulowany % liczebności 130-134 2 4 55 100 125-129 3 5 53 96 120-124 4 7 50 91 115-119 7 13 46 84 110-114 10 18 39 71 105-109 13 24 29 53 100-104 8 15 16 29 95-99 5 9 8 15 90-94 2 4 3 5 85-89 1 2 1 2 6

Zasady tworzenia przedziałów klasowych: przedziały powinny mieć taki rozmiar, by 10-20 przedziałów objęło całość wyników; wielkość przedziału powinna być równa: 1, 3, 5, 10 lub 20 pkt.; należy zaczynać przedział od wartości, która stanowi wielokrotność tego przedziału (np. 3 6 9 itd..; 5 10 15 itd.); przedziały trzeba uporządkować wg wielkości wyników, które zawierają; najwyżej powinny się znajdować wyniki największe (nie dotyczy to zmiennych nominalnych). 7

85-89 90-94 95-99 100-104 105-109 110-114 115-119 120-124 125-129 130-134 85-89 90-94 95-99 100-104 105-109 110-114 115-119 120-124 125-129 130-134 Liczebność Liczebność Ad. Przykład 2. 14 14 12 12 10 10 8 8 6 6 4 4 2 2 0 0 IQ (przedziały klasowe) IQ (przedziały klasowe) histogram wielobok liczebności 8

Miary tendencji centralnej Miary tendencji centralnej i pozycyjne miary położenia: modalna (dominanta, moda) Mo mediana Me średnia arytmetyczna M, X średnia arytmetyczna ważona Mw, Xw średnia geometryczna M g, X g średnia harmoniczna M h, X h kwantyle (kwartyle, decyle, percentyle) 9

Dobór miary tendencji centralnej do rodzaju zmiennej Która z miar tendencji centralnej będzie najbardziej adekwatna dla następujących zmiennych? a) Typy temperamentu wśród polityków pewnej partii b) Poziom asertywności uczniów klas I bydgoskich liceów, oceniany przez wychowawców na skali 0 5 (gdzie 0 oznacza minimalne nasilenie asertywności, zaś 5 nasilenie maksymalne) c) Oceny końcowe z poszczególnych przedmiotów wśród studentów psychologii I roku w semestrze zimowym d) Czas (w minutach) rozwiązywania zbioru zadań logicznych przez kandydatów do pracy w pewnej firmie z branży IT Miary tendencji centralnej 10

Miary tendencji centralnej Dobór miary tendencji centralnej do rodzaju zmiennej Miara tend. centralnej: Modalna Mediana Średnia arytm. Zmienna: Nominalna Porządk. Interwał. Ilorazowa + + + + + + + _ + + ale 11

Miary zmienności Miary zmienności (rozproszenia): rozstęp Ro wariancja Sx 2 odchylenie standardowe Sx, SD odchylenie przeciętne Op współczynnik zmienności V (stosujemy go, gdy chcemy porównać zmienność dwóch rozkładów) rozstęp kwartylowy 12

Miary zmienności Reguła trzech sigm (dla rozkładu normalnego lub zbliżonego do normalnego): 1 odchylenie standardowe 68,27% próby 2 odchylenia standardowe 95,45% próby 3 odchylenia standardowe 99,73% próby 68,27% 95,45% 99,73% 13

Miary zmienności Rozstęp kwartylowy określa długość tej części przedziału zmienności cechy, w której znajduje się 50% środkowych obserwacji Kwartyle są jednym z rodzajów kwantyli, tzn. wartości cech badanej zbiorowości, które dzielą tę zbiorowość na określone części pod względem liczby jednostek. Najczęściej stosuje się następujące kwantyle: kwartyle podział na 4 części decyle podział na 10 części percentyle (centyle) podział na 100 części 25 % wartości 25 % wartości 25 % wartości 25 % wartości Q 1 Mediana Q 3 Rozstęp kwartylowy 50% wartości Rozstęp (100% wartości) 14

Przykład 15

Miary asymetrii i koncentracji Asymetria (skośność) rozkładu - A Asymetrię można określić, porównując średnią, medianę i modalną: rozkład symetryczny: M = Me = Mo rozkład o asymetrii prawostronnej (prawoskośny): M > Me > Mo rozkład o asymetrii lewostronnej (lewoskośny): M < Me < Mo Współczynnik asymetrii (skośności) określa kierunek i siłę asymetrii Współczynnik asymetrii a typ rozkładu: rozkład symetryczny: A = 0 rozkład o asymetrii prawostronnej: A > 0 (dodatni) rozkład o asymetrii lewostronnej (lewoskośny): A < 0 (ujemny) Im większa wartość współczynnika asymetrii, tym większa skośność. Najczęściej współczynnik ten przyjmuje wartości z przedziału [-1; 1], lecz przy dużej asymetrii mogą to być wartości większe. 16

Miary asymetrii i koncentracji Koncentracja wartości zmiennej wokół średniej Kurtoza (K) najpopularniejsza miara koncentracji Im wyższa wartość kurtozy, tym bardziej wysmukły jest rozkład, tzn. tym większa koncentracja wartości zmiennej wokół średniej K > 0 K < 0 rozkład bardziej wysmukły rozkład bardziej spłaszczony 17

DZIĘKUJĘ ZA UWAGĘ