تعد المعلمة مكونًا مفيدًا للتحليل الإحصائي. علاوة على ذلك ، يمكن أن تساعد مفاهيم الإحصاء المستثمرين على المراقبة. يشير إلى الخصائص المستخدمة لتحديد مجموعة سكانية معينة. يتم استخدامه لوصف خاصية محددة لجميع السكان. عند إجراء استنتاج حول السكان ، فإن المعلمة غير معروفة لأنه سيكون من المستحيل جمع المعلومات من كل فرد من السكان. بدلاً من ذلك ، نستخدم إحصائية لعينة منتقاة من السكان لاستخلاص نتيجة حول المعلمة.
على سبيل المثال ، يمكن استخدام معلمة لوصف متوسط مبلغ القروض التي يتم منحها لطلاب جامعة ABC. بافتراض أن عدد سكان الجامعة هو 3000 ، يمكن للباحث أن يبدأ بحساب المساعدة المالية لبعض العينات المختارة من السكان ، أو حوالي 10 طلاب. مع ثلاث عينات من 10 طلاب لكل منهم ، قد يحصل الباحث على متوسط 2000 دولار و 1200 دولار و 800 دولار. يمكن للباحث استخدام وسط العينة هذا لعمل استنتاج حول معلمة السكان.
المعلمات الأكثر شيوعًا
المعلمات الأكثر استخدامًا هي مقاييس الاتجاه المركزي. الاتجاه المركزي هو ملخص وصفي لمجموعة البيانات من خلال قيمة واحدة تعكس مركز توزيع البيانات. جنبا إلى جنب مع التباين. تتضمن هذه المقاييس الوسط والوسيط والوضع ، ويتم استخدامها لوصف كيفية تصرف البيانات في التوزيع. تمت مناقشتها أدناه:
1. يعني
يشار إلى المتوسط أيضًا باسم المتوسط ، وهو الأكثر استخدامًا بين المقاييس الثلاثة للاتجاه المركزي. يستخدم الباحثون المعلمة لوصف توزيع البيانات للنسب النسب المالية يتم إنشاء النسب المالية باستخدام القيم الرقمية المأخوذة من البيانات المالية للحصول على معلومات مفيدة حول الشركة والفترات الزمنية.
يتم الحصول على المتوسط عن طريق جمع القيم وتقسيمها على عدد الدرجات. على سبيل المثال ، في خمس أسر تضم 5 و 2 و 1 و 3 و 2 أطفال ، يمكن حساب المتوسط على النحو التالي:
= (5 + 2 + 1 + 3 + 2) / 5
= 13/5
= 2.6
2. الوسيط
يتم استخدام الوسيط لحساب المتغيرات التي يتم قياسها باستخدام البيانات الترتيبية الترتيبية في الإحصاء ، البيانات الترتيبية هي نوع البيانات التي تتبع فيها القيم ترتيبًا طبيعيًا. واحدة من أبرز ميزات البيانات الترتيبية هي المقاييس الفاصلة أو المقاييس النسبية. يتم الحصول عليها بترتيب البيانات من الأدنى إلى الأعلى ثم اختيار الرقم (الأرقام) في المنتصف. إذا كان العدد الإجمالي لنقاط البيانات عددًا فرديًا ، فعادة ما يكون الوسيط هو الرقم الأوسط. إذا كانت الأعداد زوجية ، يتم الحصول على الوسيط بجمع العددين في المنتصف وقسمتهما على اثنين للحصول على المتوسط.
يتم استخدام الوسيط غالبًا عندما يكون هناك عدد قليل من نقاط البيانات المختلفة. على سبيل المثال ، عند حساب متوسط عدد الطلاب الذين يدخلون الكلية ، قد يكون هناك قسم من الطلاب الأكبر سنًا من البقية. قد يؤدي استخدام المتوسط إلى تشويه القيم لأنه سيظهر أن متوسط عمر الطلاب الذين يدخلون الكلية أعلى ، في حين أن استخدام الوسيط يمكن أن يعطي انعكاسًا حقيقيًا للموقف.
على سبيل المثال ، لنجد متوسط عمر الطلاب الملتحقين بالكلية لأول مرة ، بالنظر إلى القيم التالية لعشرة طلاب:
17 ، 17 ، 18 ، 19 ، 19 ، 20 ، 21 ، 25 ، 28 ، 32
متوسط القيم أعلاه هو (19 + 20) / 2 = 19.5 .
الوضع
الوضع هو الرقم الأكثر حدوثًا في توزيع البيانات. يُظهر الرقم أو القيمة الأعلى في العدد أو الأكثر شيوعًا في توزيع البيانات. يتم استخدام الوضع لأي نوع من البيانات.
على سبيل المثال ، لنأخذ مثال فصل جامعي به حوالي 40 طالبًا. يُعطى الطلاب امتحانًا اختباريًا ، ويتم تقديره ، ثم يتم تجميعهم على مقياس من 1-5 ، بدءًا من الطلاب الحاصلين على أقل عدد من العلامات.
يتم تصنيف العلامات على النحو التالي:
- المجموعة 1: 5
- المجموعة 2: 7
- المجموعة 3:13
- المجموعة 4:12
- المجموعة 5: 3
تُظهر المجموعة 3 أكبر عدد من الطلاب ، وبالتالي فإن الوضع هو 13 . ويكشف أنه من بين 40 طالبًا ، تم تصنيف معظم الطلاب في المجموعة 3.
المعلمات والإحصاءات
يتم استخدام المعلمة لوصف المجتمع بأكمله قيد الدراسة. على سبيل المثال ، نريد معرفة متوسط طول الفراشة. هذه معلمة لأنها تنص على شيء ما عن مجموعة الفراشات بأكملها.
يصعب الحصول على المعلمات ، لكننا نستخدم الإحصاء المقابل لتقدير قيمتها. يصف الإحصاء عينة من المجتمع ، بينما تصف المعلمة المجتمع بأكمله. نظرًا لأنه سيكون من المستحيل التقاط وقياس كل الفراشات في العالم ، يمكننا اصطياد 100 فراشة وقياس طولها. متوسط طول 100 فراشة هو إحصائية يمكننا استخدامها لاستنتاج طول مجموعة الفراشات بأكملها.
عادة ، يمكن أن تختلف قيمة الإحصاء من عينة إلى أخرى ، بينما تظل المعلمة ثابتة. على سبيل المثال ، قد يبلغ متوسط طول عينة واحدة من 100 فراشة 6.5 ملم ، بينما يبلغ متوسط طول عينة أخرى من 100 فراشة من منطقة أخرى 6.8 ملم.
أيضًا ، قد يبلغ متوسط طول عينة أصغر من 50 فراشة 7.0 ملم. يمكن بعد ذلك استخدام الإحصاء الذي تم الحصول عليه من عينة السكان لتقدير معلمة المجتمع بأكمله.
المزيد من الموارد
Finance هو المزود الرسمي لشهادة محلل التقييم والنمذجة المالية (FMVA) ™ FMVA ، انضم إلى أكثر من 350600 طالب يعملون في شركات مثل Amazon و JP Morgan و Ferrari ، المصمم لتحويل أي شخص إلى محلل مالي على مستوى عالمي.
لمواصلة التعلم وتطوير معرفتك بالتحليل المالي ، نوصي بشدة بالموارد المالية الإضافية أدناه:
- اختبار الفرضية اختبار الفرضية اختبار الفرضية هو طريقة للاستدلال الإحصائي. يتم استخدامه لاختبار ما إذا كانت العبارة المتعلقة بمعلمة السكان صحيحة. اختبار الفرضيات
- الاختبارات اللامعلمية الاختبارات اللامعلمية في الإحصاء ، الاختبارات اللامعلمية هي طرق للتحليل الإحصائي لا تتطلب توزيعًا لتلبية الافتراضات المطلوبة لتحليلها
- التحليل الكمي التحليل الكمي التحليل الكمي هو عملية جمع وتقييم البيانات القابلة للقياس والتحقق مثل الإيرادات وحصة السوق والأجور من أجل فهم سلوك وأداء الأعمال التجارية. في عصر تكنولوجيا البيانات ، يعتبر التحليل الكمي هو النهج المفضل لاتخاذ قرارات مستنيرة.
- التحيز في اختيار العينة انحياز اختيار العينة هو التحيز الناتج عن الفشل في ضمان التوزيع العشوائي المناسب لعينة سكانية. عيوب اختيار العينة