ทุกสิ่งที่คุณต้องการรู้เกี่ยวกับสถิติเชิงพรรณนา

สถิติเชิงพรรณนา คือ GPS ของการวิเคราะห์ข้อมูล ลองนึกภาพคุณมีตัวเลข จุดข้อมูล หรือการสังเกตมากมาย สถิติเชิงพรรณนาเป็นข้อมูลเกี่ยวกับการสรุปฮีปนี้ให้เป็นสิ่งที่เข้าใจง่ายและลึกซึ้ง

สถิติเชิงพรรณนาคืออะไร?

สถิติเชิงพรรณนาเป็นศิลปะในการเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลที่มีความหมาย เป็นขั้นตอนเริ่มต้นในการวิเคราะห์ข้อมูล โดยวางรากฐานสำหรับสิ่งแปลกใหม่ทั้งหมด เช่น สถิติเชิงอนุมาน

แต่เดี๋ยวก่อนอย่าประมาทมัน!

สถิติเชิงพรรณนาช่วยให้คุณสามารถอธิบายลักษณะพื้นฐานของข้อมูลในการศึกษาได้ มันเหมือนกับการนำชิ้นส่วนปริศนา (ข้อมูลของคุณ) มาจำนวนหนึ่งแล้วเริ่มประกอบเข้าด้วยกันเพื่อดูส่วนหนึ่งของภาพ

ตอนนี้ทำไมต้องกังวลกับมัน?

หากไม่มีสถิติเชิงพรรณนา เราคงหลงอยู่ในทะเลแห่งตัวเลข มันเหมือนกับการพยายามอ่านหนังสือโดยไม่รู้ตัวอักษร ด้วยการใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การสรุปทางสถิติ และ วิธีการแสดงภาพข้อมูล เราจึงเข้าใจถึงความสับสนวุ่นวายนี้

เรากำลังพูดถึง การกระจายความถี่ การวัดแนวโน้มจากส่วนกลาง (เช่น ค่าเฉลี่ยของเพื่อนที่ดี ค่ามัธยฐาน และโหมด) และ ความแปรปรวนของสถิติ (คิดว่าช่วงและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) ทั้งหมดนี้เกี่ยวกับการทำความเข้าใจว่าข้อมูลของคุณพยายามจะสื่อถึงอะไร

ความสำคัญในการวิจัยเชิงปริมาณ

ในขอบเขตของการวิจัยเชิงปริมาณ สถิติเชิงพรรณนาคือเพื่อนสนิทที่คุณไว้วางใจ เป็นขั้นตอนแรกในการทำความเข้าใจว่าข้อมูลของคุณเกี่ยวกับอะไร

ไม่ว่าคุณจะจัดการกับสิ่งที่ซับซ้อน เช่น การประเมินข้อมูลเชิงปริมาณ หรือตรงไปตรงมา เช่น กราฟและแผนภูมิทางสถิติ ทุกอย่างเกี่ยวกับการทำให้ข้อมูลสามารถเข้าใจได้ และฉันกล้าบอกเลยว่าน่าสนใจ

ตั้งแต่ วิธีการแสดงข้อมูลเป็นภาพ ไปจนถึงการสรุปชุดข้อมูลจำนวนมหาศาล สถิติเชิงพรรณนามีอยู่ทุกที่ อยู่ในธุรกิจที่วิเคราะห์ข้อมูลการขาย ในการดูแลสุขภาพที่ติดตามอัตราการฟื้นตัวของผู้ป่วย แม้แต่ในแอปฟิตเนสของคุณที่ติดตามเวลาวิ่งรายสัปดาห์ของคุณ

นี่คือฮีโร่ที่ไม่มีใครพูดถึงในโลกของข้อมูล คอยดูแลให้ทุกอย่างสมเหตุสมผลก่อนที่จะทำการสรุปอย่างก้าวกระโดด

สารบัญ

• ประเภทของสถิติเชิงพรรณนา
• มาตรการในสถิติเชิงพรรณนา
• การวิเคราะห์ตัวแปรเดียว ตัวแปรสองตัวแปร และหลายตัวแปร
• การแสดงข้อมูลแบบกราฟิก
• สถิติเชิงพรรณนาและเชิงอนุมาน
• การใช้งานจริงและตัวอย่าง

