Opisna statistika disciplina je koja je odgovorna za prikupljanje, pohranjivanje, naručivanje, izradu tablica ili grafikona i izračunavanje osnovnih parametara na skupu podataka.
Opisna statistika je, zajedno sa statističkim zaključivanjem ili inferencijalnom statistikom, jedna od dvije velike grane statistike. Vlastiti naziv to ukazuje, pokušava nešto opisati. Ali nemojte to opisivati nikako, već kvantitativno. Uzmite u obzir težinu kutije povrća, visinu osobe ili količinu novca koji tvrtka zarađuje. O tim varijablama mogli bismo reći puno stvari. Na primjer, mogli bismo naznačiti da je ova ili ona kutija rajčice teška puno ili manja od ostalih. Nastavljajući s drugim primjerom, mogli bismo reći da prihod tvrtke vremenom jako varira ili da osoba ima prosječnu visinu.
Da bismo diktirali gornje tvrdnje, o velikom, malom, visokom, niskom, vrlo varijabilnom ili malo varijabilnom trebaju nam mjerne varijable. Odnosno, moramo ih kvantificirati, ponuditi broj. Imajući to na umu, mogli bismo koristiti grame ili kilograme kao mjernu jedinicu za pronalaženje težine onoliko kutija rajčice koliko smatramo. Nakon što izvagamo trideset kutija, znat ćemo koje teže više, koje manje, koliko se najviše ponavlja ili postoji li velika razlika između težina različitih kutija.
Opisna statistika rođena je s ovom idejom, kako bi se prikupili podaci, pohranili, napravili tablice ili čak grafikoni koji nam nude informacije o određenoj temi. Uz to, nude nam mjere koje sažimaju informacije o velikoj količini podataka.
Vrste statističkih varijabli
Unutar opisne statistike podatke možemo opisati kvalitativno ili kvantitativno.
- Kvalitativna varijabla: Odnosi se na kvalitetu. Primjeri: boja očiju ili boja kose osobe.
- Kvantitativna varijabla: Odnosi se na kvantitativnu mjeru. Primjeri: visina osobe u centimetrima ili težina osobe u kilogramima.
Dakle, na ove varijable mogu se izračunati određeni parametri. Pogotovo na kvantitativne varijable. Budući da je, na primjer, kolika je prosječna vrijednost boje očiju? Ako postoji pet osoba s plavom bojom očiju i pet sa zelenom bojom očiju, prosjek neće biti da imaju prosječnu plavozelenu boju očiju. Stoga u tom slučaju ne bi bilo moguće izračunati neke od parametara koje ćemo vidjeti u nastavku.
Statistička varijablaOsnovni statistički parametri
Kako bi se saželi podaci, osmišljene su razne formule koje su nudile mjere određene vrste. Dakle, postoje oni koji nam nude informacije o središtu, drugi o disperziji ili varijabilnosti i treći o položaju vrijednosti.
- Mjere središnje tendencije: Tako nazvani jer pružaju informacije o centru skupa podataka. Na primjer, srednja vrijednost je mjera trenda ili središnjeg položaja jer nam prosjek daje centriranu vrijednost skupa podataka. Gdje bismo mogli reći da se nalazi središnja točka? U središtu, približno u sredini. Drugi primjer mjere središnje tendencije je medijan.
- Mjere raspršivanja: Poznate su i kao mjere varijabilnosti. Na primjer, standardno odstupanje je mjera varijabilnosti jer nam govori jesu li vrijednosti skupa podataka vrlo različite ili ne. Još dva primjera mjere disperzije mogu biti varijansa i statistički raspon.
- Mjerenja položaja: Nisu najpoznatiji, ali se često koriste. Primjer toga nalazimo u percentilima ili decilima. Kada je određeni podatak u 90. percentilu, to znači da je 90% podataka ispod tih podataka. Postoje i druge mjere položaja poput kvartila ili neke varijante poput prvog kvartila.
Distribucija frekvencije
Također je zanimljivo vidjeti kako su frekvencije raspodijeljene. Za to postoje određeni pojmovi koje moramo znati:
- Apsolutna učestalost: To je ukupan broj ponavljanja promatranja. Promatranja se ponekad mogu prikazati u intervalima.
- Relativna učestalost: To je broj u postotku koji se ponavlja promatranje ili njihov skup.
- Akumulirana frekvencija: Može se akumulirati relativna ili akumulirana apsolutna. Označava prikupljeni iznos do određenog promatranja.
Tablice i grafikoni u opisnoj statistici
Iako tablice i grafikoni nisu jedinstveni za opisnu statistiku, oni je ipak karakteriziraju. U izvješćima, studijama i istraživanjima upotreba grafova vrlo je česta. Oni nam pomažu da informacije prikažemo na jednostavniji i ograničeniji način.
Naravno, unutar tablica i grafikona postoji neizmjerna količina vrsta. Evo nekoliko primjera često korištenih grafikona i tablica.
- Histogram.
- Šipka grafika.
- Kružni graf.
- Tablice vjerojatnosti.
- Dvodimenzionalne tablice.
- Grafikon okvira.
Primjeri opisne statistike
Primjer opisne statistike bio bi kada želimo izračunati prosječne golove po utakmici nogometaša. To je opisna statistika, jer pokušavamo opisati varijablu (broj ciljeva). U ovom slučaju, izračunavanjem metrike.
Dakle, reći da je Ronaldo postizao 1,05 golova po meču tijekom zadnjih 30 utakmica pravilna je opisna statistička fraza.
Također bismo mogli reći, na primjer, da 30% Juanovih kolega iz razreda ima plave oči, 60% smeđe, a preostalih 10% crnih. To bi bila kvalitativna varijabla (boja očiju), ali mi opisujemo učestalost s kojom se pojavljuje.