Методы описательной статистики.

Методы описательной статистики. Основные понятия проверки статистических гипотез.

Методы описательной статистики.

В результате эксперимента получаются значения, результаты измерений по каждому элементу совокупности. При малом числе наблюдений, когда не требуется выявление закономерностей, для описания совокупности достаточно представления всех полученных значений.

Однако в большинстве случаев для анализа полученных данных необходимо предварительно описать полученную статистическую совокупность с помощью ряда параметров.

Прежде чем приступать к описанию признака, необходимо определить его шкалу измерения и вид распределения. От этого зависит выбор статистического пути его обобщения.

Признаки, или переменные, могут принимать различные конкретные значения. Различают три основные шкалы, в которых могут быть представлены значения признаков:

1) количественная шкала; признак можно считать измеренным в этой шкале, если для двух значений этого признака можно сказать, какое из них больше и во сколько раз, например, возраст, доход, стаж работы и т.д.;

2) порядковая шкала; признак можно считать измеренным в этой шкале, если для двух значений этого признака можно сказать, какое из них больше, но нельзя сказать во сколько раз, например, образование, степень тяжести заболевания и т.д.; можно сказать, что порядковые данные занимают промежуточное положение между количественными и качественными типами. Их можно упорядочить как количественные данные, но над ними нельзя производить арифметические действия, как над качественными данными;

3) качественная шкала; для признаков, измеренных в этой шкале нельзя сказать даже какое из значений признака больше, тем более – во сколько раз, например, пол, профессия, место жительства, диагноз, семейное положение и т.д.; качественные данные, которые могут быть отнесены только к двум противоположным категориям да – нет, принимающие одно из двух значений (выжил – умер; курит – не курит)) называются дихотомическими.

Количественные признаки могут быть

- непрерывными, принимающими любое значение на непрерывной шкале, например масса тела, температура, биохимические показатели крови;

- дискретными, принимающие лишь определенные значения из диапазона измерения, обычно целые, например, число рецидивов, число детей в семье, число заболеваний у одного больного, число выкуриваемых сигарет.

Для правильного выбора пути статистического анализа необходимо знать вид распределения изучаемого признака.

Под видом распределенияслучайной величины понимают соответствие, устанавливаемое между всеми возможными числовыми значениями случайной величины и вероятностями их появления в совокупности.

Вид (закон) распределения может быть представлен:

- аналитической зависимостью в виде формулы;

- в виде графического изображения;

- в виде таблицы.

Числовыми характеристиками (параметрами) распределения являются математическое ожидание (среднее) и среднее квадратическое отклонение.