|
Описательная статистика Описательная статистика позволяет обобщать первичные результаты, полученные при наблюдении или в эксперименте. Процедуры здесь сводятся к группировке данных по их значениям, построению распределения их частот, выявлению центральных тенденций распределения (например, средней арифметической) и, наконец, к оценке разброса данных по отношению к найденной центральной тенденции. Группировка данных Для группировки необходимо прежде всего расположить данные каждой выборки в возрастающем порядке. Так, в нашем эксперименте для переменной «число пораженных мишеней» данные будут располагаться следующим образом: Контрольная группа Фон: После воздействия: 10 12 13 14 14 15 15 15 17 17 17 18 19 19 22 8 11 12 13 15 15 15 15 16 17 18 19 20 21 25 Опытная группа (дополнить цифрами) Фон: ............ После воздействия: 283 Статистика и обработка данных Распределение частот (числа пораженных мишеней) Уже при первом взгляде не полученые ряды можно заметить, что многие данные принимают одни и те же значения, причем одни значения встречаются чаще, а другие-реже. Поэтому было бы интересно вначале гра4>ически представить распределение различных значений с учетом их частот. При этом получают следующие столбиковые диаграммы: Контрольная группа
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 После воздействия (дополнить столбиками) Опытная группа Ю 1'1 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Фон "6?89 10 1'1 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 После воздействия (дополнить столбиками) Такое распределение данных по их значениям дает нам уже гораздо больше, чем представление в виде рядов. Однако подобную группировку используют, в основном лишь для качественных данных, четко разделяющихся на обособленные категории (см. дополнение Б.1). Что касается количественных данных, то они всегда располагаются на непрерывной шкале и, как правило, весьма многочисленны. Поэтому такие данные предпочитают группировать по классам, чтобы яснее видна была основная тенденция распределения. Такая группировка состоит в основном в том, что объединяют данные с одинаковыми или близкими значениями в классы и определяют частоту для каждого класса. Способ разбиения на классы зависит от того, что именно экспериментатор хочет выявить при разделении измерительной шкалы на равные интервалы. Например, в нашем случае можно сгруппировать данные по классам с интервалами в две или три единицы шкалы: — 244 —
|