Storia delle statistiche descrittive, caratteristiche, esempi, concetti

IL Statistiche descrittive È il ramo delle statistiche che si occupa della raccolta e dell'organizzazione di informazioni sul comportamento dei sistemi con molti elementi, genericamente noto come il nome di popolazione.

Per questo, utilizza tecniche numeriche e grafiche, attraverso le quali presenta informazioni, senza fare previsioni o inferenze sulla popolazione in cui arriva.

Si ritiene che le statistiche descrittive organizzino e presentino comodamente le informazioni

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Storia

Vecchiaia

Le statistiche hanno le sue origini nel bisogno umano di organizzare le informazioni necessarie per la sua sopravvivenza e il suo benessere, nonché per provvedere agli eventi che lo influenzano. Le grandi civiltà dell'antichità hanno lasciato i registri dei coloni, le tasse riscosse, la quantità di colture e le dimensioni degli eserciti.

Ad esempio, durante il suo lungo regno, Ramses II (1279-1213 a.C) ordinato un censimento di terra e abitanti in Egitto, che a quel punto aveva circa 2 milioni di abitanti.

Allo stesso modo, la Bibbia che Mosè ha eseguito un censimento per sapere quanti soldati avevano le dodici tribù di Israele.

Anche nell'antico conteggio della Grecia di persone e risorse sono state fatte. I romani, notevoli per la loro alta organizzazione, hanno registrato periodicamente la popolazione, preparando censimenti ogni cinque anni, inclusi territori e risorse.

Rinascimento

Dopo il declino di Roma, le importanti registrazioni statistiche erano spaventate, fino all'arrivo del Rinascimento, quando le statistiche riescono.

Culminando il diciassettesimo secolo, nacque la teoria delle probabilità, il risultato dell'inclinazione delle persone per il gioco d'azzardo, che forniva statistica il rigore matematico che lo rendeva una scienza a sé stante.

Età moderna

Un nuovo impulso arrivò con la teoria degli errori e i quadrati minimi nel diciannovesimo secolo, che seguì il metodo di correlazione tra le variabili, per valutare quantitativamente la relazione tra loro.

Fino a quando finalmente, durante il ventesimo secolo, le statistiche si sono estese a ciascun ramo della scienza e dell'ingegneria come strumento indispensabile nella risoluzione dei problemi.

Caratteristiche delle statistiche descrittive

Le statistiche descrittive sono caratterizzate da:

- Organizza le informazioni raccolte in dati e grafica. I grafici possono essere diversi: istogrammi, poligoni di frequenza, diagrammi a forma di torta, tra gli altri.

- Distribuire dati in intervalli di frequenza per facilitare la loro gestione. Utilizzare l'aritmetica per trovare i valori più rappresentativi dei dati, attraverso misure di tendenza centrale, nonché analizzare la dispersione di essi.

- Determinare la forma delle distribuzioni, la loro simmetria, se sono centrate o distorte e se sono appuntite o piuttosto appiattite.

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A cosa serve le statistiche descrittive?

Ogni volta che è necessario.

Quindi menzioniamo alcuni esempi:

Economia

Le statistiche descrittive si occupa di registrare e organizzare dati sulle popolazioni e le loro età, reddito, investimenti, profitti e spese. In questo modo i governi e le istituzioni pianificano miglioramenti e investono in modo appropriato.

Con il tuo aiuto monitorare gli acquisti, le vendite, i resi e l'efficienza dei servizi. Per questo motivo, le statistiche sono indispensabili nella decisione.

Fisica e meccanica

La fisica e la meccanica utilizzano statistiche per lo studio di media continui, che consistono in un gran numero di particelle, come atomi e molecole. Si scopre che non è possibile monitorare ciascuno di essi separatamente.

Ma studiando il comportamento globale del sistema (una porzione di gas, ad esempio) dal punto di vista macroscopico, è possibile scoprire le medie e definire le variabili macroscopiche per conoscere le sue proprietà. Un esempio di ciò è la teoria cinetica dei gas.

Medicinale

È uno strumento essenziale quando si monitorano le malattie, dalle sue origini e durante la sua evoluzione, nonché l'efficacia dei trattamenti.

Le statistiche che descrivono i tassi di morbilità, guarigione, tempi di incubazione o sviluppo di una malattia, l'età in cui appare di solito e i dati in stile, sono necessarie durante la progettazione dei trattamenti più efficaci.

Nutrizione

Una delle tante applicazioni di statistiche descrittive è quella di registrare e ordinare dati sul consumo di alimenti nelle diverse popolazioni: la loro quantità, qualità e che sono le più consumate, tra molte altre osservazioni che interessano gli esperti.

Esempi di statistiche descrittive

Di seguito vedremo alcuni esempi che illustrano quanto siano utili gli strumenti delle statistiche descrittive per aiutare a prendere decisioni:

Esempio 1

Per migliorare le sale da pranzo scolastico, sono necessarie informazioni sull'utente. Fonte: Wikimedia Commons.

Le autorità educative di un piano nazionale miglioramenti istituzionali. Supponiamo che implementeranno un nuovo sistema di sale da pranzo scolastica.

Per questo è necessario disporre di dati sulla popolazione studentesca, ad esempio il numero di studenti per grado, la loro età, sesso, altezza, peso e condizione socio -economica. Quindi queste informazioni sono presentate sotto forma di tabelle e grafici.

Esempio 2

Per monitorare la squadra di calcio locale e effettuare nuovi acquisti, i manager portano il numero di partite giocate, vinte, legate e perdute, nonché il numero di goal, marcatori e come sono riusciti a segnare: calcio di punizione, a metà campo, sanzioni, con gamba sinistra o destra, tra gli altri dettagli.