ประเภทของสถิติเชิงพรรณนา

เอาล่ะ เรามาแจกแจงประเภทของสถิติเชิงพรรณนากันดีกว่า เหมือนกับการมีเลนส์ที่แตกต่างกันเพื่อดูข้อมูลของคุณ

แต่ละประเภทให้มุมมองที่ไม่ซ้ำใคร ช่วยให้คุณเข้าใจเรื่องราวทั้งหมดที่อยู่เบื้องหลังตัวเลขเหล่านั้น

การกระจาย

อันดับแรก การกระจายสินค้า ทั้งหมดนี้เกี่ยวกับการทำความเข้าใจว่าข้อมูลของคุณกระจายออกไปอย่างไร เคยเห็นตัวเลขมากมายและสงสัยว่าแต่ละอันปรากฏขึ้นบ่อยแค่ไหน?

นั่นคือสิ่งที่ การกระจายความถี่ เข้ามามีบทบาท เหมือนกับการเข้าดูจุดข้อมูลของคุณ โดยสังเกตว่าใครอยู่และกี่ครั้ง

และเราจะแสดงสิ่งนี้ได้อย่างไร? ผ่าน ตารางและกราฟเพื่อการสรุป เช่น ฮิสโตแกรมหรือแผนภูมิวงกลม มันเหมือนกับฟิลเตอร์ Instagram ที่แตกต่างกันสำหรับข้อมูลของคุณ โดยแต่ละฟิลเตอร์จะเน้นแง่มุมที่แตกต่างกัน

แนวโน้มกลาง

ต่อไปก็พบกับทีมงานสุดเท่จาก Central Tendency คนเหล่านี้เป็นคนที่ได้รับความนิยมในกลุ่มข้อมูล – ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และโหมด พวกเขาเป็นเหมือนผู้นำเทรนด์ที่แสดงสิ่งที่พบเห็นได้ทั่วไปในชุดข้อมูลของคุณ

เมื่อเราพูดถึง ค่าเฉลี่ย เรากำลังหาค่าเฉลี่ยออกมา บวกตัวเลขทั้งหมดเข้าด้วยกัน หารด้วยจำนวน แล้วบูม คุณได้ค่าเฉลี่ยแล้ว

ค่ากลาง?

นั่นคือเพื่อนคนกลางเมื่อคุณเข้าแถวทุกคนตามลำดับ แล้วโหมดล่ะ? เขาคือคนที่ปรากฏตัวในงานปาร์ตี้บ่อยที่สุด

ความแปรปรวน

สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด ความแปรปรวน เรื่องนี้เกี่ยวกับการวัดการแพร่กระจายของข้อมูลของคุณ ลองจินตนาการว่าคุณกำลังดูความสูงของทีมบาสเก็ตบอล

ความแปรปรวนจะบอกคุณว่าส่วนสูงของผู้เล่นต่างกันมากน้อยเพียงใด

เรามี ช่วง (สั้นที่สุดไปสูงที่สุด) ความแปรปรวน (ความสูงที่กระจายออกไป) และ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (วิธีการพิเศษในการวัดความแตกต่างจากค่าเฉลี่ย) เหมือนเข้าใจความหลากหลายในทีม

มาตรการในสถิติเชิงพรรณนา

ตอนนี้เรามาดูเครื่องมือที่เรามีบนเครื่องกันดีกว่า

มาตรการแนวโน้มส่วนกลาง

เอาล่ะ จินตนาการว่าคุณอยู่ในงานปาร์ตี้ และคุณอยากรู้ว่ามีอะไรกำลังมาแรง

ในโลกของข้อมูล นี่คือจุดที่ มาตรการวัดแนวโน้มจากศูนย์กลาง เข้ามามีบทบาท พวกเขาเหมือนกับผู้มีอิทธิพลทางโซเชียลมีเดียในโลกข้อมูล

