Основи на статистика на популации, примероци и карактеристични вредности;
Основи на статистиката: на популации, примероци и карактеристични вредности
Во следните месеци сакаме да искористиме мала серија блогови тука во „Научната кула“ за да расветлиме тема со која многу студенти стапуваат во контакт за време на додипломските студии: Основи на описна и истражувачка статистика, бидејќи ги има скоро во сите економски и се предаваат курсеви по природни науки.
Меѓу другото, ќе се занимаваме со следната содржина:
За повеќето од овие теми, покрај водена вежба (со решенија), ќе има и вежба за само-тест, до чиешто решение може да се пристапи преку дополнителна врска. Множеството слајдови за соодветното предавање - Статистика I и II во (скратено работно време) курсеви за диплома по деловна администрација и WiIng во летниот семестар 2016 на Универзитетот за применети науки Харц - може да се преземе на оваа страница. Прашања во врска со содржината на предавањата, како и вежбите и примерочните решенија, секако може да се постават во колоната за коментари на соодветните придонеси.
Ние сакаме да го отвориме првиот напис со дефинирање на некои основни поими, чие познавање ќе биде од суштинско значење за разбирање на целата следнава содржина: популација, под-популација, примерок, статистичка единица, карактеристичен и карактеристичен израз.
Едноставни вистини за комплициран свет
Население/население: Населението е збир на сите статистички единици релевантни за истрага. На пример, ако сакаме да спроведеме анкета меѓу 3.200 студенти на Универзитетот за применети науки Харц, овие 3.200 луѓе ја претставуваат нашата популација. Доколку треба да се изврши репрезентативна студија, неопходна е јасна дефиниција за популацијата, бидејќи вистински случаен избор може да се извлече само од целосно евидентирана популација.
Под-популација/под-популација: Било кој број на подпапулации може да се дефинира во рамките на популацијата. На пример, групата студенти за деловна администрација или група студенти по компјутерски науки се подпопулации на популацијата на сите студенти. Во овој пример, подпапулациите можат да се преклопуваат (конјунктура), бидејќи студент може да биде запишан на деловна администрација и курс по компјутерски науки истовремено. Исто така, може да се дефинираат пресечни (неповрзани) под-популации - на пример, група на студенти од машки и женски пол. Индивидуалните подмножества можат за возврат да бидат подмножества на други подмножества - на пример, групата жени студенти за деловна администрација е подгрупа на група студенти за деловна администрација, што сама по себе е подмножество на популацијата на сите студенти. Како што лесно можете да замислите, штом имате одреден број на подмножества, раскрсници и подмножества, брзо губите трага по нештата - таканаречените Венови дијаграми, кои ќе ги разгледаме во подоцнежниот пост на блогот, може да ви помогнат тука.
Пример: Случаен примерок е посебна под-популација - имено збир на статистички единици кои всушност биле испитани во истражувањето. Ако испитаме 100 студенти од вкупно 3.200 студенти на Универзитетот за применети науки Харц, овие 100 лица претставуваат примерок. Ако примерокот треба да биде репрезентативен - тоа е, ако одговорите на 100 студенти што се испитани треба со сигурност да ги заклучат ставовите на 3.200 студенти - се препорачува таканаречен случаен примерок. Секако, ќе има и пост на блогот за различните постапки за земање примероци.
Статистичка единица: Како што веќе стана јасно од досега кажаното, статистичка единица е единствен предмет што се разгледува во контекст на статистичко истражување или истрага. Во случај на студентско истражување, статистичка единица би била индивидуален студент - во случај на случаен примерок на компоненти од тековно производство, од друга страна, секоја одделна компонента претставува статистичка единица.
Карактеристика: Карактеристика е својство испитано на статистичка единица. На пример, ако ги прашаме студентите за нивната возраст, висина или задоволство од она што го нуди кафетеријата, сите три карактеристики - возраст, големина и задоволство - претставуваат карактеристики на оваа студија. Кога работите со SPSS или друг статистички софтвер, овие карактеристики стануваат вообичаени исто така познати како променливи.
Изразување: Израз е специфична вредност што ја претпоставува испитаната карактеристика. Ако, во нашето студентско истражување, еден од анкетираните студенти изјавил дека тие биле стари 28 години, високи 1,85 метри и биле „многу задоволни“ од она што универзитетската кафетерија го нуди на скала од 1 (многу задоволна) до 5 (тотално незадоволна), вредностите претставуваат 28 години, 1,85 метри и „многу задоволни“ претставуваат специфични карактеристики на возраста, висината и задоволството.Кога работите со SPSS или друг статистички софтвер, овие карактеристики одговараат на вредностите на соодветните варијабли.
Вежба: Идентификувајте ги основните концепти
Здружение за домување сака да побара од своите станари над 65-годишна возраст на тема „-ивотен стаж“. За оваа цел, 150 постари станари се избираат по случаен избор од базата на податоци на клиенти и им се пишува. Меѓу другото, се поставуваат прашања во врска со нивната лична проценка на коридорите без бариери, при што само еден од испитаниците изјавил дека тие за него „воопшто не се важни“.
Кои се во овој контекст ...
- популација?
- под-популација?
- Пример?
- статистичка единица (и)?
- Карактеристика?
- изразување?
За да ги видите решенијата, кликнете овде.
Содржината и задачите презентирани овде се дел од предавањето „Основи на статистиката“ на скратено работно време диплома за деловна администрација на Универзитетот за применети науки Харц. Комплетен преглед на целата содржина на ова предавање во научната кула може да се најде тука: Основи на статистиката.