Ingyenes online statisztikai elemző eszköz
Az Alap statisztikai kalkulátor használata nagyon egyszerű:
Az Alap statisztikai kalkulátort különböző helyzetekben használják:
Számítson ki alapvető statisztikákat kísérleti adatokból vagy felmérések eredményeiből kutatási cikkekbe és jelentésekbe. Az átlag, a szórás és a medián elengedhetetlen a kutatási eredmények összefoglalásához.
Elemezze az üzleti adatokat, például az értékesítési számokat, az ügyfél-elégedettségi mutatókat és a termékértékeléseket a trendek és mintázatok azonosításához. A medián különösen hasznos a fizetéselemzésnél, mivel kevésbé befolyásolják a kiugró értékek.
Számítsa ki a termékméretek, a súly és a teljesítményadatok szórását a minőségi eltérések felméréséhez. Ez alapvető adatokat szolgáltat a szabályozó kártyákhoz.
Elemezze a teszteredményeket és az osztályzatokat az átlagpontszámok, a medián és a szórás kiszámításához. Ez segít megérteni az általános tanulmányi teljesítményt és az érdemjegyek eloszlását.
Számítson statisztikákat az egészségügyi mutatókról, mint például a vérnyomás, a hőmérséklet, a BMI és a vércukorszint, hogy összehasonlítsa azokat a normál tartományokkal és elemezze az időbeli változásokat.
Számítsa ki az átlagos hozamokat és a szórást (volatilitást) a részvényárfolyam-ingadozások, a befektetési hozamok és a kockázatértékelés számára a befektetési döntések megalapozásához.
Számítsa ki az időjárási adatok, például a hőmérséklet, a csapadék és a páratartalom átlagát és szórását az éghajlati mintázatok azonosításához és az anomáliák észleléséhez.
Az alapvető statisztikák (leíró statisztikák) olyan numerikus mérőszámok, amelyek összefoglalják egy adathalmaz jellemzőit. Az alábbiakban a legfontosabb statisztikai mérőszámok magyarázata található.
Ezek a mérőszámok az adatok 'közepét' vagy 'tipikus értékét' képviselik.
Az összes adatérték összege osztva az értékek számával. A leggyakoribb reprezentatív érték, de érzékeny a kiugró értékekre. Képlet: Átlag = Σx / n
A középső érték, amikor az adatokat sorba rendezzük. Kevésbé befolyásolják a kiugró értékek, ezért alkalmasabb az átlagnál a ferde eloszlások (pl. jövedelemeloszlás) esetén.
A leggyakrabban előforduló érték az adathalmazban. Hasznos kategóriaadatok (pl. felmérések válaszai) elemzésére.
Ezek a mérőszámok azt jelzik, mennyire szóródnak az adatok.
A különbség a maximális és a minimális érték között. Megmutatja az adatok teljes szóródását, de erősen befolyásolják a kiugró értékek. Képlet: Terjedelem = Maximum - Minimum
Egy mérőszám, amely megmutatja, milyen messze van minden adatpont az átlagtól. A nagyobb értékek nagyobb adatszóródást jeleznek. Két típusa van: minta variancia és populáció variancia.
A variancia négyzetgyöke. Az adatok szóródását az eredeti adatokkal azonos mértékegységben fejezi ki, megkönnyítve az értelmezést. A statisztikai elemzés egyik legfontosabb mutatója.
A különbség a harmadik kvartilis (Q3) és az első kvartilis (Q1) között. Az adatok középső 50%-ának terjedelmét képviseli, és egy olyan szóródási mutató, amelyet kevésbé befolyásolnak a kiugró értékek. Képlet: IQR = Q3 - Q1
A statisztikában a számítási módszerek eltérnek attól függően, hogy az adatok egy 'mintát' vagy a teljes 'populációt' képviselik-e. A minta varianciája és szórása 'n-1'-et használ a nevezőben, míg a populáció varianciája és szórása 'n'-et használ. Általános adatelemzéshez a minta statisztikáinak (n-1) használata ajánlott.
Nincs szükség bonyolult statisztikai számítások kézi elvégzésére. Egyszerűen írja be adatait, és azonnali eredményeket kap, jelentős időt takarítva meg.
Teljesen kiküszöböli a kézi számításoknál vagy számológépeknél gyakran előforduló számítási hibákat. A pontos statisztikák garantáltak.
Számítson ki több statisztikai mutatót (átlag, medián, szórás, kvartilisek stb.) egyetlen művelettel.
Az alapvető statisztikák kiszámítása az adatelemzés kiindulópontja. Gyorsan átláthatja adatai általános képét, és meghatározhatja a további elemzés irányát.
Segít a statisztikát tanuló diákoknak és kezdőknek ellenőrizni számításaikat és megérteni a statisztikai mérőszámok jelentését.
Nincs szükség szoftver telepítésére vagy regisztrációra. Használja bármikor, bárhol, csak egy böngészővel, teljesen ingyenesen.
Az átlag érzékeny a kiugró értékekre (rendkívül nagy vagy kis értékek), ezért fontos azt a mediánnal együtt ellenőrizni.
Válasszon megfelelő statisztikákat az adatok eloszlása és célja alapján. Példa: medián a jövedelmi adatokhoz, átlag és szórás a teszteredményekhez.
Az alapvető statisztikák kombinálása grafikonokkal, például hisztogramokkal és dobozdiagramokkal, mélyebb megértést nyújt az adatok eloszlásáról.
A variancia az eredeti adatok mértékegységének négyzetében van (pl. ha az adat cm-ben van, a variancia cm²-ben). A szórás (az eredeti mértékegységben) kényelmesebb az értelmezéshez.
Az átlag figyelembe veszi az összes adatpontot, de érzékeny a kiugró értékekre. A mediánt kevésbé befolyásolják a kiugró értékek, ezért alkalmasabb az extrém értékeket tartalmazó adatokhoz, mint például a jövedelemeloszlás vagy az ingatlanárak. Mindkettő ellenőrzése segít az adatok ferdeségének azonosításában.
A minta szórását a teljes populáció egy részhalmazából (minta) számítják ki, 'n-1'-et használva a nevezőben. A populáció szórását az összes adatból (populáció) számítják ki, 'n'-et használva a nevezőben. Általános adatelemzéshez a minta szórásának használata ajánlott.
Ha minden adatérték különböző, vagy ha több érték is ugyanazzal a gyakorisággal fordul elő, nincs egyértelmű módusz, ezért 'N/A' (nem alkalmazható) jelenik meg.
Ez az eszköz 4 tizedesjegy pontossággal jeleníti meg az eredményeket. Ha nagyobb pontosságra van szüksége, javasoljuk speciális statisztikai szoftver (R, Python stb.) használatát.
A böngésző teljesítménye érdekében legfeljebb 10 000 adatpontot javaslunk. Nagyobb adathalmazok esetén javasoljuk speciális statisztikai szoftver használatát.
Ez az eszköz azokat az értékeket használja kvartilisként, amelyek az adatokat négy egyenlő részre osztják. A Q1 a 25. percentilis, a Q2 (medián) az 50. percentilis, a Q3 pedig a 75. percentilis.
Igen, mind a negatív számok, mind a tizedesjegyek és az egész számok támogatottak. A tudományos jelölés (1.23e-4 stb.) is elfogadott.
Kattintson az "Eredmények másolása" gombra a számítási eredmények vágólapra másolásához. Ezután beillesztheti őket olyan alkalmazásokba, mint az Excel vagy a 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