การคำนวณและตัวอย่าง

• หมายความว่า : ลองนึกภาพสิ่งนี้ คุณมีพิซซ่าที่หั่นเป็นชิ้นเท่าๆ กัน ค่าเฉลี่ยก็เหมือนกับว่าทุกคนได้รับส่วนเท่ากัน คุณบวกค่าทั้งหมดแล้วหารด้วยจำนวนค่า มันเป็นค่าเฉลี่ยของคุณคนที่ชอบไป
• ค่ามัธยฐาน : ทีนี้ สมมติว่าคุณกำลังต่อคิวคอนเสิร์ต ค่ามัธยฐานคือผู้ตบกลางเส้น เป็นจุดกึ่งกลางของชุดข้อมูลของคุณ โดยแบ่งออกครึ่งหนึ่ง หากข้อมูลเป็นความสูงของคน ค่ามัธยฐานจะเป็นความสูงของบุคคลที่ยืนอยู่ตรงกลางแถวที่จัดเรียงไว้
• โหมด : คิดว่าโหมดนี้เป็นเพลงยอดนิยมในงานปาร์ตี้ เป็นมูลค่าที่ปรากฏมากที่สุด หากทุกคนเต้นเป็นทำนองเดียวกัน ทำนองนั้นคือโหมดของคุณ

การวัดความแปรปรวน

ความแปรปรวนเปรียบเสมือนเครื่องเทศในจานข้อมูลของคุณ มันบอกคุณว่าข้อมูลของคุณแตกต่างกันมากน้อยเพียงใด

การคำนวณช่วง ความแปรปรวน และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

• ช่วง : เรียบง่ายแต่มีประสิทธิภาพ มันเหมือนกับการมองคนที่เตี้ยและสูงที่สุดในห้อง คุณหาค่าที่ใหญ่ที่สุดและลบค่าที่น้อยที่สุด สิ่งนี้จะช่วยให้คุณกระจายข้อมูลของคุณ
• ความแปรปรวน : ดูสิ่งนี้สิ มันเหมือนกับการวัดว่าแต่ละคนในห้องอยู่ห่างจากความสูงเฉลี่ยแค่ไหน ความแปรปรวนนั้นซับซ้อนกว่าเล็กน้อย มันคือค่าเฉลี่ยของผลต่างกำลังสองจากค่าเฉลี่ย ฟังดูเหมือนคำหนึ่งแต่มีประโยชน์สุดๆ
• ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน : อันนี้คือดาราดัง มันคือรากที่สองของความแปรปรวน และช่วยให้คุณเข้าใจได้ว่าข้อมูลของคุณกระจายตัวแค่ไหน ถ้าต่ำทุกคนก็คล้ายกัน ถ้ามันสูง คุณจะมีฝูงชนที่หลากหลาย

การตีความและการประยุกต์

การตีความมาตรการเหล่านี้ก็เหมือนกับการอ่านเรื่องที่ตัวละครเป็นตัวเลข

• ด้วย ค่าเฉลี่ย คุณจะได้รับแก่นสารโดยรวมของเรื่องราว
• ค่ามัธยฐาน จะแสดงให้คุณเห็นทางสายกลาง
• โหมด จะบอกคุณเกี่ยวกับธีมที่เกิดซ้ำ
• Range แนะนำให้คุณรู้จักกับความสุดขั้ว
• ความแปรปรวน และ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ทำให้เกิดดราม่าของเรื่อง โดยแสดงให้เห็นว่าตัวละคร (จุดข้อมูล) แตกต่างกันมากน้อยเพียงใด

การวิเคราะห์ตัวแปรเดียว ตัวแปรสองตัวแปร และหลายตัวแปร

เมื่อคุณดำดิ่งสู่โลกแห่ง สถิติเชิงพรรณนา มันก็เหมือนกับการสำรวจชั้นต่างๆ ของเกม แต่ละระดับ - Univariate, Bivariate และ Multivariate - นำเสนอความท้าทายและมุมมองที่เป็นเอกลักษณ์เกี่ยวกับข้อมูลของคุณ

การวิเคราะห์ตัวแปรเดียว

การวิเคราะห์ตัวแปรเดี่ยว

ดังนั้น คุณจะเริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์ตัวแปรเดียว

เช่นเดียวกับเมื่อคุณตรวจสอบการนับก้าวในแต่ละวันในแอปฟิตเนส นั่นคือการวิเคราะห์แบบไม่แปรผันในการดำเนินการ ตรงไปตรงมา เหมือนฟังเครื่องดนตรีชิ้นเดียวในเพลง

การประยุกต์ใช้และตัวอย่าง

คุณเห็นการวิเคราะห์ตัวแปรเดียวทุกที่ ตั้งแต่การวิเคราะห์ การแจกแจงความถี่ ในแบบสำรวจไปจนถึงการวัด แนวโน้มจากศูนย์กลาง (เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และโหมด) ในคะแนนการทดสอบ

