2. Описательная статистика
2.1. Описательная статистика:
вычисление числовых характеристик распределения признака
Для вычисления описательных статистик в системе STATISTICA можно выполнить следующую последовательность шагов:
Шаг 1. Выделите одну или несколько переменных, для которых необходимо вычислить числовые характеристики.
Шаг 2. Нажмите кнопку
Quick Basic
Stats (Быстрые
основные статистики)
последняя кнопка на горизонтальной
панели инструментов.
На экране появится выпадающее меню (рис. 2.1).
Рис. 2.1. Меню кнопки Quick Basic Stats
Шаг 3. Выберите верхнюю строку Descriptives of R (Описательные для переменной R). Электронная таблица с основными описательными статистиками для выбранной переменной R (уровень преступности в США, 1960) появится на экране (рис. 2.2).
Прокручивая электронную таблицу результатов, вы увидите слева направо следующие описательные статистики:
Рис. 2.2. Таблица с описательными статистиками переменной R
Valid N – истинное число наблюдений (число наблюдений без пропусков;
Mean – выборочное
среднее:
;
Confid. 95% нижняя граница 95% доверительного интервала для среднего;
Confid. +95% верхняя граница 95% доверительного интервала для среднего
(
);
Sum
– сумма значений
переменной:
;
Minimum
– минимальное значение
переменной
;
Maximum
– максимальное
значение переменной
;
Range
– размах:
;
Variance
– несмещенная оценка
дисперсии:
;
Std.
Dev.
– стандартное
отклонение:
;
Standard Error – стандартная ошибка дисперсии (стандартное отклонение оценки от среднего значения данной оценки);
Skewness
– несмещенная оценка
коэффициента асимметрии:
(
;
,
для симметричных распределений
,
при левосторонней, или положительной,
асимметрии (
)
в распределении чаще встречаются более
низкие значения признака, а при
правосторонней, или отрицательной,
асимметрии (
)
более высокие);
Std. Err. Skewness – стандартная ошибка асимметрии;
Kurtosis – несмещенная оценка коэффициента эксцесса (“островершинности”):
(
,
,
для нормального распределения
;
положительный эксцесс (более остро,
выше) –
– преимущественное появление средних
или близких к средним значений;
отрицательный эксцесс (более полого,
ниже) –
– преобладание крайних значений, причем
одновременно и более низких, и более
высоких);
Std. Err. Kurtosis – стандартная ошибка эксцесса.
Шаг 4. Нажмите кнопку
(Продолжить…) в левом верхнем углу
окна с описательными статистиками.
В появившемся меню модуля Basic Statistic and Tables (Основные статистики и таблицы) (рис. 2.3) выберите строку Descriptive statistics (Основные статистики) и нажмите кнопку OK.
Рис. 2.3. Меню модуля Basic Statistic and Tables
Появится диалоговое окно дополнительных настроек расчета описательных статистик (рис. 2.4).
Рис. 2.4. Диалоговое окно дополнительных настроек расчета
описательных статистик
В этом окне можно:
определить переменные для обработки
(рис. 2.5), нажав кнопку
(если необходимо отметить переменные
не по порядку их следования в таблице,
щелкайте клавишей мыши на их именах,
придерживая кнопку клавиатуры Ctrl);
Рис. 2.5.
Выделение переменных для анализа
задать вывод длинных имен переменных в расчетных таблицах, для чего в разделе Options (Опции) поставить флажок напротив опции Display long variable names (Отображать длинные имена переменных) (рис. 2.6);
Рис. 2.6. Отображение длинных имен переменных при анализе данных
определить
необходимый список числовых характеристик
для анализа переменных, для
чего в разделе Statistics
(Статистики) нажать
кнопку
(Другие статистики)
и в появившемся окне сделать нужные
отметки (рис. 2.7);
Рис.
2.7. Меню Статистики
После настройки параметров,
для анализа данных нажмите OK
или
.
С настройками, указанными на рис. 2.4. – 2.7., вы получите таблицу описательных статистик для переменных R и NW, приведенную на рис. 2.8.
Рис. 2.8. Таблица с дополнительно определенными
описательными статистиками переменных R и NW