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Statistiken für Dummies Cheat Sheet

Statistik Für Dummies Cheat Sheet - Dummies

Von Deborah J. Rumsey

Ob Sie für eine Prüfung lernen oder einfach jeden Tag die Daten um Sie herum verstehen wollen, wissen, wie und wann Sie sie verwenden müssen. Datenanalysetechniken und Formeln von Statistiken werden helfen. Es ist vielleicht noch wichtiger, die Verbindungen zwischen diesen statistischen Techniken und Formeln herstellen zu können. Es schafft Vertrauen, wenn es um statistische Probleme geht, und festigt Ihre Strategien für den Abschluss statistischer Projekte.

Formeln für allgemeine Statistiken verstehen

Nach der Datenerfassung besteht der erste Schritt bei der Analyse darin, einige deskriptive Statistiken zusammenzufassen, um ein Gefühl für die Daten zu bekommen. Zum Beispiel:

  • Wo befindet sich die Datenmitte?

  • Wie verteilt sind die Daten?

  • Wie sind die Daten von zwei Variablen korreliert?

Die gebräuchlichsten deskriptiven Statistiken sind in der folgenden Tabelle zusammen mit ihren Formeln und einer kurzen Beschreibung dessen, was jeder misst.

Statistische Darstellung der Stichprobengröße

Beim Entwerfen einer Studie ist die Stichprobengröße eine wichtige Überlegung, denn je größer die Stichprobengröße ist, desto mehr Daten sind vorhanden und desto präziser sind Ihre Ergebnisse ( unter der Annahme qualitativ hochwertiger Daten). Wenn Sie die gewünschte Genauigkeit kennen (dh Ihre gewünschte Fehlergrenze), können Sie die erforderliche Stichprobengröße berechnen.

Verwenden Sie die folgende Formel, um die Stichprobengröße zu ermitteln, die zur Schätzung eines Bevölkerungsdurchschnitts ( μ ) erforderlich ist:

In dieser Formel stellt MOE die gewünschte < Fehlergrenze (die Sie vor der Zeit setzen) und σ entspricht der Standardabweichung der Population. Wenn σ nicht bekannt ist, können Sie es mit der Standardabweichung der Stichprobe, s , , aus einer Pilotstudie abschätzen. z * ist der kritische Wert für das Vertrauensniveau, das Sie benötigen. Ermitteln von statistischen Konfidenzintervallen

In der Statistik ist ein

Konfidenzintervall eine fundierte Schätzung über ein Merkmal der Population. Ein Konfidenzintervall enthält eine anfängliche Schätzung plus oder minus einer Fehlergrenze (der Betrag, um den Sie erwarten, dass Ihre Ergebnisse variieren, wenn eine andere Stichprobe genommen wird). Die folgende Tabelle zeigt Formeln für die Komponenten der häufigsten Konfidenzintervalle und Schlüssel für deren Verwendung. Auschecken von statistischen Konfidenzintervallkritischen Werten

Kritische Werte (

z * -Werte) sind eine wichtige Komponente von Konfidenzintervallen (die statistische Technik zur Schätzung von Populationsparametern).Der z * -Wert, der in der Fehlergrenzenformel angezeigt wird, misst die Anzahl der Standardfehler, die addiert und subtrahiert werden müssen, um das gewünschte Konfidenzniveau (die gewünschte prozentuale Konfidenz) zu erreichen. .. Die folgende Tabelle zeigt allgemeine Konfidenzniveaus und ihre entsprechenden z * -Werte. Konfidenzniveau

z * - Wert 80%
1. 28 85%
1. 44 90%
1. 64 95%
1. 96 98%
2. 33 99%
2. 58 Umgang mit statistischen Hypothesentests

Sie verwenden Hypothesentests, um zu hinterfragen, ob einige Behauptungen über eine Population wahr sind (zum Beispiel eine Behauptung, dass 40 Prozent der Amerikaner ein Mobiltelefon besitzen). Um eine statistische Hypothese zu testen, nehmen Sie eine Stichprobe, sammeln Daten, bilden eine Statistik, standardisieren sie zu einer Teststatistik (damit sie auf einer Standardskala interpretiert werden kann) und entscheiden, ob die Teststatistik den Anspruch widerlegt. Die folgende Tabelle zeigt die wichtigen Details für Hypothesentests.