Thống kê từ lâu đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống. Mọi người phải đối mặt với nó ở khắp mọi nơi. Dựa trên số liệu thống kê, các kết luận được rút ra về vị trí và những bệnh thường gặp, những gì có nhu cầu nhiều hơn ở một khu vực cụ thể hoặc trong một bộ phận dân cư nhất định. Ngay cả việc xây dựng các chương trình chính trị của các ứng cử viên cho các cơ quan chính phủ cũng dựa trên dữ liệu thống kê. Chúng cũng được các chuỗi bán lẻ sử dụng khi mua hàng và các nhà sản xuất được hướng dẫn bởi những dữ liệu này trong đề xuất của họ.
Thống kê đóng một vai trò quan trọng trong đời sống của xã hội và ảnh hưởng đến mỗi cá nhân thành viên của nó, ngay cả trong những việc nhỏ. Ví dụ, nếu theo thống kê, hầu hết mọi người thích màu tối trong quần áo ở một thành phố hoặc khu vực cụ thể, thì việc tìm kiếm một chiếc áo mưa màu vàng tươi có in hoa ở các cửa hàng địa phương sẽ vô cùng khó khăn. Nhưng số lượng bao nhiêunhững dữ liệu này cộng lại để có tác động như vậy? Ví dụ: "có ý nghĩa thống kê" là gì? Chính xác thì định nghĩa này có nghĩa là gì?
Đây là gì?
Thống kê là một ngành khoa học được tạo thành từ sự kết hợp của các đại lượng và khái niệm khác nhau. Một trong số đó là khái niệm "ý nghĩa thống kê". Đây là tên giá trị của các biến, xác suất xuất hiện của các chỉ số khác trong đó là không đáng kể.
Ví dụ, cứ 10 người thì có 9 người đi giày cao su vào chân khi đi dạo buổi sáng để tìm nấm trong khu rừng mùa thu sau một đêm mưa. Xác suất để tại một thời điểm nào đó 8 người trong số họ đặt giày da đanh bằng vải bạt là không đáng kể. Do đó, trong ví dụ cụ thể này, số 9 được gọi là "ý nghĩa thống kê".
Theo đó, nếu chúng ta phát triển thêm ví dụ thực tế đã nêu, các cửa hàng giày mua ủng cao su vào cuối mùa hè với số lượng nhiều hơn so với các thời điểm khác trong năm. Do đó, độ lớn của giá trị thống kê có tác động đến cuộc sống bình thường.
Tất nhiên, trong các phép tính phức tạp, chẳng hạn, khi dự đoán sự lây lan của virus, một số lượng lớn các biến được tính đến. Nhưng bản chất của việc xác định một chỉ số quan trọng của dữ liệu thống kê là tương tự nhau, bất kể độ phức tạp của các phép tính và số lượng giá trị biến đổi.
Nó được tính như thế nào?
Được sử dụng khi tính toán giá trị của chỉ báo "ý nghĩa thống kê" của phương trình. Có nghĩa là, có thể lập luận rằng trong trường hợp này mọi thứ đều do toán học quyết định. Tùy chọn tính toán đơn giản nhất là một chuỗi các phép toán, trong đó có các tham số sau:
- hai loại kết quả thu được từ khảo sát hoặc nghiên cứu dữ liệu khách quan, chẳng hạn như số lượng mua hàng, được ký hiệu bằng a và b;
- chỉ báo cỡ mẫu cho cả hai nhóm - n;
- giá trị của chia sẻ mẫu kết hợp - p;
- lỗi tiêu chuẩn - SE.
Bước tiếp theo là xác định điểm tổng thể của bài kiểm tra - t, giá trị của nó được so sánh với số 1,96. 1,96 là giá trị trung bình, truyền tải phạm vi 95%, theo hàm phân phối t của Học sinh.
Câu hỏi thường đặt ra là sự khác biệt giữa các giá trị của n và p là gì. Sắc thái này rất dễ làm rõ với một ví dụ. Giả sử rằng ý nghĩa thống kê của lòng trung thành đối với bất kỳ sản phẩm hoặc thương hiệu nào của nam giới và phụ nữ đều được tính toán.
Trong trường hợp này, các chữ cái sẽ được theo sau bởi:
- n - số người trả lời;
- p - số lượng hài lòng với sản phẩm.
Số phụ nữ được phỏng vấn trong trường hợp này sẽ được chỉ định là n1. Theo đó, đàn ông - n2. Giá trị tương tự sẽ có các số "1" và "2" của ký hiệu p.
So sánh điểm kiểm tra với điểm trung bình trong bảng tính của Học sinh trở thành điều được gọi là "ý nghĩa thống kê".
Xác minh nghĩa là gì?
Luôn có thể kiểm tra kết quả của bất kỳ phép tính toán học nào, điều này được dạy cho trẻ em ở trường tiểu học. Nó là hợp lý để giả địnhrằng vì số liệu thống kê được xác định bằng cách sử dụng chuỗi tính toán, nên chúng sẽ được kiểm tra.
