Esistono calcoli matematici che permettono di estrarre dai dati un vero e proprio trend positivo o negativo dei risultati.
È proprio il statistiche descrittive che ci aiuta ad analizzare e descrivere i dati per ottenere un risultato finale.
Si dice che le statistiche descrittive siano la base di qualsiasi analisi dei dati. analisi dei dati.
Conozcamos más de sus características y tipos que existen.
Che cos’è la statistica descrittiva?
Il termine statistica descrittiva si riferisce all’analisi, al riassunto e alla presentazione dei risultati relativi a un insieme di dati ricavati da un campione o dall’intera popolazione.
Le statistiche descrittive comprendono tre categorie principali: distribuzione di frequenza, misure di tendenza centrale e misure di variabilità.
Per statistiche descrittive intendiamo, ad esempio, il calcolo della media e della mediana, due indicatori molto importanti e soprattutto diversi tra loro.
La mediana è un indicatore che “non tiene conto dei valori estremi, a volte poco frequenti”, a differenza della media, che è fortemente influenzata da questi valori estremi.
Obiettivo delle statistiche descrittive
Lo scopo della statistica descrittiva è quello di descrivere i dati osservati in modo sintetico e significativo per poterli analizzare meglio.
Si tratta di raccogliere osservazioni su soggetti con una certa proprietà e di tradurre queste osservazioni in numeri che forniscono informazioni su quella proprietà.
In breve, ha lo scopo di strutturare e rappresentare le informazioni contenute nei dati.
Importanza delle statistiche descrittive
Le statistiche descrittive facilitano la visualizzazione dei dati.
Permettono di presentare i dati in modo significativo e comprensibile, il che a sua volta consente un’interpretazione semplificata dell’insieme di dati in questione.
I dati grezzi sono difficili da analizzare e determinare tendenze e schemi può essere impegnativo.
Inoltre, i dati grezzi rendono difficile la visualizzazione dei dati stessi.
Inoltre, l’uso delle statistiche descrittive permette di riassumere e presentare una serie di dati attraverso una combinazione di descrizioni tabellari e grafiche.
Le statistiche descrittive vengono utilizzate per riassumere dati quantitativi complessi.
Tipi di statistiche descrittive
Le statistiche descrittive aiutano a descrivere e comprendere le caratteristiche di uno specifico insieme di dati, fornendo brevi riassunti del campione e delle misure dei dati.
Questi sono i tipi di statistiche descrittive:
– Distribuzione di frequenza
Utilizzato sia per dati qualitativi e quantitativi.
Representa la frecuencia o el recuento de los diferentes resultados en un conjunto de datos o muestras.
La distribuzione di frequenza viene solitamente presentata in una tabella o in un grafico.
Ogni voce della tabella o del grafico è accompagnata dal conteggio o dalla frequenza di occorrenza dei valori, in uno specifico intervallo, range o gruppo.
La distribuzione di frequenza è fondamentalmente una presentazione o un riassunto di dati raggruppati che sono stati classificati in base a classi mutuamente esclusive e al numero di occorrenze in ogni rispettiva classe.
Consente un modo più strutturato e organizzato di presentare i dati grezzi.
I grafici più comuni utilizzati per la presentazione e la visualizzazione della distribuzione di frequenza sono i grafici a barre, gli istogrammi, i grafici a torta e i grafici a linee.
– Tendenza centrale
La tendenza centrale è un altro tipo di statistica descrittiva e si riferisce al riassunto descrittivo di un insieme di dati utilizzando un singolo valore che riflette il centro della distribuzione dei dati.
Le misure di tendenza centrale sono note anche come misure di posizione centrale. La media, la mediana e la modalità sono considerate misure di tendenza centrale.
La media che è considerata la misura più diffusa della tendenza centrale, è il valore medio o più comune in un insieme di dati. La mediana si riferisce al punteggio medio di un insieme di dati in ordine crescente. La modalità si riferisce al punteggio o al valore più frequente in un insieme di dati.
– Variabilità
Una misura di variabilità è una statistica sintetica che riflette il grado di dispersione di un campione.
Le misure di variabilità determinano la distanza dei punti dati dal centro.
La dispersione e la variabilità si riferiscono e indicano la gamma e l’ampiezza della distribuzione dei valori in un insieme di dati.
L’intervallo, il deviazione standard e la varianza sono utilizzate, rispettivamente, per rappresentare diversi componenti e aspetti della dispersione.
L’intervallo rappresenta il grado di dispersione o un ideale della distanza tra i valori più alti e quelli più bassi all’interno di un insieme di dati.
La deviazione standard viene utilizzata per determinare la varianza media di un insieme di dati e fornisce un’idea della distanza o della differenza tra un valore di un insieme di dati e il valore medio dello stesso insieme di dati.
La varianza riflette il grado di dispersione ed è essenzialmente una media degli scarti al quadrato.
Esempi di ricerca descrittiva
Ecco alcuni esempi di applicazione della ricerca descrittiva:
Esempio 1:
Le statistiche descrittive di un’università si riferiscono al punteggio medio dei test di matematica degli studenti in entrata.
Non dice nulla sul perché i dati sono così come sono o su quali tendenze possiamo vedere e seguire.
Le statistiche descrittive aiutano a semplificare grandi quantità di dati in modo significativo.
Riducono una grande quantità di dati a un riassunto.
Esempio 2:
Hai condotto un sondaggio tra 40 intervistati sul loro colore preferito per le auto.
Ora hai un foglio di calcolo con i risultati.
Tuttavia, questo foglio di calcolo non è molto informativo e vuoi riassumere i dati con alcuni grafici e tabelle che ti permettano di trarre alcune semplici conclusioni (ad esempio, il 24% delle persone ha dichiarato che il bianco è il suo colore preferito).
Sicuramente questo sarebbe molto più rappresentativo e chiaro di un brutto foglio di calcolo.
E hai molte opzioni per visualizzare i daticome grafici a torta, grafici a linee, ecc.
Questo è il cuore delle statistiche descrittive.
Tieni presente che non stai traendo conclusioni sull’intera popolazione.
Differenza tra statistiche descrittive e statistiche inferenziali
Le statistiche descrittive forniscono un riassunto conciso dei dati.
È possibile riassumere i dati in forma numerica o grafica.
Ad esempio, il direttore di un fast food analizza i tempi di attesa dei clienti all’ora di pranzo per una settimana e poi riassume i dati.
La statistica inferenziale utilizza un campione casuale di dati di una popolazione per descrivere e fare inferenze sulla popolazione stessa.
Le statistiche inferenziali sono importanti quando è difficile o impossibile esaminare tutti i membri di un’intera popolazione.
Ad esempio, non è pratico misurare il diametro di tutti i chiodi prodotti, ma è possibile misurare i diametri di un campione rappresentativo e casuale di chiodi e utilizzare queste informazioni per trarre conclusioni generali sui diametri di tutti i chiodi prodotti..
Conclusione
La statistica descrittiva è una branca della statistica che si occupa di descrivere le caratteristiche dei dati noti.
Le statistiche descrittive forniscono una sintesi dei dati di una popolazione o di un campione.
Oltre alla statistica descrittiva, la statistica inferenziale è un’altra branca cruciale della statistica che viene utilizzata per fare inferenze sui dati della popolazione.
Questo tipo di statistica viene utilizzato per trasformare le informazioni quantitative di difficile comprensione di un grande insieme di dati in brevi descrizioni.
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