Olasılıksal örnekleme: Öğelerin rastgele yöntemlerle seçildiği, yani örnek için öğelerin seçiminin rastgele prosedürlerle ve bilinen seçim olasılıklarıyla gerçekleştirildiği örnek bir işlemdir.
Uygulanan-istatistik-göstergeler yönetimiÖRNEKLEME
Örnek seçim yöntemleri
Olasılıksal örnekleme: Öğelerin rastgele yöntemlerle seçildiği, yani örnek için öğelerin seçiminin rastgele prosedürlerle ve bilinen seçim olasılıklarıyla gerçekleştirildiği örnek bir işlemdir.
ÖRNEKLEME
Örnek seçim yöntemleri
1-Basit rastgele örnekleme: Öğelerin veya birimlerin tek tek ve doğrudan rastgele bir işlem aracılığıyla seçildiği, seçilmeyen her öğenin diğerleriyle aynı seçim fırsatına sahip olduğu bir örnek seçimidir. Her bir numune ekstraksiyonundaki elemanlar. Dolayısıyla, popülasyondaki her bir öğenin eşit seçilme olasılığı olmalıdır.
ÖRNEKLEME
Örnek seçim yöntemleri
2-Sistematik örnekleme: Elemanlar düzenli bir şekilde seçilir ve popülasyona dahil olan eleman veya birimlerin sayısına ve örneğin büyüklüğüne bağlıdır. Nüfusun tüm unsurlarının bir listesinin kullanılmasını gerektirir.
ÖRNEKLEME
Örnek seçim yöntemleri
3-Tabakalı örnekleme: Popülasyon, her biri bağımsız olarak örneklenen belirli sayıda alt gruba veya tabakaya bölünür. Nüfusun alt gruplara veya katmanlara ayrıldığı sürece tabakalaşma denir. Tabakalamanın amacı, alt grupların veya katmanların her birinde ayrı seçimler yapmaktır.
ÖRNEKLEME
Örnek seçim yöntemleri
Olasılıksız örnekleme: Örnek öğelerin rastgele veya rastgele prosedürlerle veya bilinen seçim olasılıklarıyla seçilmediği tüm yöntemleri içerir . Olasılıksız örnekleme için bazı seçim prosedürleri şunlardır:
- Karar örneklemesi: Kota örneklemesi: karar örneklemesi: Nedensel gruplama örneklemesi:
İSTATİSTİKSEL VERİ
Kantitatif özelliklerin verileri: sayısal olarak ifade edilebilen ve ölçümler ve sayımlar yoluyla elde edilenlerdir. Herhangi bir disiplinde nicel bir veri bulunabilir; psikoloji, muhasebe, ekonomi, reklamcılık vb.
İSTATİSTİKSEL VERİ
Nicel ve nitel özelliklere sahip veriler sırasıyla şu şekilde sınıflandırılır:
1-Sürekli değişkenler:
2-Kesikli değişkenler:
İSTATİSTİKSEL VERİ
Niteliksel özelliklere sahip veriler: Niteliksel özelliklere sahip veriler sayısal olarak ifade edilemeyen verilerdir. Bu veriler onlarla çalışmadan önce sayısal değerlere dönüştürülmelidir.
İSTATİSTİKSEL VERİ
Niteliksel özellikler verileri şu şekilde sınıflandırılır:
1-Nominal veriler: Cinsiyet, çalışma kariyeri, zemin malzemesi, nitelikler vb. Kategorileri içerir.
2-hiyerarşik veriler: kavramlar tercih veya başarıya göre sıralandığında öznel değerlendirmeler
İSTATİSTİKSEL VERİ
Frekans dağılımı: Büyük miktarda veya miktarda veriye sahip olduğunuzda, bunları gruplamak bazen çok zordur.
Bilgiyi düzenlemenin bu yoluna frekans dağılımı denir ve verilerin sınıflar ve frekanslar aracılığıyla sıralanmasından oluşur.
İSTATİSTİKSEL VERİ
Veriler bir frekans dağılımında sunulduğunda, gruplandırılmış veriler olarak adlandırılır. Bir değişkenin gözlenen tüm verileri dağınık bir şekilde listelendiğinde, gruplanmamış veri olarak adlandırırız.
DAĞITIM TARİHİ
FREKANSLAR
Giriş
Herhangi bir istatistiksel çalışmanın bir önceki aşaması veri toplama ve sıralamaya dayanmaktadır; Bu, sayısal ve grafiksel özetler yardımıyla yapılır.