สิ่งที่คุณต้องทำคือการดูข้อมูลด้านใดด้านหนึ่งอย่างรวดเร็วและสะอาดตา เรียบง่ายแต่ทรงพลัง ราวกับทำนองเพลงติดหูที่ติดอยู่ในหัวของคุณ

การวิเคราะห์ตัวแปรคู่

การศึกษาตัวแปรสองตัวพร้อมกัน

ถัดไป การวิเคราะห์แบบไบวาเรียต ตอนนี้เรากำลังพูดถึงเพลงคู่ นี่คือที่ที่คุณจับคู่ตัวแปรสองตัวเพื่อดูว่าพวกมันเต้นกันอย่างไร

เหมือนกับการดูว่าการบริโภคกาแฟสัมพันธ์กับระดับพลังงานของคุณอย่างไร พวกเขาเป็นเพื่อนที่ดีที่สุดหรือพวกเขาแทบไม่รู้จักกันเลย?

การใช้ตารางฉุกเฉินและแผนกระจาย

การวิเคราะห์แบบไบวาเรียตโดดเด่นด้วยเครื่องมือต่างๆ เช่น ตารางฉุกเฉิน และ แผนกระจาย

คุณไม่เพียงแค่ดูตัวเลขอีกต่อไป คุณจะเห็นความสัมพันธ์และรูปแบบ เช่น กราฟแสดงความเชื่อมโยงระหว่างเวลาเรียนกับคะแนนสอบ

การวิเคราะห์หลายตัวแปร

การวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรมากกว่าสองตัวแปร

ยินดีต้อนรับสู่งานปาร์ตี้ – การวิเคราะห์หลายตัวแปร นี่คือนักแสดงทั้งมวล โดยที่คุณนำตัวแปรเข้ามามากกว่าสองตัว

มันเหมือนกับการนำวงออเคสตราโดยที่เครื่องดนตรีแต่ละชนิด (ตัวแปร) มีบทบาทในซิมโฟนี (การวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ)

การตีความและการประยุกต์ข้อมูลที่ซับซ้อน

ที่นี่สิ่งต่าง ๆ มีความซับซ้อน คุณอาจดูว่าอายุ รายได้ และระดับการศึกษาล้วนส่งผลต่อความต้องการซื้ออย่างไร

การวิเคราะห์หลายตัวแปรเป็นเหมือนนิยายสืบสวนที่มีตัวละครหลายตัวมีอิทธิพลต่อโครงเรื่อง

จำเป็นสำหรับ การตีความข้อมูลที่ซับซ้อน และการค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ใน การแสดงข้อมูลทางสถิติ

การแสดงข้อมูลแบบกราฟิก

ความสำคัญของการสรุปด้วยภาพ

บทบาทในการเสริมสร้างความเข้าใจในข้อมูล

ภาพมีพลัง พวกเขาสามารถเปลี่ยนการงีบหลับของตัวเลขเป็นสิ่งที่คุณสามารถเข้าใจได้ในพริบตา เพียงดูตารางและกราฟที่น่ารักนี้ที่สร้างด้วย wpDataTables:

ลองจินตนาการถึงการพยายามอธิบายว่ากลุ่มอายุต่างๆ ใช้โซเชียลมีเดียเพียงตัวเลขอย่างไร ตอนนี้ ลองนึกภาพแผนภูมิแท่งสีสันสดใสที่แสดงสิ่งเดียวกัน

แผนภูมินั้นไม่เพียงแต่ง่ายต่อการแยกแยะเท่านั้น มันเหมือนกับทางลัดสู่ความเข้าใจ

ประเภทของการแสดงภาพกราฟิก

ตั้งแต่แผนภูมิวงกลมไปจนถึงกราฟเส้น การแสดงกราฟิกแต่ละประเภทมีกลิ่นอายของตัวเอง พวกมันเหมือนกับภาพยนตร์ประเภทต่างๆ – แต่ละเรื่องบอกเล่าเรื่องราวด้วยวิธีที่ไม่เหมือนใคร

