Thống Kê Mô Tả Là Gì? ⚡️ Đặc Điểm – Phân Loại – Ứng Dụng

Thống kê là khoa học, hoặc một nhánh của toán học, liên quan đến việc thu thập, phân loại, phân tích, giải thích và trình bày các sự kiện và dữ liệu bằng số. Dưới đây là bài viết được phân tích rõ ràng hơn về phương pháp thống kê mô tả là gì, đặc điểm, phân loại và ứng dụng được chia sẻ từ luận văn 24.

Định nghĩa phương pháp thống kê mô tả

• Phương pháp thống kê mô tả là gì? Là hiển thị và tóm tắt các tính năng cơ bản của tập dữ liệu được tìm thấy trong một nghiên cứu nhất định, được trình bày dưới dạng tóm tắt mô tả mẫu dữ liệu và các phép đo của nó. Nó giúp các nhà phân tích hiểu dữ liệu tốt hơn.
• Thống kê mô tả đại diện cho mẫu dữ liệu có sẵn và không bao gồm các lý thuyết, suy luận, xác suất hoặc kết luận. Đó là một công việc cho thống kê suy luận.

Ý nghĩa của thống kê mô tả

• Thống kê mô tả là rất quan trọng bởi vì nếu chúng tôi chỉ đơn giản là dữ liệu thô của mình, thật khó để hình dung những gì dữ liệu đã hiển thị, đặc biệt là nếu có rất nhiều dữ liệu. Do đó, thống kê mô tả cho phép chúng tôi trình bày dữ liệu theo cách có ý nghĩa hơn, cho phép giải thích đơn giản hơn về dữ liệu.
• Thống kê mô tả giúp tạo điều kiện trực quan hóa dữ liệu. Nó cho phép dữ liệu được trình bày một cách có ý nghĩa và dễ hiểu, từ đó, cho phép giải thích đơn giản hóa các tập dữ liệu được đề cập.

Bạn đang gặp khó khăn khi phân tích spss, bạn đang cần tư vấn, hỗ trợ spss để hoàn thành tốt luận văn cuối khóa. Hãy tham khảo nhận chạy mô hình spss được cung cấp bởi Luận Văn 24, đảm bảo uy tín giúp bạn xóa bỏ các rắc rối từ SPSS.

3 Loại thông số trong thống kê mô tả

Phân phối, liên quan đến tần suất của từng giá trị

• Một tập dữ liệu bao gồm một phân phối các điểm hoặc giá trị. Các nhà thống kê sử dụng biểu đồ và bảng để tóm tắt tần suất của từng giá trị có thể có của một biến dưới dạng phần trăm hoặc số.
• Các nhà thống kê mô tả sự phân bố tần suất bằng biểu đồ hoặc bảng.

Xu hướng trung tâm, bao gồm giá trị trung bình của các giá trị

• Các phép đo xu hướng trung bình đánh giá giá trị trung bình hoặc trung tâm của tập dữ liệu và tìm kết quả bằng ba phương pháp: giá trị trung bình, chế độ và trung vị.
• Mean: Giá trị trung bình còn được gọi là “M” và là cách phổ biến nhất để tìm giá trị trung bình. Bạn lấy giá trị trung bình bằng cách cộng tất cả các câu trả lời, chia tổng số cho số câu trả lời hoặc “N”. Ví dụ, giả sử ai đó đang cố tính xem họ ngủ bao nhiêu giờ một ngày trong một tuần. Vậy tập hợp dữ liệu  là các dấu thời gian (ví dụ: 6,8,7,10,8,,9) và tổng của các giá trị này là 52. Có 7 đáp án nên N=7. Bạn chia tổng số 52 cho N hoặc 7 để được M, trong trường hợp này là 7,3.
• Mode: Chế độ là giá trị phản hồi phổ biến nhất. Một bộ có thể có bất kỳ số lượng trạng thái nào, kể cả “không”. Bạn có thể tìm trạng thái bằng cách sắp xếp  tập dữ liệu từ thấp nhất đến cao nhất rồi tìm kiếm câu trả lời phổ biến nhất. Vì vậy, sử dụng nghiên cứu về giấc ngủ của chúng tôi từ phần trước: 4,6,7,8,8,9,10. Như bạn có thể thấy, chế độ là 8.
• Median: Cuối cùng, chúng ta có giá trị trung bình, được định nghĩa là giá trị ngay giữa tập dữ liệu. Sắp xếp các giá trị theo thứ tự tăng dần và tìm số ở giữa tập hợp. Trong trường hợp này, trung bình là tám.

Độ biến thiên (độ phân tán)

Một phép đo độ biến thiên cung cấp cho nhà thống kê ý tưởng về mức độ phổ biến của các câu trả lời. Độ phân tán có ba khía cạnh – Phạm vi, độ lệch chuẩn và phương sai.

