6.2. Изходът на статистическите характеристики
За да се получи дескриптивна статистика на числови променливи, можете да кликнете в диалоговия прозорец Честотите на бутона статистика. (Статистика). диалогов прозорец Честотите се отваря: Статистика (Честоти: Статистика).
Фиг. 6.2: Диалогов честоти: Статистики
Следните варианти могат да бъдат избрани от групата, процентил стойности (процентните стойности):
Четвъртини (QT). на първо място, се показват втората и третата четвъртина. Първият квартил (Q1) - е точка по скалата на измерените стойности по-долу (в ляво), които се намират 25% от измерените стойности. Вторият квартил (Q2) - това е точката, под който 50% от измерените стойности. Втората четвърт се нарича още медианата. Третият квартил (Q3) - точка на скалата на измерената стойност, под който 75% от стойностите. Ако са достъпни само под формата на отношенията последователност, тъй като разпространението на мерки, използвани интерквартилен ширина данни. Тя се определя като- Нарязаните точки (кросоувър точка). процентните стойности се изчисляват, като пробата се раздели на групи от наблюдения, които са една и съща ширина, т.е. съдържа същия брой на измерените стойности. Броят по подразбиране на групи избран 10. Ако, например, 4, са показани квартили т.е. квартили съответстват персентили 25, 50 и 75. Може да се види, че броят на показаната персентил е един по-малко от предварително определен брой групи.
-
Процентил (и) (процента). Това се отнася до ценностите на персентил, дефинирани от потребителя. Въведете стойността на персентил в интервала от 0 до 100, а след това щракнете върху Add (Добавяне). Повторете тези стъпки за всички желани стойности на персентил. Стойностите във възходящ ред са показани в списъка. Например, ако въведете стойност от 25, 50 и 75, ще получим четвъртина. Може да зададени всяка персентил стойност, например, 37 и 83. В първия случай (37) е показана избран променлива стойност, под която лежи 37% от стойностите, а във втория случай (83) - стойността, под който 83% от стойностите.
следните мерки дисперсия могат да бъдат избрани в група дисперсия (разсейване)
Std. отклонение (стандартно отклонение) - е мярка за разсейване на измерените стойности; е равен на корен квадратен от дисперсията. В обхвата на ширина, равна на два пъти стандартното отклонение, което се забавя от двете страни на средната стойност е приблизително 67% от всички стойности на пробите, които се подчинява нормално разпределение.S. Е. означава (стандартна грешка на средната стойност) - Интервалът на ширина, равна на два пъти стандартната грешка, отложено около средната стойност, е средната стойност от населението с вероятност от около 67%. Стандартната грешка определя като стандартното отклонение, разделено на корен квадратен от размера на пробата.
Обикновено променливи дисперсионни мерки, свързани с мащаба интервал и са нормално разпределени, са стандартното отклонение и стандартната грешка. Както бе споменато по-горе, стандартното отклонение позволява да се определи толерантност редица индивидуални стойности. Съгласно така наречения правило глезена в една гама от стандартното отклонение (покриващи ширина на стандартно отклонение в двете посоки от средната стойност) е приблизително 67% от стойностите в обхвата на два пъти стандартното отклонение - около 95%, и в границите на три пъти стандартното отклонение - около 99% от стойностите ,
От друга страна, ви позволява да настроите стандартната грешка на доверителния интервал за средната стойност. В обхвата на два пъти стандартната грешка от двете страни на средната стойност с вероятността от около 95% е средната стойност от цялото население. С вероятност от около 99% е в диапазона тройна стандартната грешка. Често посоча само една от двете мерки дисперсионни - обикновено стандартна грешка, тъй като стойността му е по-малко. Във всички случаи, трябва да разберете какво точно мерки за дисперсия се разбира.
В групата на Централна Склонност (Средна), можете да изберете от следните характеристики:
Средните (средна стойност) - средната аритметична стойност на измерените стойности; Тя се определя като сума от стойностите, разделена на техния брой. Например, ако има 12 измерени стойности и тяхната сума е 600, средната стойност е х = 600. 12 = 50.Медиана (средно) - това е точката, от мащаба на измерените стойности, над и под който се намира на половината от всички измерени стойности. Например, ако измерените стойности са както следва:
в началото те са подредени във възходящ ред: 233 445 67 889.
В този случай, медианата е стойността 5. Общо имаме 11 измерени стойности по тази причина е медианата от шест ценности. Над него е стойностите на 5 и по - също 5. Когато нечетен брой средни стойности винаги ще бъде същата като тази на измерените стойности. Когато четен брой средната е средната стойност на две съседни стойности. Например, ако имате следните измерените стойности:
медианата в този случай ще бъде: (6 + 7). 2 = 6.5.
Mode (мода) - е стойността, която се проявява най-често в извадката. Ако се появи една и съща най-висока честота на няколко стойности, след това изберете най-малкото от тях.Сума (Сума) - сумата от всички стойности.
В група за разпространение (дистрибуция), можете да изберете следните действия асиметрията на разпределение:
Асиметрия (асиметрия фактор) - измерване на разпределението на честота на отклоненията от това симетрично разпределение, т.е. такива, които са на еднакво разстояние от средната стойност на данни от двете страни на пробата е същият брой стойности. Ако наблюденията са нормално разпределени, а след това асиметрията е нула. За да проверите за нормалното разпределение, можете да използвате следното правило: Ако асиметрията е значително по-различно от нула, хипотезата, че данните са от нормално общо население, следва да се отхвърли. Ако горната част на асиметрично разпределение е изместен към по-малки стойности, ние говорим за положителна асиметрия, в обратния случай - на отрицателно.Ексцес (коефициент на вариация или ексцес) - показва дали нежна разпределение (с голяма стойност на коефициента), или стръмен. Коефициентът на вариация е нула, ако наблюденията са нормално разпределени. Следователно, за да се тества за нормално разпределение може да се използва и друго правило: Ако коефициентът на вариация е значително по-различно от нула, хипотезата, че данните са от нормално общо население, следва да се отхвърли.
Обикновено, променливи, свързани с един интервал от скалата и се подчиняват нормално разпределение, като се използва основните характеристики на средната стойност. и като мярка разсейване - стандартно отклонение или стандартна грешка. За редни или интервални променливи не са нормално разпределени - съответно медианата, или първата и третата четвъртина. За променливите, свързани с номиналната скала, не може да се дава на други съществени характеристики, с изключение на модата.
В диалоговия прозорец има още една:
Стойностите са група средите (стойности са средни стойности от групите точки). Ако този флаг е установен, а след това при изчисляване на средните и процентни стойности на останалата оценка на тези характеристики, ще се определят за концентрирани данни. Този въпрос е посветен отделен раздел.
За променлива промени (възраст) се определят следните характеристики: средна, медиана, режим, квартили, стандартно отклонение, вариацията, гама, минимум, максимум, стандартна грешка, асиметрия и ексцес. Продължете, както следва:
Изберете Анализирайте командите от менютата (анализ) / дескриптивна статистика (дескриптивна статистика) / честоти. (Честота)При честоти диалогови опция изключване на индикацията честотни таблици (таблици, показващи честота). Щракнете върху бутона OK.