คุณมี ฮิสโตแกรม ที่แสดงการแจกแจงความถี่ แผนภูมิกระจาย เพื่อระบุแนวโน้มและความสัมพันธ์ และอื่นๆ อีกมากมาย

ข้อมูลที่สวยงามของคุณสมควรที่จะออนไลน์

wpDataTables สามารถทำให้เป็นอย่างนั้นได้ มีเหตุผลที่ดีว่าทำไมมันถึงเป็นปลั๊กอิน WordPress #1 สำหรับการสร้างตารางและแผนภูมิแบบตอบสนอง

และมันง่ายมากที่จะทำสิ่งนี้:

1. คุณระบุข้อมูลตาราง
2. กำหนดค่าและปรับแต่ง
3. เผยแพร่ในโพสต์หรือเพจ

และไม่เพียงแต่สวยงาม แต่ยังใช้งานได้จริงอีกด้วย คุณสามารถสร้างตารางขนาดใหญ่ที่มีแถวได้มากถึงล้านแถว หรือคุณสามารถใช้ตัวกรองและการค้นหาขั้นสูง หรือคุณสามารถดำเนินการอย่างบ้าคลั่งและทำให้สามารถแก้ไขได้

“ใช่ แต่ฉันชอบ Excel มากเกินไป และไม่มีอะไรแบบนั้นบนเว็บไซต์” ใช่มี คุณสามารถใช้การจัดรูปแบบตามเงื่อนไขเช่นใน Excel หรือ Google ชีต

ฉันบอกคุณหรือเปล่าว่าคุณสามารถสร้างแผนภูมิด้วยข้อมูลของคุณได้ และนั่นเป็นเพียงส่วนเล็กๆ เท่านั้น มีคุณสมบัติอื่น ๆ อีกมากมายสำหรับคุณ

ตัวอย่างของวิธีการแบบกราฟิก

การแจกแจงความถี่ ฮิสโตแกรม และแผนภูมิกระจาย

มาทำลายมันกัน:

• การแจกแจงความถี่ : สิ่งเหล่านี้เหมือนกับเพลย์ลิสต์ข้อมูลของคุณ โดยจะแสดงให้เห็นว่าแต่ละค่าเกิดขึ้นบ่อยแค่ไหน เหมือนกับการนับจำนวนเพลงโปรดของคุณที่เปิดในงานปาร์ตี้
• ฮิสโตแกรม : คิดว่าสิ่งเหล่านี้เป็นภาพยนตร์บล็อกบัสเตอร์ของการแสดงข้อมูลเป็นภาพ พวกเขาใช้การแจกแจงความถี่ของคุณและเปลี่ยนให้เป็นผลงานชิ้นเอกด้านภาพ มันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการแสดงการแพร่กระจายและรูปร่างของข้อมูลของคุณในลักษณะที่ชัดเจนทันที
• Scatter Plots : นี่คือสิ่งที่น่าสนใจ แผนการกระจายเปรียบเสมือนเรื่องราวนักสืบเกี่ยวกับการสร้างภาพข้อมูล ช่วยให้คุณมองเห็นความสัมพันธ์และรูปแบบระหว่างตัวแปรสองตัว มันเหมือนกับการวางตัวละครสองตัวไว้ในฉากหนึ่งแล้วดูปฏิสัมพันธ์ของพวกเขาบอกเล่าเรื่องราว

สถิติเชิงพรรณนาและเชิงอนุมาน

สถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมานเปรียบเสมือนกลอุบายสองประเภทที่แตกต่างกันในโลกของข้อมูล

รายการหนึ่งจะแสดงให้คุณเห็นว่าเกิดอะไรขึ้นในขณะนี้ และอีกรายการหนึ่งจะคาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้นต่อไป มาดูความแตกต่างกันดีกว่า

ความแตกต่างที่สำคัญ

วัตถุประสงค์และการประยุกต์ในการวิจัย

สถิติเชิงพรรณนาเป็นเหมือนที่นี่และเดี๋ยวนี้ พวกเขาบอกคุณว่าเกิดอะไรขึ้นกับข้อมูลของคุณในขณะนี้

เป็นเรื่องเกี่ยวกับ วิธีการแสดงภาพข้อมูล การสรุปทางสถิติ และการหาผังที่ดิน เช่น ถ้าคุณดูความสูงของคนในห้อง สถิติเชิงพรรณนาจะให้ความสูงเฉลี่ย สูงที่สุด และสั้นที่สุดแก่คุณ

