Инструменты дескриптивного анализа

ИНФОРМАТИКА ДЛЯ ЮРИСТОВ

В КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМАХ

ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ

КОМПЛЕКСНАЯ

В.И. ЗАВГОРОДНИЙ

10. http://www.tnu.in.ua/study/books.php?do=file&id=441

Под редакцией

С.В. Симоновича

Санкт-Петербург

Москва • Харьков • Минск

11. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы - Учебник для вузов.3-е изд.[Олифер В.Г., Олифер Н.А.].djvu

Для описания информации, полученной на основе выборочных измерений, широко используется две группы мер.

1. Меры «центральной тенденции», или меры, которые описывают типичного респондента или типичный ответ. К числу мер центральной тенденции относятся мода, медиана и средняя.

Мода характеризует величину признака, появляющуюся наиболее часто по сравнению с другими величинами данного признака. Мода носит относительный характер.

Медиана характеризует значение признака, занимающее серединное место в упорядоченном ряду значений данного признака.

Средняя величина чаще всего рассчитывается как средняя арифметическая величина. При ее вычислении общий объем признака поровну распределяется между всеми единицами совокупности.

2. Меры вариации, или меры, описывающие степень схожести или несхожести респондентов или ответов с «типичными» респондентами или ответами. Мерами вариации являются: распределение частот, размах вариации и среднее квадратическое отклонение.

Распределение частот представляет в табличной или графической форме число случаев появления каждого значения измеренной характеристики (признака) в каждом выбранном диапазоне ее значений. Распределение частот позволяет быстро сделать выводы о степени подробности результатов измерений.

Размах вариации определяет абсолютную разность между максимальным и минимальным значениями измеренного признака. Размах вариации - это разница между конечными точками в распределении упорядоченных величин измеренного признака. Данная мера определяет интервал распределения значений признака.

Среднее квадратическое отклонение является обобщающей статистической характеристикой вариации значений признака. Если эта мера мала, то кривая распределения имеет узкую, сжатую форму (результаты измерений обладают высокой степенью схожести). Если данная мера велика, то кривая распределения имеет широкий, растянутый вид (велика степень различия оценок).