Statistik: Konzepte und Methoden

Statistik:

Die Statistik wird allgemein als eine Sammlung numerischer Fakten betrachtet, die in Beziehung zueinander ausgedrückt und aus anderen Daten gesammelt wurden.

Kendall und Buckland (zitiert von Gini V. Glas / Julian C. Stanley, 1980) definieren Statistik als einen Wert, der als Zusammenfassung berechnet wird, und zwar auf einer Stichprobe von Beobachtungen. Dieser Wert wird in der Regel, wenn auch nicht notwendigerweise, als Schätzung eines Parameters einer gegebenen Population betrachtet; das heißt, als eine Funktion der Werte der Stichprobe.

"Statistik ist eine spezielle Technik zur quantitativen Untersuchung von Massen- oder Kollektivphänomenen, deren Vermittlung eine Masse von Beobachtungen anderer einfacherer Phänomene erfordert, die als Individuen oder Personen bezeichnet werden." (Gini, 1953).

R. Murray Spiegel (1991) sagt: "Die Statistik untersucht die Methoden, die Wissenschaftler verwenden, um Daten zu sammeln, zu organisieren, zusammenzufassen und zu analysieren, um gültige Schlussfolgerungen zu ziehen und angemessene Entscheidungen auf der Grundlage dieser Analyse zu treffen."

"Statistik ist die Wissenschaft, die sich mit der Sammlung, Klassifizierung und Darstellung von Fakten befasst, die einer numerischen Bewertung unterliegen, basierend auf der Beschreibung und dem Vergleich von Phänomenen." (Yale und Kendal, 1954).

Unabhängig vom Standpunkt ist der Schlüssel die wissenschaftliche Bedeutung, die die Statistik aufgrund ihrer vielfältigen Anwendungen hat.

Population:

Das Konzept der Population in der Statistik geht über das hinaus, was gemeinhin als solches bezeichnet wird. Eine Population ist genau definiert als eine endliche oder unendliche Menge von Personen oder Objekten, die gemeinsame Merkmale aufweisen.

"Eine Population ist eine Menge aller Elemente, über die wir versuchen, Schlussfolgerungen zu ziehen." Levin & Rubin (1996).

"Eine Population besteht aus einer Reihe von Elementen, die ein gemeinsames Merkmal haben." Cadenas (1974).

Beispiel:

Mitglieder des Ingenieurkollegiums des Bundesstaates Cojedes.

Die Größe einer Population ist ein wichtiger Faktor im Prozess der statistischen Forschung, und diese Größe wird durch die Anzahl der Elemente bestimmt, die sie darstellen. Entsprechend der Anzahl der Elemente in der Population kann diese endlich oder unendlich sein. Wenn die Anzahl der Elemente, die die Population ausmachen, sehr groß ist, können wir die Population als unendlich betrachten, zum Beispiel die Menge aller positiven Zahlen. Eine endliche Population ist eine, die aus einer begrenzten Anzahl von Elementen besteht, zum Beispiel die Anzahl der Studenten des Kerns San Carlos der Universidad Nacional Experimental Simón Rodríguez.

Stichprobe:

"Ihr Name bezeichnet einen Teil der Studienpopulation, der verwendet wird, um sie zu repräsentieren." R. Murray Spiegel (1991).

"Eine Stichprobe ist eine Sammlung einiger Elemente der Population, aber nicht aller." Levin & Rubin (1996).

"Eine Stichprobe sollte auf der Grundlage der Population definiert werden, und die Schlussfolgerungen, die aus einer solchen Stichprobe gezogen werden, können sich nur auf die Referenzpopulation beziehen." Cadenas (1974).

Beispiel:

Die Untersuchung von 50 Mitgliedern des Ingenieurkollegiums des Bundesstaates Cojedes.

Die Untersuchung von Stichproben ist einfacher als die vollständige Untersuchung der Population; sie kostet weniger und benötigt weniger Zeit. Schließlich erlaubt die Berücksichtigung einer ganzen Population immer noch die Annahme einer fehlerhaften Sache, so dass in einigen Fällen die Stichprobenziehung die Anhebung der Qualität ermöglicht.

Eine repräsentative Stichprobe enthält die wichtigsten Merkmale der Population in den gleichen Anteilen wie in der Population.

Statistiker sammeln Daten aus einer Stichprobe. Sie nutzen diese Informationen, um Rückschlüsse auf die Population zu ziehen, die durch diese Stichprobe repräsentiert wird. Folglich sind Stichprobe und Population relative Begriffe. Eine Population ist ein Ganzes, und eine Stichprobe ist ein Bruchteil oder ein Segment dieses Ganzen.

Variablen und Merkmale:

Die Variablen, auch quantitative Merkmale genannt, sind diejenigen, die durch Zahlen ausgedrückt werden können. Sie sind Zeichen, die in der Lage sind, gemessen zu werden. Wie Größe, Gewicht, Einkommen, Alter usw.

Laut Murray R. Spiegel (1992) "ist eine Variable ein Symbol, wie X, Y, Hx, das jeden Wert einer bestimmten Menge von ihnen annehmen kann, die als Domäne der Variablen bezeichnet wird. Wenn die Variable nur einen Wert annehmen kann, wird sie als Konstante bezeichnet."

Alle Elemente der Population haben die gleichen Arten von Merkmalen, aber da diese in der Regel nicht mit der gleichen Intensität vertreten sind, ist es offensichtlich, dass die Variablen unterschiedliche Werte annehmen. Daher werden diese verschiedenen Themen oder Aktionen, die von den Merkmalen übernommen werden, als "Werte der Variablen" bezeichnet. Zusammengenommen bilden sie eine Variable.

Methoden der Datenerhebung:

In der Statistik werden eine Vielzahl unterschiedlicher Methoden verwendet, um die zu untersuchenden Informationen zu erhalten. Hier werden die wichtigsten Methoden einschließlich der Vor- und Nachteile dieser diskutiert.

Das persönliche Interview: Die für die statistische Forschung benötigten Daten werden häufig durch einen Prozess der Entsendung eines Interviewers oder Agenten gewonnen, der direkt mit der untersuchten Person interagiert. Der Interviewer stellt dieser Person eine Reihe von Fragen, die zuvor in einem Fragebogen oder Stimmzettel niedergeschrieben wurden, und notiert die Antworten. Dieses Verfahren ist als persönliches Interview bekannt und ermöglicht eine genauere und umfassendere Erhebung als andere Methoden. Durch den direkten Kontakt mit den Befragten kann der Interviewer Fragen beantworten, den Fragebogen klären oder die Forschung vertiefen.

Ein weiterer Vorteil ist die Möglichkeit für den Interviewer, die Sprache der Fragen an das intellektuelle Niveau der Befragten anzupassen.

Ein Nachteil dieser Methode ist, dass die Antworten der Befragten verändert werden können, wenn der Interviewer nicht in gutem Glauben handelt oder keine angemessene Ausbildung hat.

Ist es wichtig, Statistiken im Leben zu haben?

Es ist so wichtig, dass fast keine menschliche Tätigkeit davon ausgenommen ist. Die wichtigsten Entscheidungen unseres Lebens basieren auf der Anwendung von Statistiken. Einige Beispiele:

• Volkszählungsstudien
• Warenkorb
• Ermittlung der Inflation
• Lohnerhöhungen
• Unfälle
• Häufige Krankheiten
• Zahlungen für Lebensversicherungen
• Busfahrpreise
• Preise für Hotels und Taxis
• Ursachen der Kindersterblichkeit
• Präferenzen für Kandidaten in Radio- und Fernsehspots
• Förderschulen
• Verkauf von Produkten

Statistische Hilfsmittel zur Entscheidungsfindung

Die Entscheidung besagt, dass man die besten Wege kennt, um ein Unternehmen zu führen. Es geht um höhere Löhne.

Wenn ein Unternehmen jemanden sucht, der Entscheidungen treffen kann, um eine Führungsposition zu besetzen, ist es gut, aus denjenigen auszuwählen, die das können. Das heißt, nicht aus dem Kreis derer, die immer erwarten, dass ihnen gesagt wird, was zu tun ist, sondern aus denen, die entscheiden, was die Abteilung tun soll, wenn die Entscheidung dringend ist. Dies ist etwas, was zeitlich nicht mit dem Leiter vereinbar ist.

Der beste Mitarbeiter ist der, der mehr schwitzt, aber es ist besser, zu denken und zu entscheiden, was er für richtig hält, und vernünftig zu sein.

Um Entscheidungen treffen zu können, müssen mögliche Lücken in der Informationstechnologie so rational wie möglich geschlossen werden.

Hier kann die Statistik Ihnen helfen, vernünftige Entscheidungen zu treffen und die Lücken zu schließen.

Dieser Kurs soll schrittweise die Verwendung von Statistiken lehren, um ein tieferes Wissen und ein rational akzeptables Verhalten eines Prozesses zu erhalten. Mit den Statistiken können wir über unsere Augen hinaussehen.

Nicht gruppierte Daten

Es handelt sich um eine Sammlung von Informationen, wenn eine Bestellung, die uns einen klaren Zusammenhang ermöglicht, zu einer Häufigkeitstabelle entwickelt wurde. Ein Problem, das dadurch gelöst wird, ist, dass dies zu einer Tabelle führt.

Die Behandlung von gruppierten Daten.

Was meinen Sie damit? Wenn die Stichprobe oder das Verfahren aus der zu analysierenden Population entnommen wurde, d. h. wir weniger als 20 Elemente in der Stichprobe haben, dann werden diese Daten mit ihnen analysiert, ohne dass Klassen gebildet werden müssen, und das ist es, was man als gruppierte Datenverarbeitung bezeichnet.

b1. Maße der zentralen Tendenz. Sie werden als Maße der zentralen Tendenz bezeichnet, wie das arithmetische Mittel, der Median, das geometrische Mittel, der Modus usw., weil sie durch die Beobachtung der Verteilung der Daten dazu neigen, sich in der Mitte zu befinden. Dann definieren wir einige Maße der zentralen Tendenz und wie man sie berechnet.

Streuung bezieht sich auf die Ausdehnung der Verteilung der Daten, d. h. das Ausmaß, in dem die Beobachtungen verteilt sind.

Gruppierte Daten

Streuungsmaße: Variablen, die als Streuungsmaße bezeichnet werden, sind diejenigen, die den Abstand der Werte der Variablen zu einem zentralen Wert darstellen oder die Konzentration von Daten in einem bestimmten Sektor der Reise bestimmen. Dieser Koeffizient gilt für quantitative Variablen.

Maße der zentralen Tendenz: Die Statistik versucht unter anderem, die typischen Merkmale von Datensätzen zu beschreiben, und da es im Durchschnitt mehrere Möglichkeiten gibt, dies zu tun, gibt es verschiedene Arten von Maßen. Sie werden als Maße der zentralen Tendenz für die insgesamt höchste Anhäufung von Daten im Zwischenspeicher bezeichnet.

Die am häufigsten verwendeten Maße der zentralen Tendenz sind:

• Arithmetisches Mittel
• Median
• Modus
• Geometrisches Mittel
• Harmonisches Mittel
• Quantile