ในทางกลับกัน สถิติเชิงอนุมานก็เหมือนกับการมองลูกบอลคริสตัล ใช้ข้อมูลที่คุณมีและคาดการณ์หรืออนุมานเกี่ยวกับกลุ่มที่ใหญ่ขึ้น

มันเกี่ยวกับการเก็บตัวอย่างแล้วพูดว่า "เฮ้ จากนี้ เราคิดว่าประชากรทั้งหมดอาจมีหน้าตาแบบนี้" มันไม่ได้เกี่ยวกับ การแสดงข้อมูลทางสถิติ แต่เกี่ยวกับการคาดเดาอย่างมีการศึกษามากกว่า

ตัวอย่างที่แสดงให้เห็นความแตกต่าง

ลองนึกภาพคุณเปิดร้านเบเกอรี่ สถิติเชิงพรรณนาคือเมื่อคุณนับยอดขายวันนี้ เช่น คุณขายคัพเค้ก คุกกี้ และพายได้กี่ชิ้น ทั้งหมดนี้เป็นเรื่องเกี่ยวกับ การประเมินข้อมูลเชิงปริมาณ ในแต่ละวัน

สถิติอนุมาน? นั่นคือตอนที่คุณเริ่มคาดการณ์ยอดขายในเดือนหน้าตามแนวโน้มที่คุณได้เห็น เหมือนกับการใช้สภาพอากาศวันนี้เพื่อคาดเดาวันพรุ่งนี้ ซึ่งไม่ได้ถูกต้องเสมอไป แต่มักจะใกล้เคียงกัน

บทบาทเสริม

ทั้งสองประเภทมีส่วนช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างครอบคลุมอย่างไร

ตอนนี้สองคนนี้ไม่ใช่คู่แข่งกัน พวกเขาเป็นเหมือนคู่เต้นรำมากกว่า สถิติเชิงพรรณนาเป็นตัวกำหนดเวที มันให้พื้นฐานแก่คุณเป็นรากฐาน หากไม่มีมัน สถิติเชิงอนุมานคงจะถูกยิงในความมืด

สถิติเชิงอนุมานใช้เวลาต่อไป มันใช้รากฐานนั้นและสร้างบนนั้น ทำการทำนาย ทดสอบทฤษฎี และมักจะนำไปสู่ ​​“อะฮ่า!” ช่วงเวลา เหมือนใช้โน้ตจากแผ่นเพลง (บรรยาย) เล่นเพลงเต็ม (อนุมาน)

การใช้งานจริงและตัวอย่าง

มาพูดคุยเรื่องโลกแห่งความเป็นจริงกันดีกว่า สถิติเชิงพรรณนา ไม่ได้เป็นเพียงคำศัพท์เฉพาะที่คุณจะใช้ในชั้นเรียนคณิตศาสตร์ มันอยู่ข้างนอกนั่น ในป่า ทำให้คุณเข้าใจโลกในแบบที่คุณอาจไม่สังเกตเห็นด้วยซ้ำ

แอปพลิเคชันในชีวิตจริง

ลองจินตนาการว่าคุณกำลังดำเนินธุรกิจ สถิติเชิงพรรณนา ก็เหมือนกับแดชบอร์ดทางการเงินของคุณ มันคือตัวเลขยอดขาย ข้อมูลประชากรของลูกค้า และประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ เหมือนกับแดชบอร์ดจาก Amelia ปลั๊กอินการจอง WordPress ของเรา:

มันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับ การประเมินข้อมูลเชิงปริมาณ ซึ่งช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้นโดยไม่หลงไปกับตัวเลขจำนวนมาก

หรือภาพโรงพยาบาล ในที่นี้ สถิติเชิงพรรณนา มีบทบาทสำคัญในการดูแลผู้ป่วย ติดตามอัตราการฟื้นตัว ประสิทธิภาพการรักษา และการระบาดของโรค เป็นแกนหลักของ การแสดงข้อมูลทางสถิติ โดยเปลี่ยนบันทึกของผู้ป่วยให้เป็นข้อมูลเชิงลึกในการช่วยชีวิต