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Esempio 3

Una gelateria ha diversi gusti di gelato e vogliono migliorare le loro vendite, quindi i proprietari effettuano uno studio in cui contano il numero di clienti, li separano in gruppi per sesso e fascia d'età.

In questo studio, sono registrati il ​​gusto del gelato preferito e la presentazione più venduta, ad esempio. E con i dati raccolti pianificano gli acquisti dei sapori e i contenitori e gli accessori necessari per la loro preparazione.

Concetti di base di statistiche descrittive

Popolazione e campione

Questi concetti fondamentali sono necessari per applicare tecniche statistiche, vediamo:

Popolazione

Nel contesto statistico la popolazione si riferisce all'universo o collettivo da cui vengono le informazioni.

Non si tratta sempre di persone, poiché possono essere insiemi di animali, piante o oggetti come automobili, atomi, molecole e persino eventi e idee.

Campione

Quando la popolazione è molto grande, un campione rappresentativo viene estratto da esso e analizzato, senza perdere informazioni pertinenti.

Può essere scelto in modo casuale, o secondo alcuni criteri precedentemente stabiliti dall'analista. Il vantaggio è che essendo un sottoinsieme della popolazione, è molto più gestibile.

Variabile

Si riferisce all'insieme di valori che possono prendere una certa caratteristica della popolazione. Uno studio può contenere varie variabili, come età, sesso, peso, livello accademico, stato civile, reddito, temperatura, colore, tempo e molti altri.

Le variabili possono essere di natura diversa, quindi ci sono criteri per classificarle e dare loro il trattamento più appropriato.

Variabili categoriche e variabili numeriche

Secondo il modo in cui vengono misurati, le variabili possono essere:

-Categorico

-Numerico

Le variabili categoriche, chiamate anche qualitativo, Rappresentano qualità come lo stato civile di una persona, che può essere single, sposata, divorziata o vedova.

D'altra parte, alle variabili numeriche o quantitativo, Possono essere misurati, come età, tempo, peso, reddito e altro ancora.

La grafica è molto importante per presentare le informazioni, perché a colpo d'occhio la tendenza dei dati è apprezzata. Fonte: piqsels.

Variabili variabili discrete e continue

Le variabili discrete prendono solo valori discreti, come suggerisce il nome. Esempi sono il numero di figli di una famiglia, quanti soggetti sono in un determinato corso e la quantità di auto in un parcheggio.

Queste variabili non assumono sempre interi valori, perché ci sono anche frazionari.

D'altra parte, le variabili continue ammettono valori infiniti in un certo intervallo, come il peso di una persona, il pH del sangue, il tempo di una consultazione telefonica e il diametro delle palle da calcio.

Può servirti: simmetria

Misure di tendenza centrale

Dai un'idea della tendenza generale che i dati seguono. Citerà le tre misure centrali più utilizzate:

-Metà

-Mediano

-Moda

Metà

Equivalente ai valori medi. Viene calcolato aggiungendo tutte le osservazioni e dividendo tra il numero totale:

 Dove x_Yo È qualsiasi osservazione e n è il totale di essi.

Moda

È il valore che si ripete maggiormente in un set di dati, il più frequente, poiché in una distribuzione potrebbe esserci più di una moda.

Mediano

Quando si ordina un set di dati, la mediana è il valore centrale di tutti loro.

Misure di dispersione

Sottolineano la variabilità dei dati e danno un'idea di quanto sono lontani o dispersi dalle misure centrali. I più usati sono:

Allineare

È la differenza tra il valore più grande x_M e il più piccolo x_M di un set di dati:

Intervallo = x_M - X_M

Varianza

Misura quanto sono lontani i dati del valore medio. Per questo, viene fatta una media, ma con le differenze tra qualsiasi valore x_Yo e la media, quadrata per impedire loro di annullarsi a vicenda. Di solito è indicato dalla lettera greca σ quadrata o con s²:

Deviazione standard

La varianza non ha le stesse unità dei dati, quindi la deviazione standard è definita come la radice quadrata della varianza ed è indicata come σ o s:

Distribuzioni di frequenza

Invece di tenere conto di ciascun dati individualmente, è preferibile raggrupparli in gamme, il che facilita il lavoro, specialmente se ci sono molti valori. Ad esempio, quando si lavora con i bambini di una scuola, possono essere raggruppati in gamme di età: da 0 a 6 anni, da 6 a 12 anni e da 12 a 18 anni.

Grafici

Costituiscono un modo eccellente per apprezzare la distribuzione di una vista e contengono tutte le informazioni raccolte nelle tabelle e nelle immagini, ma molto più convenienti.

Ce ne sono un'ampia varietà: con barre, lineari, circolari, stelo e foglia, istogrammi, poligoni di frequenza e pittogrammi. Esempi di grafici statistici sono presentati nella Figura 3.

Temi di interesse

Filiali statistiche.

Variabili statistiche.

Popolazione e campione.

Statistica inferenziale.

Riferimenti

1. Faraldo, p. Statistiche e metodologia di ricerca. Recuperato da: eio.USC.È.
2. Fernández, s. 2002. Statistiche descrittive. 2 °. Edizione. Editoriale ESIC. Recuperato da: Google Books.
3. Storia delle statistiche. Recuperato da: EUMED.netto.
4. Ibañez, p. 2010. Matematica ii. Approccio alle competenze. Apprendimento del Cengage.
5. Monroy, s. 2008. Statistiche descrittive. 1 °. Edizione. National Polytechnic Institute of Mexico.
6. Formule universe. Statistiche descrittive. Recuperato da: Universoformulas.com.