• Range (Phạm vi): Sử dụng phạm vi để xác định khoảng cách giữa các giá trị cực đoan nhất. Bắt đầu bằng cách trừ giá trị nhỏ nhất trong tập dữ liệu khỏi giá trị lớn nhất của nó. Hãy chuyển sang nghiên cứu về giấc ngủ một lần nữa: 4,6,7,8,8,9,10. Chúng tôi trừ bốn (thấp nhất) từ mười (cao nhất) và nhận được sáu. Đó là thành tích của bạn.
• Standard Deviation (Độ lệch chuẩn): Cái nhìn này đòi hỏi một chút công việc. Các độ lệch chuẩn là biến thể trung bình của tập dữ liệu của bạn, cho biết mỗi điểm khác nhau bao nhiêu so với giá trị trung bình. Độ lệch chuẩn của bạn càng lớn thì độ biến thiên của tập dữ liệu càng lớn. Thực hiện theo sáu bước sau:
  • Liệt kê các điểm và điểm trung bình của chúng.
  • Tìm độ lệch chuẩn bằng cách trừ đi giá trị trung bình từ mỗi điểm.
  • Bình phương mỗi độ lệch.
  • Tổng của tất cả các độ lệch bình phương.
  • Chia tổng bình phương các độ lệch cho N-1.
  • Tìm căn bậc hai của kết quả.
• Variance (Phương sai): Phương sai phản ánh sự lan truyền của một tập dữ liệu. Mức độ lan truyền của dữ liệu càng rộng thì sự khác biệt so với giá trị trung bình càng lớn. Bạn nhận được phương sai bằng cách bình phương độ lệch chuẩn.

Đặc điểm của số liệu trong thống kê mô tả

• Nói tóm lại, thống kê mô tả giúp mô tả và hiểu các đặc điểm của một tập dữ liệu nhất định bằng cách cung cấp các bản tóm tắt ngắn gọn về kích thước mẫu và dữ liệu. Các loại thống kê mô tả quen thuộc nhất là các phép đo tính trung tâm: trung bình, trung bình và chế độ, được sử dụng ở hầu hết các cấp toán học và thống kê. Giá trị trung bình hoặc giá trị trung bình được tính bằng cách cộng tất cả các số trong một tập hợp dữ liệu và chia cho số lượng các số trong tập hợp.

• Ví dụ: tổng của tập dữ liệu sau là 20: (2, 3, 4, 5, 6). Giá trị trung bình là 4 (20/5). Chế độ của tập dữ liệu là giá trị xuất hiện thường xuyên nhất và trung vị là con số nằm ở giữa tập dữ liệu. Đó là con số phân tách các con số cao hơn với các con số thấp hơn trong một tập dữ liệu. Tuy nhiên, có những loại thống kê mô tả ít phổ biến hơn nhưng vẫn rất quan trọng.
• Mọi người sử dụng  thống kê mô tả để khôi phục những hiểu biết định lượng khó hiểu từ các tập dữ liệu lớn đến các biểu đồ nhỏ. Ví dụ, điểm trung bình (GPA) của học sinh cung cấp một cái nhìn tổng quan tốt về  thống kê mô tả. Ý tưởng đằng sau điểm trung bình là nó lấy điểm dữ liệu từ nhiều bài kiểm tra, lớp học và điểm số rồi tổng hợp chúng  để có được bức tranh toàn cảnh về thành tích học tập tổng thể của học sinh. Điểm trung bình cá nhân của học sinh phản ánh thành tích học tập trung bình của học sinh đó.

Bạn chưa biết cách chạy thống kê mô tả trong spss? Bạn đang gặp khó khăn về cách đọc vị kết quả? Tại đây là một bài viết được chia sẻ chi tiết về khái niệm, phân loại và hướng dẫn cách chạy thống kê mô tả trong spss. Xem ngay để hiểu cách thực thi đơn giản được chính Luận văn 24 biên soạn nhé.

Các phương pháp trong thống kê mô tả

Thống kê mô tả bao gồm các phương pháp nào? Dưới đây sẽ trả lời rõ nhất về phương pháp trong thống kê mô tả

Thống kê mô tả đơn biến

Trong thống kê mô tả, dữ liệu đơn biến chỉ phân tích một biến. Nó được sử dụng để xác định các đặc điểm của một đặc điểm duy nhất và không được sử dụng để phân tích bất kỳ mối quan hệ hoặc nguyên nhân nào.

Thống kê mô tả hai biến

Trong phân tích hai biến, bạn đồng thời nghiên cứu tần suất và độ biến thiên của hai biến để xem liệu chúng có thay đổi cùng nhau hay không. Bạn cũng có thể so sánh xu hướng trung tâm của hai biến trước khi thực hiện các kiểm tra thống kê tiếp theo.

Câu hỏi thường gặp về thống kê mô tả

Sự khác biệt giữa thống kê mô tả và thống kê suy luận là gì?

• Thống kê mô tả tóm tắt các đặc điểm của tập dữ liệu.
• Thống kê suy luận cho phép bạn kiểm tra một giả thuyết hoặc đánh giá xem dữ liệu của bạn có thể khái quát hóa cho dân số rộng hơn hay không.

3 loại thống kê mô tả chính là gì?

Ba loại thống kê mô tả chính liên quan đến phân phối tần suất, xu hướng trung tâm và tính biến thiên của tập dữ liệu.

• Phân phối đề cập đến tần suất của các phản ứng khác nhau.
• Các phép đo xu hướng trung bình cung cấp cho bạn giá trị trung bình của mỗi phản hồi.
• Chỉ số thay đổi cho biết mức độ lan rộng hoặc phân tán của tập dữ liệu của bạn.

Sự khác biệt giữa thống kê mô tả đơn biến, hai biến và đa biến là gì?

• Thống kê đơn biến chỉ tóm tắt một biến tại một thời điểm.
• Thống kê hai biến so sánh hai biến.
• Thống kê đa biến so sánh nhiều hơn hai biến.

Thống kê mô tả là gì? Đây là bài viết giải đáp toàn bộ thông tin cần thiết dành cho bạn. Hãy xem lại lần nữa để hiểu chính xác từng định nghĩa chi tiết, hy vọng sẽ giúp ích bạn trong việc nghiên cứu, phân tích trong thống kê mô tả.