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับสถิติเชิงพรรณนา

สถิติเชิงพรรณนาแตกต่างจากสถิติเชิงอนุมานอย่างไร

สถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมานเปรียบเสมือนสองด้านของเหรียญเดียวกัน เชิงพรรณนาคือการสรุปสิ่งที่อยู่ตรงหน้าคุณ เช่น ค่าเฉลี่ยหรือช่วงของข้อมูล

ในทางกลับกัน จะใช้ข้อมูลนี้และคาดการณ์ มันเหมือนกับความแตกต่างระหว่างการอธิบายว่าผู้คนใส่เสื้อผ้าแบบไหนในวันนี้ (เชิงพรรณนา) กับการทำนายเทรนด์แฟชั่นในปีหน้า (อนุมาน)

บทบาทของกราฟในสถิติเชิงพรรณนาคืออะไร?

กราฟเป็นสถิติเชิงพรรณนา? พวกมันสำคัญมาก พวกเขาเปลี่ยนตัวเลขให้เป็นรูปภาพ ดังนั้น แทนที่จะเห็นเพียงตัวเลขจำนวนมาก คุณจะได้รับภาพ เช่น แผนภูมิแท่งหรือแผนภูมิวงกลม

วิธีนี้ช่วยให้มองเห็นรูปแบบและทำความเข้าใจข้อมูลของคุณได้ง่ายขึ้น มันเหมือนกับความแตกต่างระหว่างการอ่านสูตรอาหารกับการเห็นรูปถ่ายของอาหารที่ทำเสร็จแล้ว แค่ภาพก็ทำให้ชัดเจนยิ่งขึ้น

คุณช่วยอธิบายค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และโหมดได้ไหม

แน่นอน! สิ่งเหล่านี้เป็นเหมือนสถิติเชิงพรรณนาของทหารเสือทั้งสาม ค่าเฉลี่ยคือค่าเฉลี่ยของคุณ – บวกตัวเลขทั้งหมดแล้วหารด้วยจำนวนที่มีอยู่

ค่ามัธยฐานคือค่าตรงกลางเมื่อคุณเรียงตัวเลขทั้งหมดเข้าด้วยกัน แล้วโหมดล่ะ? เป็นเลขที่ปรากฏมากที่สุด แต่ละข้อให้มุมมองที่แตกต่างกันกับข้อมูลของคุณ

เหตุใดช่วงและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจึงมีความสำคัญ

ช่วงและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็นส่วนสำคัญในสถิติเชิงพรรณนา ช่วงดังกล่าวช่วยให้คุณกระจายข้อมูลได้ เช่น คะแนนสูงสุดและต่ำสุดอยู่ห่างกันเพียงใด

ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจะเจาะลึกลงไปอีก โดยแสดงให้เห็นว่าข้อมูลของคุณแตกต่างจากค่าเฉลี่ยมากน้อยเพียงใด เหมือนกับการบอกคุณว่าจุดข้อมูลของคุณมีความสอดคล้องหรือกระจายตัวอย่างไร ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการทำความเข้าใจภาพรวม

การกระจายความถี่ในสถิติเชิงพรรณนาคืออะไร?

การกระจายความถี่คือการนับความถี่ที่แต่ละค่าในชุดข้อมูลของคุณปรากฏ มันเหมือนกับการทำโพลเกี่ยวกับรสชาติไอศกรีมที่ผู้คนชื่นชอบ แล้วดูว่ารสชาติไหนได้รับความนิยมมากที่สุดและน้อยที่สุด

ซึ่งจะช่วยให้คุณเข้าใจรูปแบบในข้อมูลของคุณ สิ่งใดที่พบบ่อย สิ่งใดหายาก เป็นลักษณะพื้นฐานของการจัดระเบียบและการตีความข้อมูลของคุณ

สถิติเชิงพรรณนานำไปใช้ในชีวิตจริงได้อย่างไร?

สถิติเชิงพรรณนาเกิดขึ้นในชีวิตประจำวันมากกว่าที่คุณคิด

ธุรกิจต่างๆ ใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการขาย โรงเรียนใช้เพื่อประเมินคะแนนการทดสอบ และผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพใช้เพื่อทำความเข้าใจแนวโน้มของผู้ป่วย

มันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากและทำให้เข้าใจได้ เพื่อให้คุณสามารถตัดสินใจโดยมีข้อมูลครบถ้วน เช่น การค้นหาว่าผลิตภัณฑ์ใดขายดีที่สุดหรือการรักษาแบบใดที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด

อะไรคือข้อจำกัดของสถิติเชิงพรรณนา?