Konum ölçümleri
Bunlar, verilerin nasıl dağıtıldığını göstermeden, verilerin nerede olduğunu bilmemize yardımcı olan önlemlerdir.
Bir frekans dağılımı oluşturma adımları: Bir frekans dağılımının inşası ve anlaşılması için gerekli tüm teorik unsurları zaten biliyoruz, uygulanması için gerekli adımları göstermeye devam edeceğiz.
3 ° Sınıf aralığı biliniyorsa, sınıf sayısını hesaplayın.
NC = R
Ci
İkinci ve üçüncü adımlarda görülebileceği gibi, bu denklemleri basit matematiksel yöntemlerle çözmek çok zor olacaktır, çünkü her biri iki bilinmeyen sunar.
İstatistiklerde, bir histogram, her bir çubuğun yüzeyinin temsil edilen değerlerin frekansı ile orantılı olduğu, çubuklar biçimindeki bir değişkenin grafiksel temsilidir.
Yaş aralıkları veya örnek yüksekliği gibi sürekli bir değişkeni incelerken kullanılır ve kolaylık sağlamak için değerleri sınıflara, yani sürekli değerlere gruplanır. Verilerin altıncı sınıf anlaşması veya eğitim düzeyi gibi nitel (sayısal olmayan) olduğu durumlarda, bir sektör diyagramı tercih edilir.
Frekans poligonu
Bir frekans histogramının sütunlarının üstündeki orta noktaları birleştirerek yapılan bir grafik.
Çubuk grafiği
Birbirinden ayrılmış dikdörtgen veya çubuk kümesidir, çünkü ayrık değişkenleri temsil etmek için kullanılır; çubuklar eşit taban veya genişlikte olmalı ve eşit mesafelerde olmalıdır. Dikey ve yatay olarak düzenlenebilirler.
Doğrusal Grafik
Bir çizgi grafik, belirli bir zamanda toplanan veri serilerini temsil etmek için kullanılır. Veriler zaman aralıklarında bir grafik üzerinde çizilir ve ortaya çıkan noktaları birleştiren bir çizgi çizilir.
YUVARLAK GRAFİK:
% 100 çubuk grafik ve daire grafiği: Özellikle toplam miktarın bölündüğü parçaları temsil etmek için kullanılır.
Savaş başlığı:
Savaş başlığı: Bu grafik, bir frekans dağılımının birikmiş frekanslarının temsilinden oluşur. İki farklı şekilde inşa edilebilir; "küçüktür" veya "veya daha fazla" bazında. Dağılımın medyan değerini belirleyebilirsiniz.
TARTIŞMA ÖRNEKLERİ
ARİTMETİK ORTALAMA KONUMUNUN ÖNLEMLERİ
Bir dağılımı karakterize eden önlemlerden biri, girilen x i değerlerinin toplanması ve toplam N sayısına bölünmesiyle elde edilen aritmetik ortalamadır.
İSTATİSTİK ORTA
Sipariş verildikten sonra aynı sayıda veriyi ondan önce ve sonra bırakan değişkenin değeridir. Bu tanıma göre, ortancaya eşit veya ondan daha az veri kümesi verinin% 50'sini temsil edecektir ve ortancadan büyük olanlar toplam numune verilerinin diğer% 50'sini temsil edecektir.
İSTATİSTİK ORTA
Bu kavramı anlamak için sıralı değerler serisine (2, 5, 8, 10 ve 13) sahip olduğumuzu varsayacağız, medyanın konumu şöyle olacaktır:
İSTATİSTİK ORTA
Ve sıralı seri (2, 5, 8, 10,13 ve 15) olsaydı, medyanın pozisyonu şöyle olurdu:
Yani, konum üç buçuk. Üç buçuk pozisyonu vurgulamak mümkün olmadığından, bu durumda (8 + 10) / 2 = 9'a karşılık gelen eşdeğer bir medyan üretmek için üçüncü ve dördüncü pozisyonların iki değerini ortalamak gerekir. Bu, değerlerin yarısının 9 değerinin altında, diğer yarısının da bu değerin üstünde olduğunu gösterir.
MODA
MODA
Kalıcı ölçüm, veriler içinde en sık tekrarlanan değeri gösterir; yani, sıralı serimiz (2, 2, 5 ve 7) varsa, en çok tekrarlanan değer, verilerin modu olacak olan 2 sayısıdır. Bazı durumlarda iki değerin Bimodal olarak adlandırılan en yüksek frekansta veya diğer durumlarda multimodal olarak bilinen ikiden fazla değerle sunulması mümkündür.
