2.1: Обзор и превью

Review and Preview
JoVE Core
Statistics
A subscription to JoVE is required to view this content.  Sign in or start your free trial.
JoVE Core Statistics
Review and Preview
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

8,874 Views

01:13 min
April 30, 2023

Overview

Данные — это отдельные элементы информации, полученные из генеральной совокупности или выборки. Данные могут быть классифицированы как качественные (категориальные), количественные непрерывные или количественные дискретные. Поскольку в исследовании нецелесообразно измерять всю популяцию, исследователи используют выборки для представления популяции. Случайная выборка – это репрезентативная группа из генеральной совокупности, выбранная с помощью метода, который дает каждому индивидууму в популяции равные шансы быть включенным в выборку. Методы случайной выборки включают простую случайную выборку, стратифицированную выборку, кластерную выборку и систематическую выборку. Удобная выборка — это неслучайный метод выбора выборки, который часто дает смещенные данные.

После того, как данные собраны, их можно описать и представить в различных форматах. Например, предположим, что человек заинтересован в покупке дома в определенном районе. Не имея большой информации о ценах на жилье, покупатель может попросить агента по недвижимости предоставить образец данных о ценах. Чтение всех цен в образце может быть немного ошеломляющим. Лучшим способом может быть рассмотрение медианной цены и колебаний цен. Медиана и вариация — это всего лишь два способа, которые можно использовать для описания данных. Агент также может предоставить график данных, что может быть более удобным способом понять цены на жилье.

Область статистики, которая подробно описывает числовые и графические способы описания и отображения выборочных данных, называется «описательной статистикой». Статистический график — это инструмент, который помогает узнать о форме или распределении выборки или генеральной совокупности. График может быть более эффективным способом представления данных, чем стек чисел, поскольку с него легко наблюдать за кластерами данных и определять позиции, в которых имеется всего несколько значений данных. Газеты и Интернет используют графики для отображения тенденций и для того, чтобы читатели могли быстро сравнивать факты и цифры. Некоторые типы графиков, которые используются для обобщения и организации данных, включают точечную диаграмму, гистограмму, диаграмму стебля и листа, частотный полигон (тип ломаной линейной диаграммы), круговую диаграмму и ящичковую диаграмму.

Transcript

Напомним, что данные в широком смысле классифицируются на количественные и качественные.

Количественные данные представляют собой измерения или подсчет числовых значений, таких как разный рост учащихся в классе.

И наоборот, качественные данные, также известные как категориальные данные, представляют собой нечисловые переменные, такие как различные цвета волос.

Для эффективного статистического анализа эти неорганизованные, большие наборы данных суммируются и представляются в числовом виде в табличной или визуальной форме в графической форме.

Например, изменения температуры, измеренные в течение дня, можно обобщить в виде таблицы.

Эти данные также могут быть представлены графически. Здесь время отображается по горизонтальной оси, а по вертикальной — температура.

Точки на графике соединены в шаблон, обеспечивающий визуальное понимание того, как дневная температура меняется со временем.

График также идентифицирует выбросы из других значений данных, которые указывают на экстремальные температуры, наблюдаемые в течение дня.

Key Terms and definitions​

  • Data - Individual items of qualitative or quantitative information obtained from a population or sample.
  • Random Sampling - A systematic approach of gathering representative data from a population.
  • Cluster Sampling - A sampling method where the researcher selects groups of subjects, instead of individual participants.
  • Descriptive Statistics - Numerical and graphical methods to summarize and present data.
  • Graphical Representation - Utilization of graphs to summarize and organize data better.

Learning Objectives

  • Define Data – Understanding the types: qualitative, quantitative continuous, or quantitative discrete (e.g., data).
  • Contrast Random Sampling vs Cluster Sampling – Understanding key differences (e.g., cluster sampling).
  • Explore Simple Sampling Techniques – Application and significance (e.g., simple random, stratified, and systematic sampling).
  • Explain Descriptive Statistics – Understanding its role in data description and presentation.
  • Apply Graphical Representation – Learning different types for better data visualization.

Questions that this video will help you answer

  • What are qualitative and quantitative data and how to differentiate them?
  • What are random and cluster sampling, and how are they different?
  • How are data described and what are descriptive statistics?

This video is also useful for

  • Students - Understand how data and sampling methods aid in research and learning.
  • Educators - Provides a clear framework to teach statistical data collection and interpretation.
  • Researchers - Understanding sampling techniques for research methodologies.
  • Data Analysts - Offers knowledge on effective data description methods and visualizations.