Tasuta veebipõhine statistilise analüüsi tööriist
Põhilise statistika kalkulaatori kasutamine on väga lihtne:
Põhilist statistika kalkulaatorit kasutatakse erinevates stsenaariumides:
Arvutage eksperimentaalsete andmete või uuringutulemuste põhjal põhilised statistilised näitajad, et lisada need uurimistöödesse ja aruannetesse. Keskmine, standardhälve ja mediaan on uurimistulemuste kokkuvõtmiseks hädavajalikud.
Analüüsige äriandmeid, nagu müüginumbrid, klientide rahulolu skoorid ja tootehinnangud, et tuvastada suundumusi ja mustreid. Mediaan on eriti kasulik palgaanalüüsiks, kuna erindid mõjutavad seda vähem.
Arvutage toote mõõtmete, kaalu ja jõudlusandmete standardhälve, et hinnata kvaliteedi varieeruvust. See annab alusandmed kontrollkaartide jaoks.
Analüüsige testitulemusi ja klassihindeid, et arvutada keskmised skoorid, mediaan ja standardhälve. See aitab mõista üldist akadeemilist sooritust ja hinnete jaotust.
Arvutage statistikat tervisenäitajate, nagu vererõhk, temperatuur, KMI ja veresuhkur, kohta, et võrrelda neid normväärtustega ja analüüsida ajalisi muutusi.
Arvutage aktsiahindade kõikumiste, investeeringutasuvuse ja riskihindamise keskmised tulud ja standardhälve (volatiilsus), et teavitada investeerimisotsuseid.
Arvutage ilmaandmete, nagu temperatuur, sademed ja niiskus, keskmine ja standardhälve, et tuvastada kliimamustreid ja avastada anomaaliaid.
Põhiline statistika (kirjeldav statistika) on arvulised näitajad, mis võtavad kokku andmestiku omadused. Allpool on selgitused peamiste statistiliste näitajate kohta.
Need mõõdikud esindavad andmete 'keskpunkti' või 'tüüpilist väärtust'.
Kõigi andmeväärtuste summa jagatud väärtuste arvuga. Kõige tavalisem esindusväärtus, kuid tundlik erindite suhtes. Valem: Keskmine = Σx / n
Keskmine väärtus, kui andmed on järjestatud. Erindid mõjutavad seda vähem, mistõttu on see sobivam kui keskmine viltuste jaotuste (nt sissetulekute jaotus) puhul.
Kõige sagedamini esinev väärtus andmestikus. Kasulik kategooriliste andmete analüüsimiseks (nt uuringuvastused).
Need mõõdikud näitavad, kui laiali andmed on.
Erinevus maksimaalse ja minimaalse väärtuse vahel. Näitab andmete üldist levikut, kuid on erinditest tugevalt mõjutatud. Valem: Ulatus = Maksimum - Miinimum
Mõõdik, mis näitab, kui kaugel iga andmepunkt keskmisest asub. Suuremad väärtused viitavad suuremale andmete hajuvusele. On kaks tüüpi: valimi dispersioon ja populatsiooni dispersioon.
Ruutjuur dispersioonist. Väljendab andmete hajuvust samades ühikutes kui algandmed, muutes selle tõlgendamise lihtsamaks. Üks olulisemaid näitajaid statistilises analüüsis.
Erinevus kolmanda kvartiili (Q3) ja esimese kvartiili (Q1) vahel. Esindab keskmise 50% andmete ulatust ja on hajuvuse mõõdik, mida erindid vähem mõjutavad. Valem: IQR = Q3 - Q1
Statistikas erinevad arvutusmeetodid sõltuvalt sellest, kas andmed esindavad 'valimit' või kogu 'populatsiooni'. Valimi dispersioon ja standardhälve kasutavad nimetajas 'n-1', samas kui populatsiooni dispersioon ja standardhälve kasutavad 'n'. Üldiseks andmeanalüüsiks on soovitatav kasutada valimi statistikat (n-1).
Pole vaja käsitsi keerulisi statistilisi arvutusi teha. Lihtsalt sisestage oma andmed ja saate kohesed tulemused, säästes oluliselt aega.
Kõrvaldab täielikult arvutusvead, mis tavaliselt tekivad käsitsi arvutamisel või kalkulaatoritega. Täpne statistika on garanteeritud.
Arvutage ühe toiminguga mitu statistilist näitajat (keskmine, mediaan, standardhälve, kvartiilid jne).
Põhiliste statistiliste näitajate arvutamine on andmeanalüüsi lähtepunkt. Saate kiiresti ülevaate oma andmetest ja määrate suuna edasiseks analüüsiks.
Aitab statistikat õppivatel tudengitel ja algajatel oma arvutusi kontrollida ning mõista statistiliste näitajate tähendust.
Tarkvara installimist ega registreerimist pole vaja. Kasutage seda igal ajal ja igal pool ainult brauseriga, täiesti tasuta.
Keskmine on erindite (äärmiselt suured või väikesed väärtused) suhtes tundlik, seega on oluline seda kontrollida koos mediaaniga.
Valige sobivad statistilised näitajad vastavalt oma andmete jaotusele ja eesmärgile. Näide: mediaan sissetulekuandmete jaoks, keskmine ja standardhälve testitulemuste jaoks.
Põhiliste statistiliste näitajate kombineerimine graafikutega, nagu histogrammid ja karpdiagrammid, annab andmete jaotusest sügavama ülevaate.
Dispersioon on algandmete ühikute ruudus (nt kui data on cm-des, on dispersioon cm²-des). Standardhälve (algandmete ühikutes) on tõlgendamiseks mugavam.
Keskmine arvestab kõiki andmepunkte, kuid on tundlik erindite suhtes. Mediaan on erinditest vähem mõjutatud, mistõttu sobib see paremini äärmuslike väärtustega andmetele, nagu sissetulekute jaotus või kinnisvarahinnad. Mõlema kontrollimine aitab tuvastada andmete viltusust.
Valimi standardhälve arvutatakse kogu populatsiooni alamhulga (valimi) põhjal, kasutades nimetajas 'n-1'. Populatsiooni standardhälve arvutatakse kõigi andmete (populatsiooni) põhjal, kasutades nimetajas 'n'. Üldiseks data-analüüsiks on soovitatav kasutada valimi standardhälvet.
Kui kõik andmeväärtused on erinevad või kui mitu väärtust esinevad sama sagedusega, pole selget moodi, seega kuvatakse 'N/A' (pole kohaldatav).
See tööriist kuvab tulemused 4 komakoha täpsusega. Kui vajate suuremat täpsust, soovitame kasutada spetsiaalset statistikatarkvara (R, Python jne).
Brauseri jõudluse tagamiseks soovitame kuni 10 000 andmepunkti. Suuremate andmekogumite puhul soovitame kasutada spetsiaalset statistikatarkvara.
See tööriist kasutab kvartiilidena väärtusi positsioonidel, mis jagavad andmed neljaks võrdseks osaks. Q1 on 25. protsentiil, Q2 (mediaan) on 50. protsentiil ja Q3 on 75. protsentiil.
Jah, toetatud on nii negatiivsed arvud, komakohad kui ka täisarvud. Aktsepteeritakse ka teaduslikku notatsiooni (1.23e-4 jne).
Klõpsake nuppu "Kopeeri tulemused", et kopeerida arvutustulemused lõikelauale. Seejärel saate need kleepida rakendustesse nagu Excel või Word.
Calculate mean, median, and standard deviation
Calculate average page views per session
Calculate average time on site
Calculate percentages and rates of change
Perform real-time division
Calculate detailed API usage costs