งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

การคำนวณค่าสถิติ เบื้องต้น … สถิติเชิงพรรณนา Descriptive Statistics.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


งานนำเสนอเรื่อง: "การคำนวณค่าสถิติ เบื้องต้น … สถิติเชิงพรรณนา Descriptive Statistics."— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 การคำนวณค่าสถิติ เบื้องต้น … สถิติเชิงพรรณนา Descriptive Statistics

2 ประเภทสถิติ สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Statistics) เป็นการนำเสนอข้อมูลทั้ง ในรูปกราฟและสถิติเบื้องต้น สถิติเชิงอนุมาน (Inferential Statistics) คือการวิเคราะห์ข้อมูล ตัวอย่างแล้วนำผลการวิเคราะห์นั้น อ้างอิงถึงลักษณะสำคัญของประชากร ประกอบด้วย การประมาณค่า การ ทดสอบสมมติฐานที่ใช้พารามิเตอร์และ ไม่ใช้พารามิเตอร์

3 สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Statistics) เป็นการอธิบายหรือบรรยายลักษณะของ ข้อมูลที่เก็บรวบรวม แต่จะไม่สามารถ อ้างอิงถึงลักษณะประชากรได้ สถิติเชิงพรรณนาประกอบด้วย การนำเสนอข้อมูล ประกอบด้วย การนำเสนอในรูปตาราง การนำเสนอในรูปกราฟ

4 สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Statistics) … ต่อ สถิติเชิงพรรณนาประกอบด้วย ( ต่อ ) การวัดค่ากลางของข้อมูล ประกอบด้วย ค่าเฉลี่ย (Mean) มัธยฐาน (Median) ฐานนิยม (Mode)

5 trimmed mean

6 สถิติเชิงพรรณนาประกอบด้วย ( ต่อ ) การวัดการกระจายของข้อมูล ประกอบด้วย พิสัย (Range) ค่าแปรปรวน (Variance) พิสัยควอไทล์ (Interquartile Range) ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Statistics) … ต่อ

7 สถิติเชิงพรรณนาประกอบด้วย ( ต่อ ) การวัดลักษณะของเส้นโค้งความถี่ ของข้อมูล ประกอบด้วย การวัดความเบ้ (Skewness) การวัดความโด่ง (Kurtosis)

8 การแสดงค่าสถิติเชิงพรรณนาแยก ตามชนิดของตัวแปร ข้อมูลเชิงกลุ่ม (Categorical Data) เป็น ข้อมูลระดับนามบัญญัติ และเรียงลำดับ สามารถแสดงข้อมูลได้ 2 รูปแบบคือ แสดงในรูปตาราง (Tabular Methods) แสดงในรูปกราฟ (Graphical Methods) Bar Graph (Histogram) Pie Chart

9 ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data) เป็นข้อมูลชนิด ตัวเลขที่มีค่าจริง คือ เป็นระดับอันตรภาคและระดับอัตราส่วน เช่น อายุ น้ำหนัก ส่วนสูง สามารถแสดง ข้อมูลได้ 2 รูปแบบคือ แสดงเป็นค่าสถิติ เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธย ฐาน แสดงด้วยกราฟ เช่น Histogram, Box- Plot การแสดงค่าสถิติเชิงพรรณนาแยกตาม ชนิดของตัวแปร … ต่อ

10 การวัดค่ากลางของข้อมูลแยกตาม ชนิดของข้อมูล นามบัญญัติ (Nominal) ใช้ฐานนิยม (Mode) เรียงลำดับ (Ordinal) ใช้มัธยฐาน (Median) อันตรภาคหรืออัตราส่วน (Interval/Ratio) ใช้ค่าเฉลี่ย (Mean) A little exercise

11 สูตรที่ใช้คำนวณค่าสถิติต่าง ๆ ของข้อมูลเชิงปริมาณ สถิติที่ใช้วัดค่ากลางของข้อมูลเชิง ปริมาณ ค่าเฉลี่ย (Mean) ค่ามัธยฐาน (Median) ฐานนิยม (Mode) เปอร์เซ็นต์ไทล์ (Percentile) ควอไทล์ (Quartile)