Merkezi Eğilim Ölçüleri
Merkezi Eğilim Ölçüleri
Verilerin konsantre olma şekline göre en temsili değerleri belirlememize izin verir.
Ortalama, verinin ortalamasını gösterir; yani, değerler eşit parçalara dağıtıldığında bireylerin her birinin alacağı değeri bize bildirir.
Merkezi Eğilim Ölçüleri
Buna karşılık Medyan, verileri her biri verilerin yüzde ellisine sahip olan iki eşit parçaya ayıran değeri bize bildirir.
Son olarak, Moda verilerde en çok tekrarlanan değeri gösterir
POZİSYON ÖNLEMLERİ POZİSYON ÖNLEMLERİ
Konum ölçümleri, bir veri kümesini aynı sayıda kişiye sahip gruplara böler.
Konum ölçümlerini hesaplamak için, veriler en azdan en büyüğe sıralanmalıdır.
POZİSYON ÖNLEMLERİ
Kartiller
Çeyrekler, sıralı bir veri kümesini dört eşit parçaya bölen değişkenin üç değeridir.
Q1, Q2 ve Q3 verilerin% 25,% 50 ve% 75'ine karşılık gelen değerleri belirler.
Q2 medyanla çakışıyor.
POZİSYON ÖNLEMLERİ
deciles
Deciles, veri serisini on eşit parçaya bölen dokuz değerdir.
Deciles, verilerin% 10,% 20… ve% 90'ına karşılık gelen değerleri verir.
D5 medyanla çakışır.
POZİSYON ÖNLEMLERİ
Yüzdelik
Yüzdelikler, veri serisini 100 eşit parçaya bölen 99 değeridir.
Yüzdelik değerler verilerin% 1,% 2… ve% 99'una karşılık gelen değerleri verir.
P50, medyanla çakışır.
ÖLÇÜMLERİ
NIN-NİN
DAĞILIM
DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
Aralık, bir dağıtımdaki verilerin en büyük ve en küçük arasındaki farktır
İstatistik
DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
Ortalamadan sapma, istatistiksel değişkenin her bir değeri ile aritmetik ortalama arasındaki farktır.
D i = x - x
DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
Ortalama sapma, ortalamadan sapmaların mutlak değerlerinin aritmetik ortalamasıdır.
Ortalama sapma, DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
Varyans Özellikleri
- Varyans, her zaman olacaktır olduğu bir pozitif değer veya sıfır skorları tüm iguales.Si olduğu durumunda, değerlerin değişken olan ilave bir sayı varyans değiştirmez.
DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
Varyans Özellikleri
3 bütün halinde değerleri değişken vardır çarpılır bir yan dizi varyans olan çarpılır ile kare bunun sayısı.
DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
Varyans Özellikleri
4 Aynı ortalamaya sahip birkaç dağılımımız varsa ve bunların ilgili varyanslarını bilersek, toplam varyans hesaplanabilir.
DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
Varyans gözlemleri
- Varyans, ortalamaya eşit, vaka extremas.En çok hassas bir indeks skorları olan medyayı bulamıyorum mümkün olmayacaktır etmek bulmak varyansı.
DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
Varyans gözlemleri
3 varyans olan sapmalar kare olduğundan, veri ile aynı birimler cinsinden ifade değildir.
DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
Standart sapma
Standart sapma (σ) verinin ne kadar ayrıldığını ölçer.
Formül kolaydır: varyansın kare köküdür. Peki, "varyans nedir?"
DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
Standart sapma Varyansı
Varyans (standart sapmanın karesi olan: σ 2) şu şekilde tanımlanır:
Kareli ortalama farklılıkların ortalamasıdır.
DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
Standart sapma
Başka bir deyişle, şu adımları izleyin:
Ortalamayı hesaplayın (sayıların ortalaması)
DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
Standart sapma
Şimdi, her sayı için ortalamayı çıkarın ve sonucun karesini alın (kare farkı).
DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
Standart sapma
Şimdi bu farklılıkların karesini hesaplayın. (Neden kare?)
DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
Standart sapma
(Neden kare?)
Her farkın karesini almak tüm sayıları pozitif yapar (negatif sayıların varyansı azaltmasını önlemek için)
DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
Standart sapma
Ayrıca büyük farklar da ön plana çıkıyor. Örneğin 100 2 = 10.000, 50 2 = 2.500'den çok daha büyüktür.
Ama onları karelemek cevabı çok büyük yapar, bu yüzden geri alırız (kare kök ile) ve böylece standart sapma çok daha yararlıdır
DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
Orijinal dosyayı indirin
