통계 데이터 예제

측정을위한 스케일의 더 나은 이해에 대한 이러한 정보를 제공 주셔서 감사합니다. 그것의 정말 도움이 이러한 저울 사이의 혼란을 취소. 정말 감사 할 수있는 예제를 제공. 통계 메서드는 특정 데이터 형식에서만 사용할 수 있기 때문에 데이터 형식은 중요한 개념입니다. 연속 데이터를 범주형 데이터와 다르게 분석해야 하며 그렇지 않으면 잘못된 분석이 발생할 수 있습니다. 따라서 처리하는 데이터 유형을 알면 올바른 분석 방법을 선택할 수 있습니다. 다음 표에서는 다양한 단순 데이터 형식, 관련 배포, 허용 가능한 작업 등을 분류합니다. 논리적 가능한 값에 관계없이 이러한 모든 데이터 형식은 일반적으로 임의 변수 이론이 실제 숫자를 보유한다고 명시적으로 가정하기 때문에 실제 숫자를 사용하여 코딩됩니다. 기본 통계의 퀴즈는 다음과 같은 명목, 서수, 간격 또는 비율 데이터입니다??,답변을 설명 1)켈빈 규모로 측정하는 온도. 2)군계급 3)HIV/AIDS 상태 4)식수 공급에서 대장균 형성 세균 수는 변수로 구성된 통계 데이터 분석데이터를 공급한다. 경우에 따라 데이터는 일변량 또는 다변량입니다. 변수의 수에 따라 연구원은 다른 통계 적 기술을 수행합니다.

서수 데이터를 처리할 때 명목 데이터와 같은 방법을 사용할 수 있지만 몇 가지 추가 도구에 액세스할 수도 있습니다. 따라서 주파수, 비율, 백분율로 서수 데이터를 요약할 수 있습니다. 그리고 원형 및 막대 차트로 시각화 할 수 있습니다. 또한 백분위수, 중앙값, 모드 및 사분면 범위를 사용하여 데이터를 요약할 수 있습니다. 수치 데이터. 이러한 데이터는 사람의 신장, 체중, IQ 또는 혈압과 같은 측정으로 의미가 있습니다. 또는 사람이 소유한 주식 수, 개가 가지고 있는 치아 수, 잠들기 전에 좋아하는 책을 읽을 수 있는 페이지 수 와 같은 수입니다. (통계학자들은 수치 데이터 양적 데이터라고도 합니다.) 서수 데이터는 수치 및 범주형 데이터를 혼합합니다. 데이터는 범주로 분류되지만 범주에 배치된 숫자는 의미가 있습니다. 예를 들어 레스토랑의 등급을 0(최저)에서 4(가장 높은 별)까지 평가하면 서수 데이터가 됩니다. 서수 데이터는 종종 그래프와 차트가 만들어질 때 그룹이 정렬되는 범주형으로 처리됩니다.

그러나 범주형 데이터와 달리 숫자는 수학적 의미를 갖습니다. 예를 들어 100명을 대상으로 설문조사를 실시한 후 0~4등급의 음식점을 평가해 달라고 하면 평균 100개의 응답을 받는 것이 의미가 있습니다. 범주형 데이터의 경우는 그렇지 않습니다. 고급 참고: 서수 데이터 집합에서 중앙 경향을 결정하는 가장 좋은 방법은 모드 또는 중앙값을 사용하는 것입니다. 순수주의자는 평균을 서수 집합에서 정의할 수 없다고 말할 것입니다. 불연속 데이터는 계산할 수 있는 항목을 나타냅니다. 나열할 수 있는 가능한 값을 취합니다. 가능한 값 목록은 고정될 수 있습니다(유한이라고도 함). 또는 0, 1, 2에서 무한대로 이동(카운트 무한)으로 이동할 수 있습니다. 예를 들어, 100개의 동전 뒤집기의 헤드 수는 0에서 100(유한 케이스)의 값을 차지하지만, 100개의 헤드를 얻는 데 필요한 플립 수는 100(가장 빠른 시나리오)에서 무한대까지 의 값을 사용합니다(100번째 헤드에 도달하지 않은 경우). 가능한 값은 100, 101, 102, 103으로 나열됩니다. .

. . (카운트 무한 대문자를 나타내는).

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