12 สูตรที่ใช้คำนวณค่าสถิติต่าง ๆ ของ ข้อมูลเชิงปริมาณ … ต่อ สถิติที่ใช้ในการวัดการกระจายของ ข้อมูลเชิงปริมาณ พิสัย (Range) พิสัยควอไทล์ (Interquartile Range : IQR) ค่าแปรปรวน (Variance) ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (S.D.)

13 Variance ความแปรปรวน คล้ายกับค่าความเบี่ยงเบนของแต่ละคะแนนจากค่า มัชฌิมเลขคณิต โดยเฉลี่ย จริงๆ แล้ว มีรากฐานอยู่บนผลรวมของค่าเบี่ยงเบน ยกกำลังสองจากค่ามัชฌิมเลขคณิต (sum of squared deviations from the mean—“sum-of- squares”)

14 Variance ความแปรปรวน computational form:

15 ข้อควรจำ: หน่วยของความแปรปรวนนี้ถูกคำนวณ โดยการยกกำลังสอง ด้วยเหตุนี้ ทำให้การแปลความหมายของความ แปรปรวน ทำได้ยาก ex.: projectile point sample: mean = 22.6 mm variance = 38 mm 2 หมายความว่าอย่างไร Variance ความแปรปรวน

16 Standard deviation square root of variance:

17 Standard deviation หน่วยอยู่ในรูปแบบเดียวกับหน่วยวัดพื้นฐาน (หน่วย ที่ใช้ในการเก็บข้อมูล) ex.: projectile point sample: mean = 22.6 mm standard deviation = 6.2 mm

18 ลักษณะของเส้นโค้งความถี่ ของข้อมูลเชิงปริมาณ เส้นโค้งแบ่งเป็น 3 ชนิดคือ เส้นโค้งปกติ (Normal Distribution) คือ ค่าเฉลี่ย = ค่ามัธยฐาน = ฐานนิยม เส้นโค้งเบ้ขวา (Skewness to the Right) คือ ค่าเฉลี่ย > ค่ามัธยฐาน, ฐานนิยม เส้นโค้งเบ้ซ้าย (Skewness to the left) คือ ค่าเฉลี่ย < ค่ามัธยฐาน, ฐานนิยม

19 ลักษณะของเส้นโค้งความถี่ของข้อมูล เชิงปริมาณ … ต่อ ความเบ้ (Skewness) เป็นค่าที่ใช้วัด ลักษณะของเส้นโค้งหรือลักษณะของ ข้อมูลว่าเบ้หรือไม่ แบ่งเป็น ค่าความเบ้ที่คำนวณได้จะไม่มีหน่วย ค่าที่คำนวณได้เป็น 0 แสดงว่าแจกแจง ปกติ ค่าที่คำนวณได้เป็นบวกแสดงว่าเบ้ขวา ค่าที่คำนวณได้เป็นลบแสดงว่าเบ้ซ้าย

20 right (positiv e) skew left (negativ e) skew skew (skewness)

21 ลักษณะของเส้นโค้งความถี่ของข้อมูล เชิงปริมาณ … ต่อ ความโด่ง (Kurtosis) เป็นค่าที่ใช้วัด ความโด่งของกราฟข้อมูลเชิงปริมาณ แบ่งเป็น ความโด่งเท่ากับ 0 กราฟเป็น Normal ความโด่งเป็นลบ กราฟป้านหรือโค้งน้อย ความโด่งเป็นบวก กราฟมียอดสูงหรือโค้ง มาก

22 kurtosis ‘leptokurtic’   ’platykurtic’ [“peakedness”]


ดาวน์โหลด ppt การคำนวณค่าสถิติ เบื้องต้น … สถิติเชิงพรรณนา Descriptive Statistics.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


Ads by Google