рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Графическое представление данных.

Графическое представление данных. - Лекция, раздел Философия, СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПСИХОЛОГИИ Существует 3 Основных Метода Графического Представления Данных: Гистограмма (...

Существует 3 основных метода графического представления данных: гистограмма (столбиковая диаграмма), полигон частот, сглаженная кривая (огива).

 

 

Гистограмма!

Гистограмма, представляет собой, последовательность столбцов, каждый из которых, опирается на один интервал группирования данных, а высота его, обычно равна количеству исходных данных, попавших в этот интервал, то есть, частоте.

Для построения гистограммы на горизонтальной оси, указываются границы интервалов группирования данных, а на вертикальной оси, частот. Обычно гистограмма строится по результатам табулирования данных.

 

Пример: построить гистограмму для данных примера из §6.

 

Полигон частот!

Построение полигона частот во многом напоминает построение гистограммы, только в этом случае, на горизонтальной оси указываются не границы интервалов, а значения середин интервалов. После этого на координатной плоскости наносятся точки, первая координата которых соответствует середине интервала, а вторая координата – частоте. Для окончательного построения полигона частот указанные точки, соединяются прямыми линиями.

 

Пример: построить полигон частот, для данных примера из §6.

 

 

Сглаженная кривая (огива)!

Иногда, вместо гистограммы или полигона частот, строят сглаженную кривую (огиву). Основное её отличие, состоит в том, что точки соединяются не прямыми линиями, а таким образом, чтобы огива не имела острых углов или зубцов. Для её построения, сначала необходимо по найденным при табулировании данных частотам, вычислить накопленные частоты, которые затем, перевести в проценты.

Для вычисления накопленной частоты в процентах, необходимо накопленную частоту, умножить на 100 и разделить на количество наблюдений в выборке, то есть n.

В целях упрощения расчётов, накопленную частоту в процентах, можно округлить до целого числа. После этого, на горизонтальной оси указываются значения от 0 до 100 (соответствуют процентам). А на вертикальной оси, указываются границы интервалов группирования данных. Затем, на координатной плоскости наносятся точки, первая координата которых, соответствует накопленной частоте в процентах, а вторая координата – границе интервала. Для окончательного построения агивы, указанные точки соединяются гладкой кривой.

 

Пример: построить огиву, для данных примера из §6.

 

Границы интервалов Частоты Накопленные частоты Накопленные частоты в процентах
40-50
50-60 2+4=6
60-70 6+4=10
70-80 10+8=18
80-90 18+7=25
90-100 25+7=32
100-110 32+5=37
110-120 37+1=38
n=38 Xmin=44

 


По формуле:

Примечания:

А) первая точка огивы всегда будет расположена на вертикальной оси, так как она соответствует левой границе первого интервала до которой исходят данные не встречаются, то есть, накопленная частота равна 0%.

Б) Последняя точка огивы, соответствующая правой границе последнего интервала будет всегда иметь первую координату равную 100%.

В) Так как огива строится по накопленным частотам, то она является неубывающей функцией.

Г) если в какой либо интервал не попал ни один элемент выборки, то накопленная частота для этого интервала, будет совпадать с накопленной частотой для предыдущего интервала, поэтому на графике огивы этому интервалу, будет соответствовать вертикальный отрезок кривой.

Д) огиву можно использовать для приближённого вычисления процентилей, квартилей и т.п.

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПСИХОЛОГИИ

ФАКУЛЬТЕТ ФИЛОСОФИИ И СОЦИАЛЬНЫХ НАУК... КАФЕДРА ПСИХОЛОГИИ... СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПСИХОЛОГИИ ЛЕКЦИИ...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Графическое представление данных.

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Основные этапы статистической обработки данных.
  1-й этап: Исходный (предварительный) анализ исследуемого реального явления. В результате этого анализа определяются: · Основные цели исследован

Способы организации выборки.
Сущность статистических методов состоит в том, чтобы по некоторой части генеральной совокупности, то есть по выборке выносить суждения о свойствах генеральной совокупности в целом. Таким образом, п

Шкалы измерений.
  Любое эмпирическое научное исследование начинается с того, что исследователь фиксирует выраженность интересующих его свойств у объектов исследования как правило, при помощи чисел. Т

Формула №6.3
после этого, в качестве требуемого количественного интервала выбирается целое число, находящееся между К1 и К2. Например: К1=7,3 и

Квантили и их интерпретация.
Одним из наиболее эффективных методов обобщения исходных данных, является описание их при помощи квантилей. Квантиль – это общее, понятие частными случаями её являются: квартиль, д

Меры изменчивости.
  Рассмотренные в §9 меры центральной тенденции, позволяют нам характеризовать в каком-то смысле все элементы выборки в целом. В этом случае фактически пренебрегают р

Формула №10.5
  Чем больше дисперсия выборки, тем более разбросаны элементы выборки по числовой оси относительно среднего значения выборки. Пример: вычислить дисперсию следующей выборки 1,

Формула №10.6
  Для нашего примера имеем:   Xi  

Формула №10.7
  Например, если дисперсия =2,25, то стандартное отклонение будет равно , стандартное отклонение позволяет характеризовать разброс элементов выборки относительно сред

Формула №10.8
  Где М и сигма константы, принимающие для соответствующей шкалы следующие значения: шкала М δ

Формула №10.9
  Если β равняется нулю, то это означает, что исходная выборка (её гистограмма) является симметричной: β=0 Если β

Нормальное распределение.
  Значение величин представляющих исходные даны, не возможно точно предугадать, даже при полностью известных условиях эксперимента, в которых они измеряются.Мы можем лишь указать веро

Формула №11.11
Если эмпирические значения показателей асимметрии и эксцесса по абсолютной величине меньше критических значений, то делаем вывод о том, что распределение измеренного показателя не отличается от нор

Распределения, связанные с нормальным распределением.
С нормальным распределением связаны многие другие распределения, среди которых в статистике чаще всего используются следующие: 1. (хи-квадрат) распределения Пирсона. 2. t-распреде

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги