Ilmainen online-tilastollinen analyysityökalu
Perustilastojen laskurin käyttäminen on hyvin yksinkertaista:
Perustilastojen laskuria käytetään erilaisissa tilanteissa:
Laske perustilastot koe- tai kyselytuloksista tutkimusartikkeleihin ja raportteihin. Keskiarvo, keskihajonta ja mediaani ovat välttämättömiä tutkimustulosten tiivistämisessä.
Analysoi liiketoimintatietoja, kuten myyntilukuja, asiakastyytyväisyyttä ja tuotearvosteluja, trendien ja mallien tunnistamiseksi. Mediaani on erityisen hyödyllinen palkka-analyysissä, koska poikkeavat arvot vaikuttavat siihen vähemmän.
Laske tuotteen mittojen, painon ja suorituskykytietojen keskihajonta laadun vaihtelun arvioimiseksi. Tämä tarjoaa perustiedot säätökorteille.
Analysoi koetuloksia ja luokan arvosanoja keskimääräisten pisteiden, mediaanin ja keskihajonnan laskemiseksi. Tämä auttaa ymmärtämään yleistä akateemista suoritusta ja arvosanojen jakautumista.
Laske tilastoja terveysindikaattoreille, kuten verenpaine, lämpötila, BMI ja verensokeri, vertaillaksesi niitä normaaleihin vaihteluväleihin ja analysoidaksesi ajallisia muutoksia.
Laske osakekurssien vaihteluiden, sijoitustuottojen ja riskinarvioinnin keskimääräiset tuotot ja keskihajonta (volatiliteetti) sijoituspäätösten tueksi.
Laske säädatan, kuten lämpötilan, sademäärän ja kosteuden, keskiarvo ja keskihajonta ilmastomallien tunnistamiseksi ja poikkeamien havaitsemiseksi.
Perustilastot (kuvaileva tilastotiede) ovat numeerisia mittoja, jotka tiivistävät aineiston ominaisuuksia. Alla on selityksiä keskeisistä tilastollisista mittareista.
Nämä mitat edustavat datan 'keskipistettä' tai 'tyypillistä arvoa'.
Kaikkien data-arvojen summa jaettuna arvojen lukumäärällä. Yleisin edustava arvo, mutta altis poikkeaville arvoille. Kaava: Keskiarvo = Σx / n
Keskimmäinen arvo, kun data on järjestetty suuruusjärjestykseen. Poikkeavat arvot vaikuttavat siihen vähemmän, mikä tekee siitä sopivamman kuin keskiarvo vinoille jakaumille (esim. tulojakauma).
Yleisimmin esiintyvä arvo aineistossa. Hyödyllinen luokitteluasteikollisen datan analysoimiseksi (esim. kyselyvastaukset).
Nämä mitat osoittavat, kuinka laajalle data on levinnyt.
Ero maksimi- ja minimiarvon välillä. Näyttää datan kokonaislevinneisyyden, mutta poikkeavat arvot vaikuttavat siihen voimakkaasti. Kaava: Vaihteluväli = Maksimi - Minimi
Mitta siitä, kuinka kaukana kukin datapiste on keskiarvosta. Suuremmat arvot osoittavat suurempaa datan hajontaa. On olemassa kaksi tyyppiä: otosvarianssi ja populaatiovarianssi.
Varianssin neliöjuuri. Ilmaisee datan hajontaa samoissa yksiköissä kuin alkuperäinen data, mikä helpottaa tulkintaa. Yksi tärkeimmistä indikaattoreista tilastollisessa analyysissä.
Ero kolmannen kvartiilin (Q3) ja ensimmäisen kvartiilin (Q1) välillä. Edustaa keskimmäisten 50 %:n datan vaihteluväliä ja on hajonnan mitta, johon poikkeavat arvot vaikuttavat vähemmän. Kaava: IQR = Q3 - Q1
Tilastotieteessä laskentamenetelmät eroavat sen mukaan, edustaako data 'otosta' vai koko 'populaatiota'. Otosvarianssi ja -keskihajonta käyttävät nimittäjässä 'n-1', kun taas populaatiovarianssi ja -keskihajonta käyttävät 'n'. Yleisessä data-analyysissä suositellaan otostilastojen (n-1) käyttämistä.
Monimutkaisia tilastollisia laskelmia ei tarvitse tehdä manuaalisesti. Syötä vain tietosi ja saat välittömät tulokset, mikä säästää huomattavasti aikaa.
Poistaa täysin laskentavirheet, joita yleisesti esiintyy manuaalisissa laskelmissa tai laskimilla. Tarkat tilastot taataan.
Laske useita tilastollisia indikaattoreita (keskiarvo, mediaani, keskihajonta, kvartiilit jne.) yhdellä toimenpiteellä.
Perustilastojen laskeminen on data-analyysin lähtökohta. Ymmärrä nopeasti datasi kokonaiskuva ja määritä suunta jatkoanalyysille.
Auttaa opiskelijoita ja tilastotieteen aloittelijoita tarkistamaan laskelmansa ja ymmärtämään tilastollisten mittareiden merkityksen.
Ohjelmiston asennusta tai rekisteröintiä ei tarvita. Käytä sitä milloin tahansa, missä tahansa vain selaimella, täysin ilmaiseksi.
Keskiarvo on altis poikkeaville arvoille (äärimmäisen suuret tai pienet arvot), joten on tärkeää tarkistaa se mediaanin rinnalla.
Valitse sopivat tilastotietosi jakauman ja tarkoituksen perusteella. Esimerkki: mediaani tulotiedoille, keskiarvo ja keskihajonta koetuloksille.
Perustilastojen yhdistäminen kaavioihin, kuten histogrammeihin ja laatikkokaavioihin, auttaa ymmärtämään datajakaumaa syvällisemmin.
Varianssi on alkuperäisten datayksiköiden neliössä (esim. jos data on cm, varianssi on cm²). Keskihajonta (alkuperäisissä yksiköissä) on tulkinnan kannalta kätevämpi.
Keskiarvo ottaa huomioon kaikki datapisteet, mutta on altis poikkeaville arvoille. Mediaaniin poikkeavat arvot vaikuttavat vähemmän, mikä tekee siitä sopivamman tiedoille, joissa on äärimmäisiä arvoja, kuten tulojakauma tai kiinteistöjen hinnat. Molempien tarkistaminen auttaa tunnistamaan datan vinoutta.
Otoskeskihajonta lasketaan koko populaation osajoukosta (otos) käyttämällä nimittäjässä 'n-1'. Populaatiokeskihajonta lasketaan kaikista tiedoista (populaatio) käyttämällä nimittäjässä 'n'. Yleisessä data-analyysissä suositellaan otoskeskihajonnan käyttämistä.
Kun kaikki data-arvot ovat erilaisia tai kun useita arvoja esiintyy samalla taajuudella, ei ole selvää moodia, joten näytetään 'N/A' (ei saatavilla).
Tämä työkalu näyttää tulokset 4 desimaalin tarkkuudella. Jos tarvitset suurempaa tarkkuutta, suosittelemme käyttämään erikoistuneita tilasto-ohjelmistoja (R, Python jne.).
Selaimen suorituskyvyn vuoksi suosittelemme enintään 10 000 datapistettä. Suuremmille aineistoille suosittelemme käyttämään erikoistuneita tilasto-ohjelmistoja.
Tämä työkalu käyttää kvartiileina arvoja kohdissa, jotka jakavat datan neljään yhtä suureen osaan. Q1 on 25. persentiili, Q2 (mediaani) on 50. persentiili ja Q3 on 75. persentiili.
Kyllä, sekä negatiivisia lukuja, desimaaleja että kokonaislukuja tuetaan. Myös tieteellinen merkintätapa (1.23e-4 jne.) hyväksytään.
Napsauta "Kopioi tulokset" -painiketta kopioidaksesi laskentatulokset leikepöydällesi. Voit sitten liittää ne sovelluksiin, kuten Excel tai 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