สถิติเชิงพรรณนามีขีดจำกัด เป็นการดีที่ให้ภาพรวมข้อมูลของคุณ แต่ไม่ได้เจาะลึกว่าทำไมสิ่งต่างๆ ถึงเป็นเช่นนี้

มันจะไม่บอกคุณเกี่ยวกับเหตุและผลหรือทำนายแนวโน้มในอนาคต ดังนั้น แม้ว่าจะเป็นจุดเริ่มต้นที่ยอดเยี่ยมสำหรับการทำความเข้าใจข้อมูลของคุณ แต่ก็เป็นเพียงส่วนหนึ่งของภาพรวมเท่านั้น

ความแปรปรวนถูกนำมาใช้ในสถิติเชิงพรรณนาอย่างไร?

ความแปรปรวนถือเป็นเรื่องใหญ่ในสถิติเชิงพรรณนา โดยจะวัดว่าจุดข้อมูลของคุณแตกต่างจากค่าเฉลี่ยมากเพียงใด

ให้คิดว่ามันเหมือนกับการวัดส่วนสูงในกลุ่มเพื่อน หากทุกคนมีส่วนสูงเท่ากัน ความแปรปรวนก็จะต่ำ แต่ถ้าความสูงทั่วสถานที่ ความแปรปรวนก็จะสูง มันทำให้คุณรู้สึกถึงความหลากหลายในข้อมูลของคุณ

ทักษะใดที่จำเป็นในการทำความเข้าใจสถิติเชิงพรรณนา?

หากต้องการเข้าใจสถิติเชิงพรรณนา คุณไม่จำเป็นต้องเชี่ยวชาญคณิตศาสตร์ แต่ทักษะพื้นฐานบางอย่างก็ช่วยได้

การทำความเข้าใจค่าเฉลี่ย เปอร์เซ็นต์ และวิธีอ่านกราฟและแผนภูมิถือเป็นสิ่งสำคัญ แต่ยังเกี่ยวกับความสามารถในการคิดอย่างมีวิจารณญาณเกี่ยวกับสิ่งที่ข้อมูลกำลังบอกคุณอีกด้วย

ความอยากรู้อยากเห็นและความใส่ใจในรายละเอียดเล็กน้อยช่วยได้มากในการทำความเข้าใจตัวเลขและรูปแบบ

บทสรุป

เอาล่ะ มาสรุปเรื่องนี้กันดีกว่า สถิติเชิงพรรณนา เป็นมากกว่าแค่การกระทืบตัวเลข มันเกี่ยวกับการบอกเล่าเรื่องราวด้วยข้อมูล การเปิดเผยรูปแบบ และการให้ความกระจ่างเกี่ยวกับข้อมูลเชิงลึกที่คุณไม่เคยรู้มาก่อน

ตั้งแต่ธุรกิจไปจนถึงการดูแลสุขภาพ การศึกษา ไปจนถึงการออกกำลังกายส่วนบุคคล เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้เข้าใจโลกได้ เป็นรากฐานของการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งเป็นขั้นตอนแรกในการทำความเข้าใจว่าข้อมูลของคุณพยายามจะสื่อถึงอะไร

โปรดจำไว้ว่า ในมหาสมุทรอันกว้างใหญ่ของข้อมูล สถิติเชิงพรรณนา คือเข็มทิศของคุณ โดยจะนำทางคุณผ่านคลื่นของข้อมูล ช่วยให้คุณนำทางไปสู่การตัดสินใจที่ชัดเจนและมีข้อมูลมากขึ้น ดังนั้นครั้งต่อไปที่คุณกำลังเผชิญกับข้อมูลจำนวนมาก ให้คิดว่ามันเป็นหีบสมบัติ โดยมี สถิติเชิงพรรณนา เป็นกุญแจสำคัญในการไขความลับของมัน

หากคุณชอบบทความนี้เกี่ยวกับสถิติเชิงพรรณนา คุณควรอ่านบทความต่อไปนี้เกี่ยวกับข้อมูลหลักและข้อมูลรอง ข้อดีของข้อมูลรอง และหลักการแสดงภาพข้อมูล