آمار توصیفی زیرمجموعه‌ای از آمار است که شامل جمع‌بندی و سازماندهی داده‌ها می‌شود تا بتوان آن را به راحتی درک کرد. خلاصه های ساده ای در مورد نمونه و اقدامات انجام شده ارائه می دهد. چنین خلاصه‌هایی ممکن است کمی (یعنی میانگین یا انحراف معیار) یا بصری (یعنی نمودار میله‌ای یا هیستوگرام) باشند.
خاستگاه و تکامل آمار توصیفی
تاریخچه آمار توصیفی به تمدن های باستانی برمی گردد. مصریان باستان از اشکال ابتدایی آمار توصیفی برای تخمین جمعیت خود برای تخصیص منابع استفاده می کردند. در دوران مدرن، جان گرانت، تاجر لندنی قرن هفدهمی، اغلب به عنوان تولد علم آمار شناخته می شود. او از آمار توصیفی برای پیش بینی رشد جمعیت لندن با استفاده از داده های Bills of Mortality استفاده کرد. با این حال، رسمی شدن آمار توصیفی به عنوان یک زمینه علمی در قرن نوزدهم، عمدتاً از طریق کار سر فرانسیس گالتون و کارل پیرسون رخ داد.
کاوش عمیق در آمار توصیفی
آمار توصیفی حول دو عنصر کلیدی می چرخد: معیارهای گرایش مرکزی و معیارهای پراکندگی.
- اقدامات گرایش مرکزی شامل میانگین، میانه و حالت است. اینها برای شناسایی نقطه مرکزی یا میانگین یک مجموعه داده استفاده می شوند.
- اقدامات پراکندگیمانند محدوده، واریانس و انحراف معیار، بینشی در مورد گسترش داده ها ارائه می دهد. آنها تنوع یا یکنواختی را در مجموعه داده ها نشان می دهند.
این دو عنصر با هم دیدی جامع از مجموعه داده در دست ارائه می دهند و امکان تجزیه و تحلیل کارآمد را فراهم می کنند.
ساختار درونی آمار توصیفی
آمار توصیفی بر دو نوع تحلیل اصلی تک متغیره و دو متغیره تکیه دارد.
-
تحلیل تک متغیره: این تحلیل زمانی انجام می شود که تنها یک متغیر در نظر گرفته شود. برای مثال، محاسبه میانگین قد گروهی از افراد شامل یک تحلیل تک متغیره است.
-
تجزیه و تحلیل دو متغیره: این تحلیل شامل دو متغیر متفاوت است. معمولاً برای پیدا کردن اینکه آیا رابطه ای بین آنها وجود دارد استفاده می شود. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل اینکه آیا بین قد و وزن همبستگی وجود دارد یا خیر، نیاز به تجزیه و تحلیل دو متغیره دارد.
ویژگی های کلیدی آمار توصیفی
- سادگی: آمار توصیفی حجم زیادی از داده ها را به روشی معقول ساده می کند.
- تجسم داده ها: نمایش داده ها را به گونه ای امکان پذیر می کند که به راحتی قابل تجزیه و تحلیل و تجسم باشد.
- خلاصه سازی: خلاصه ای از کل سناریو را ارائه می دهد که امکان تصمیم گیری سریع را فراهم می کند.
- مقایسه: امکان مقایسه مجموعه داده ها را فراهم می کند.
انواع آمار توصیفی
| تایپ کنید | مثال ها |
|---|---|
| اندازه گیری های فرکانس | تعداد، درصد، فرکانس |
| اقدامات گرایش مرکزی | میانگین، میانه، حالت |
| اقدامات پراکندگی یا تنوع | محدوده، واریانس، انحراف معیار |
| معیارهای موقعیت | رتبه های صدک، رتبه های ربع |
استفاده از آمار توصیفی: مشکلات و راه حل ها
آمار توصیفی معمولاً در همه اشکال مطالعات تحقیقاتی استفاده می شود. با این حال، مهم است که به یاد داشته باشید که اگرچه به خلاصه کردن داده‌ها کمک می‌کند، اما اجازه نتیجه‌گیری فراتر از داده‌های تحلیل‌شده یا پیش‌بینی مشاهدات آینده را نمی‌دهد. بنابراین، تفسیر آمار توصیفی باید با احتیاط انجام شود و محدودیت های آن در نظر گرفته شود.
مقایسه ها و ویژگی ها
| مقررات | مشخصات |
|---|---|
| آمار توصیفی | داده ها را خلاصه و سازماندهی می کند |
| آمار استنباطی | بر اساس نمونه ای از داده ها، در مورد یک جمعیت پیش بینی یا استنباط می کند |
آینده آمار توصیفی
آمار توصیفی جزء جدایی ناپذیر علم داده و یادگیری ماشین است که زمینه‌های در حال تحول هستند. در آینده ممکن است شاهد ظهور سیستم‌های خودکاری باشیم که قادر به انجام تحلیل‌های توصیفی پیچیده هستند. کلان داده همچنین بر کاربرد و روش‌شناسی آمار توصیفی تأثیر می‌گذارد و توسعه تکنیک‌های محاسباتی کارآمدتر را ضروری می‌سازد.
سرورهای پروکسی و آمار توصیفی
سرورهای پروکسی می توانند مقدار قابل توجهی داده در مورد رفتار کاربر، عملکرد شبکه و حوادث امنیتی تولید کنند. آمار توصیفی را می توان برای خلاصه کردن این داده ها و ایجاد بینش استفاده کرد و نظارت و مدیریت عملکرد و امنیت شبکه را برای مدیران آسان تر می کند.
