Statistik deskriptif ialah subset statistik yang melibatkan meringkaskan dan menyusun data supaya mudah difahami. Ia menyediakan ringkasan ringkas tentang sampel dan langkah-langkah yang telah dibuat. Ringkasan sedemikian mungkin sama ada kuantitatif (iaitu, min atau sisihan piawai) atau visual (iaitu, carta bar atau histogram).
Asal Usul dan Evolusi Statistik Deskriptif
Sejarah statistik deskriptif bermula sejak tamadun purba. Orang Mesir Purba menggunakan bentuk primitif statistik deskriptif untuk menganggarkan populasi mereka untuk peruntukan sumber. Dalam era moden, John Graunt, seorang saudagar London abad ke-17, sering dikreditkan dengan kelahiran sains statistik. Dia menggunakan statistik deskriptif untuk meramalkan pertumbuhan penduduk London menggunakan data daripada Bills of Mortality. Walau bagaimanapun, pemformalan statistik deskriptif sebagai bidang saintifik berlaku pada abad ke-19, sebahagian besarnya melalui karya Sir Francis Galton dan Karl Pearson.
Menggali Lebih Dalam Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif berkisar pada dua elemen utama: ukuran kecenderungan memusat dan ukuran penyebaran.
- Ukuran Kecenderungan Pusat termasuk min, median dan mod. Ini digunakan untuk mengenal pasti titik pusat atau purata set data.
- Langkah-langkah Penyerakan, seperti julat, varians dan sisihan piawai, memberikan cerapan tentang penyebaran data. Mereka menggambarkan kepelbagaian atau keseragaman dalam set data.
Kedua-dua elemen ini bersama-sama memberikan pandangan holistik set data yang ada dan membolehkan analisis yang cekap.
Struktur Dalaman Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif bergantung pada dua jenis analisis utama: univariat dan bivariat.
-
Analisis Univariat: Analisis ini dilakukan apabila terdapat hanya satu pembolehubah yang sedang dipertimbangkan. Sebagai contoh, mengira ketinggian purata sekumpulan orang melibatkan analisis univariate.
-
Analisis Bivariat: Analisis ini melibatkan dua pembolehubah yang berbeza. Ia biasanya digunakan untuk mengetahui sama ada terdapat hubungan antara mereka. Sebagai contoh, menganalisis sama ada terdapat korelasi antara ketinggian dan berat memerlukan analisis bivariat.
Ciri-ciri Utama Statistik Deskriptif
- Kesederhanaan: Statistik deskriptif memudahkan sejumlah besar data dengan cara yang munasabah.
- Visualisasi Data: Ia membolehkan perwakilan data dengan cara yang boleh dianalisis dan divisualisasikan dengan mudah.
- Rumusan: Ia menyediakan ringkasan keseluruhan senario yang membolehkan membuat keputusan pantas.
- Perbandingan: Ia membenarkan perbandingan set data.
Jenis Statistik Deskriptif
| taip | Contoh |
|---|---|
| Ukuran Kekerapan | Kiraan, Peratus, Kekerapan |
| Ukuran Kecenderungan Pusat | Min, Median, Mod |
| Ukuran Serakan atau Variasi | Julat, Varians, Sisihan Piawai |
| Ukuran Kedudukan | Kedudukan Persentil, Kedudukan Kuartil |
Menggunakan Statistik Deskriptif: Masalah dan Penyelesaian
Statistik deskriptif biasanya digunakan dalam semua bentuk kajian penyelidikan. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk diingat bahawa walaupun ia membantu meringkaskan data, ia tidak membenarkan kesimpulan di luar data yang dianalisis atau meramalkan pemerhatian masa hadapan. Oleh itu, tafsiran statistik deskriptif mesti dilakukan dengan berhati-hati, dan batasannya mesti dipertimbangkan.
Perbandingan dan Ciri
| Syarat | Ciri-ciri |
|---|---|
| Statistik deskriptif | Merumus dan menyusun data |
| Statistik inferensi | Membuat ramalan atau inferens tentang populasi berdasarkan sampel data |
Masa Depan Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah penting kepada sains data dan pembelajaran mesin, yang merupakan bidang yang sedang berkembang. Masa depan mungkin menyaksikan kemunculan sistem automatik yang mampu melakukan analisis deskriptif yang kompleks. Data Besar juga akan mempengaruhi aplikasi dan metodologi statistik deskriptif, yang memerlukan pembangunan teknik pengiraan yang lebih cekap.
Pelayan Proksi dan Statistik Deskriptif
Pelayan proksi boleh menjana sejumlah besar data mengenai tingkah laku pengguna, prestasi rangkaian dan insiden keselamatan. Statistik deskriptif boleh digunakan untuk meringkaskan data ini dan menjana cerapan, memudahkan pentadbir memantau dan mengurus prestasi dan keselamatan rangkaian.
