Bei der beschreibenden Statistik handelt es sich um eine Teilmenge der Statistik, bei der es darum geht, Daten so zusammenzufassen und zu organisieren, dass sie leicht verständlich sind. Es bietet einfache Zusammenfassungen der Probe und der durchgeführten Maßnahmen. Solche Zusammenfassungen können entweder quantitativ (dh Mittelwert oder Standardabweichung) oder visuell (dh ein Balkendiagramm oder Histogramm) sein.
Der Ursprung und die Entwicklung der deskriptiven Statistik
Die Geschichte der deskriptiven Statistik reicht bis in die Antike zurück. Die alten Ägypter nutzten primitive Formen der deskriptiven Statistik, um die Ressourcenverteilung ihrer Bevölkerung zu schätzen. In der Neuzeit wird John Graunt, einem Londoner Kaufmann aus dem 17. Jahrhundert, oft die Geburtsstunde der statistischen Wissenschaft zugeschrieben. Er nutzte deskriptive Statistiken, um das Bevölkerungswachstum Londons anhand von Daten aus den Bills of Mortality vorherzusagen. Die Formalisierung der deskriptiven Statistik als wissenschaftliches Fachgebiet erfolgte jedoch im 19. Jahrhundert, hauptsächlich durch die Arbeit von Sir Francis Galton und Karl Pearson.
Tiefer in die deskriptive Statistik eintauchen
Die deskriptive Statistik dreht sich um zwei Schlüsselelemente: Maße der zentralen Tendenz und Maße der Streuung.
- Maße der zentralen Tendenz Dazu gehören der Mittelwert, der Median und der Modus. Diese werden verwendet, um den Mittelpunkt oder den Durchschnitt eines Datensatzes zu identifizieren.
- StreuungsmaßeB. Bereich, Varianz und Standardabweichung, bieten Einblicke in die Verbreitung von Daten. Sie veranschaulichen die Vielfalt oder Einheitlichkeit innerhalb des Datensatzes.
Diese beiden Elemente zusammen ergeben eine ganzheitliche Sicht auf den vorliegenden Datensatz und ermöglichen eine effiziente Analyse.
Die interne Struktur der deskriptiven Statistik
Die deskriptive Statistik basiert auf zwei Haupttypen der Analyse: univariat und bivariat.
-
Univariate Analyse: Diese Analyse wird durchgeführt, wenn nur eine Variable berücksichtigt wird. Die Berechnung der durchschnittlichen Körpergröße einer Personengruppe erfordert beispielsweise eine univariate Analyse.
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Bivariate Analyse: Diese Analyse umfasst zwei verschiedene Variablen. Es wird normalerweise verwendet, um herauszufinden, ob eine Beziehung zwischen ihnen besteht. Um beispielsweise zu analysieren, ob ein Zusammenhang zwischen Größe und Gewicht besteht, wäre eine bivariate Analyse erforderlich.
Hauptmerkmale der deskriptiven Statistik
- Einfachheit: Deskriptive Statistik vereinfacht große Datenmengen auf sinnvolle Weise.
- Datenvisualisierung: Es ermöglicht die Darstellung von Daten auf eine Weise, die leicht analysiert und visualisiert werden kann.
- Zusammenfassung: Es bietet eine Zusammenfassung des gesamten Szenarios und ermöglicht eine schnelle Entscheidungsfindung.
- Vergleich: Es ermöglicht den Vergleich von Datensätzen.
Arten der deskriptiven Statistik
| Typ | Beispiele |
|---|---|
| Frequenzmaße | Anzahl, Prozent, Häufigkeit |
| Maße der zentralen Tendenz | Mittelwert, Median, Modus |
| Maße der Streuung oder Variation | Bereich, Varianz, Standardabweichung |
| Positionsmaße | Perzentilränge, Quartilränge |
Verwendung deskriptiver Statistiken: Probleme und Lösungen
Deskriptive Statistik wird üblicherweise in allen Formen von Forschungsstudien verwendet. Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass es zwar dabei hilft, Daten zusammenzufassen, aber keine Schlussfolgerungen über die analysierten Daten hinaus zulässt oder zukünftige Beobachtungen vorhersagt. Daher muss die Interpretation der deskriptiven Statistik mit Vorsicht erfolgen und ihre Grenzen müssen berücksichtigt werden.
Vergleiche und Eigenschaften
| Bedingungen | Eigenschaften |
|---|---|
| Beschreibende Statistik | Fasst Daten zusammen und organisiert sie |
| Inferenzstatistik | Trifft auf der Grundlage einer Datenstichprobe Vorhersagen oder Schlussfolgerungen über eine Population |
Die Zukunft der deskriptiven Statistik
Deskriptive Statistik ist ein wesentlicher Bestandteil der sich entwickelnden Bereiche Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. In der Zukunft könnten automatisierte Systeme entstehen, die komplexe deskriptive Analysen durchführen können. Big Data wird auch die Anwendung und Methoden der deskriptiven Statistik beeinflussen und die Entwicklung effizienterer Rechentechniken erforderlich machen.
Proxyserver und beschreibende Statistiken
Proxyserver können eine erhebliche Menge an Daten über Benutzerverhalten, Netzwerkleistung und Sicherheitsvorfälle generieren. Beschreibende Statistiken können verwendet werden, um diese Daten zusammenzufassen und Erkenntnisse zu gewinnen, wodurch es für Administratoren einfacher wird, die Netzwerkleistung und -sicherheit zu überwachen und zu verwalten.
