Расчет описательных характеристик статистической совокупности с помощью MS Office Excel

Статистическая информация представляется совокупностью данных, для характеристики которых используются разнообразные показатели, называемые показателями описательной статистики. Уровень образования, прожиточный минимум, дифференциация доходов населения, среднее число детей в семье, средний курс доллара и мера его колебания за определенный интервал времени, таблицы продолжительности жизни, наиболее часто встречающийся счет в чемпионате России по футболу — все это показатели описательной статистики.

Показатели описательной статистики можно разбить на несколько групп.

1. Показатели положенияописывают положение данных на числовой оси. Примеры таких показателей: минимальный и максимальный элементы выборки (первый и последний члены вариационного ряда), верхний и нижний квартили (ограничивают зону, в которую попадают 50% центральных элементов выборки). Сведения о середине совокупности могут дать средняя арифметическая, средняя гармоническая, медиана и другие характеристики.

2. Показатели разбросаописывают степень разброса данных относительно своего центра. К ним, в первую очередь, относятся: дисперсия, стандартное отклонение, размах выборки (разность между максимальным и минимальным элементами), межквартильный размах (разность между верхним и нижним квартилем), эксцесс и т.п. Эти показатели определяют, насколько кучно основная масса данных группируется около центра.

3. Показатели асимметриихарактеризуют симметрию распределения данных около своего центра. К ним относят коэффициент асимметрии, положение медианы относительно среднего и т.п.

4. Показатели, описывающие закон распределения, дают представление о законе распределения данных. Сюда относятся таблицы частот, таблицы частостей, полигоны, кумуляты, гистограммы.

На практике чаще всего используются следующие показатели: средняя арифметическая, медиана, дисперсия, стандартное отклонение. Однако для получения более точных и достоверных выводов необходимо учитывать и другие из перечисленных выше характеристик, а также обращать внимание на условия получения выборочных совокупностей. Наличие выбросов, т.е. грубых ошибочных наблюдений, может не только сильно исказить значения выборочных показателей (выборочного среднего, дисперсии, стандартного отклонения и т. д.), но и привести ко многим другим ошибочным выводам.

При проведении сложного статистического или инженерного анализа можно упростить процесс и сэкономить время, используя надстройку «Пакет анализа». Для анализа данных с помощью этого пакета следует указать входные данные и выбрать параметры; расчет будет выполнен с помощью подходящей статистической или инженерной макрофункции, а результат будет помещен в выходной диапазон. Некоторые инструменты позволяют представить результаты анализа в графическом виде.

Надстройка Пакет анализа в MS Office Excel содержит различные статистические процедуры, предоставляющие широкий спектр средств для проведения статистического анализа (Приложение 2).