Tuy nhiên, kiểm tra ý nghĩa thống kê không chỉ là toán học. Thống kê liên quan đến một số lượng lớn các biến số và các xác suất khác nhau, mà không phải lúc nào cũng có thể tính toán được. Nghĩa là, nếu chúng ta quay lại ví dụ về giày cao su ở đầu bài viết, thì việc xây dựng dữ liệu thống kê hợp lý mà người mua hàng cho các cửa hàng sẽ dựa vào có thể bị gián đoạn bởi thời tiết khô và nóng, không đặc trưng cho mùa thu.. Hậu quả của hiện tượng này là số lượng người mua ủng cao su sẽ giảm và các cửa hàng kinh doanh sẽ bị thua lỗ. Tất nhiên, một công thức toán học không thể lường trước được sự bất thường của thời tiết. Khoảnh khắc này được gọi là "sai lầm".
Đó chỉ là xác suất của những sai sót như vậy và có tính đến việc kiểm tra mức ý nghĩa được tính toán. Nó tính đến cả các chỉ số được tính toán và mức ý nghĩa được chấp nhận, cũng như các đại lượng được quy ước gọi là giả thuyết.
Mức ý nghĩa là gì?
Khái niệm "mức độ" được bao gồm trong các tiêu chí chính về ý nghĩa thống kê. Nó được sử dụng trong thống kê ứng dụng và thực tế. Đây là một loại giá trị có tính đến khả năng xảy ra sai lệch hoặc lỗi.
Cấp độ dựa trên việc xác định sự khác biệt trong các mẫu làm sẵn, nó cho phép bạn thiết lập ý nghĩa của chúng hoặc ngược lại, tính ngẫu nhiên. Khái niệm này không chỉ có ý nghĩa kỹ thuật số, mà còn có những cách diễn giải đặc biệt của chúng. Họ giải thíchcách bạn cần hiểu giá trị và bản thân mức độ được xác định bằng cách so sánh kết quả với chỉ số trung bình, điều này cho thấy mức độ tin cậy của sự khác biệt.
Như vậy, chúng ta có thể hình dung khái niệm mức một cách đơn giản - nó là một chỉ báo về lỗi hoặc lỗi có thể chấp nhận được, có thể xảy ra trong các kết luận rút ra từ dữ liệu thống kê thu được.
Những mức độ ý nghĩa nào được sử dụng?
Ý nghĩa thống kê của hệ số xác suất lỗi trong thực tế dựa trên ba mức cơ bản.
Mức đầu tiên là ngưỡng tại đó giá trị là 5%. Tức là xác suất sai số không vượt quá mức ý nghĩa 5%. Điều này có nghĩa là độ tin cậy về tính không hoàn hảo và không sai lầm của các kết luận được đưa ra trên cơ sở dữ liệu nghiên cứu thống kê là 95%.
Mức thứ hai là ngưỡng 1%. Theo đó, con số này có nghĩa là người ta có thể được hướng dẫn bởi dữ liệu thu được trong quá trình tính toán thống kê với độ tin cậy 99%.
Mức thứ ba - 0,1%. Với giá trị này, xác suất xảy ra lỗi bằng một phần trăm, tức là trên thực tế, lỗi đã được loại bỏ.
Giả thuyết trong thống kê là gì?
Sai sót như một khái niệm được chia thành hai lĩnh vực, liên quan đến việc chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết vô hiệu. Giả thuyết là một khái niệm mà theo định nghĩa, theo định nghĩa, một tập hợp các kết quả khảo sát, dữ liệu hoặc tuyên bố khác được ẩn đi. Đó là, mô tả về phân phối xác suất của một cái gì đó liên quan đến chủ đề kế toán thống kê.
Có hai giả thuyết trong các phép tính đơn giản - số không và giả thuyết thay thế. Sự khác biệt giữa chúng là giả thuyết rỗng dựa trên ý tưởng rằng không có sự khác biệt cơ bản giữa các mẫu liên quan đến việc xác định ý nghĩa thống kê và mẫu thay thế hoàn toàn ngược lại với nó. Đó là, giả thuyết thay thế dựa trên sự hiện diện của sự khác biệt đáng kể trong các mẫu này.
Những sai lầm là gì?
Sai số là một khái niệm trong thống kê tỷ lệ thuận với việc chấp nhận giả thuyết này hoặc giả thuyết kia là đúng. Chúng có thể được chia thành hai hướng hoặc loại:
- loại đầu tiên là do sự chấp nhận của giả thuyết rỗng, hóa ra là không chính xác;
- thứ hai - do làm theo phương án thay thế.
Loại lỗi đầu tiên được gọi là dương tính giả và khá phổ biến trong tất cả các lĩnh vực sử dụng số liệu thống kê. Theo đó, lỗi của loại thứ hai được gọi là âm sai.
Tại sao chúng ta cần hồi quy trong thống kê?
Ý nghĩa thống kê của hồi quy là với sự trợ giúp của nó, có thể thiết lập mô hình của các phụ thuộc khác nhau được tính toán trên cơ sở dữ liệu tương ứng với thực tế đến mức nào; cho phép bạn xác định sự đầy đủ hay thiếu của các yếu tố để tính toán và kết luận.
Giá trị hồi quy được xác định bằng cách so sánh kết quả với dữ liệu được liệt kê trong bảng Fisher. Hoặc sử dụng phân tích phương sai. Các chỉ báo hồi quy rất quan trọng khicác nghiên cứu và tính toán thống kê phức tạp liên quan đến một số lượng lớn các biến, dữ liệu ngẫu nhiên và các thay đổi có thể xảy ra.
