Istnieje szereg miar statystycznych, służących do opisu zbiorowości statystycznej. Zwykle klasyfikuje się je z punktu widzenia dwóch następujących kryteriów:
Pierwszy – podział miar ze względu na zakres danych niezbędnych do ich wyznaczenia:
- miary klasyczne, do wyliczenia których niezbędne są wszystkie jednostki objęte badaniem statystycznym,
- miary pozycyjne, dla wyznaczenia których potrzebne są tylko wybrane obserwacje ze względu na zajmowaną pozycję w uporządkowanym zbiorze danych.
Drugi podział pozwala na klasyfikację miar ze względu na rodzaj informacji, jakie one wnoszą o empirycznym rozkładzie cechy statystycznej. I tak wyróżnia się tu:
- Miary położenia (średnie, przeciętne) – służą do określenia wartości cechy, wokół której skupiają się wszystkie pozostałe wartości tej cechy.
- Miary dyspersji (zmienności, rozproszenia) – badają stopień zróżnicowania wartości cechy, w tym wokół miar średnich.
- Miary asymetrii (skośności) – służą do badania kierunku i siły ewentualnej asymetrii rozkładu zbiorowości ze względu na daną cechę statystyczną.
- Miary koncentracji – pozwalają określić stopień koncentracji wokół wartości średniej, jak również ustalić stopień koncentracji jednostek statystycznych ze względu na wartości badanej cechy (np. koncentracja wysokości wynagrodzeń, obrotów ze sprzedaży itp.).
Żródło: P. Tatarzycki: "Statystyka po ludzku", Wydawnictwo Złote Myśli, 2008r.
Miary rozproszenia można podzielić na klasyczne i pozycyjne. Ponadto możliwy jest podział tych miar na bezwzględne (absolutne) i względne (relatywne, stosunkowe):
Żródło: P. Tatarzycki: "Statystyka po ludzku", Wydawnictwo Złote Myśli, 2008r.
Powiązane posty:
W kolejnych postach zostaną omówione wybrane miary miary zmienności oraz przedstawione przykłady zastosowania w arkuszu kalkulacyjnym Excel.
Powiązane posty:
Opracowanie własne na podstawie: P. Tatarzycki: "Statystyka po ludzku", Wydawnictwo Złote Myśli, 2008r.
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz