Gratis onlineverktyg för statistisk analys
Att använda Grundläggande statistik-kalkylatorn är mycket enkelt:
Grundläggande statistik-kalkylatorn används i olika scenarier:
Beräkna grundläggande statistik från experimentella data eller enkätresultat för att inkludera i forskningsrapporter och uppsatser. Medelvärde, standardavvikelse och median är avgörande för att sammanfatta forskningsresultat.
Analysera affärsdata som försäljningssiffror, kundnöjdhet och produktbetyg för att identifiera trender och mönster. Medianen är särskilt användbar för löneanalys eftersom den påverkas mindre av extremvärden.
Beräkna standardavvikelsen för produktdimensioner, vikt och prestandadata för att bedöma kvalitetsvariationer. Detta ger grundläggande data för kontrolldiagram.
Analysera provresultat och klassbetyg för att beräkna medelpoäng, median och standardavvikelse. Detta hjälper till att förstå den övergripande akademiska prestationen och betygsfördelningen.
Beräkna statistik för hälsoindikatorer som blodtryck, temperatur, BMI och blodsocker för att jämföra mot normala intervall och analysera förändringar över tid.
Beräkna genomsnittlig avkastning och standardavvikelse (volatilitet) för aktiekursfluktuationer, investeringsavkastning och riskbedömning för att informera investeringsbeslut.
Beräkna medelvärde och standardavvikelse för väderdata som temperatur, nederbörd och luftfuktighet för att identifiera klimatmönster och upptäcka avvikelser.
Grundläggande statistik (beskrivande statistik) är numeriska mått som sammanfattar egenskaperna hos en datamängd. Nedan följer förklaringar av viktiga statistiska mått.
Dessa mått representerar 'mitten' eller 'typiska värdet' av data.
Summan av alla datavärden delat med antalet värden. Det vanligaste representativa värdet, men känsligt för extremvärden (outliers). Formel: Medelvärde = Σx / n
Det mellersta värdet när data är sorterat i ordning. Påverkas mindre av extremvärden, vilket gör det mer lämpligt än medelvärdet för snedfördelade data (t.ex. inkomstfördelning).
Det värde som förekommer oftast i datamängden. Användbart för att analysera kategoriska data (t.ex. enkätsvar).
Dessa mått indikerar hur utspridda data är.
Skillnaden mellan det maximala och minimala värdet. Visar den totala spridningen av data men påverkas starkt av extremvärden. Formel: Variationsbredd = Maximum - Minimum
Ett mått på hur långt varje datapunkt är från medelvärdet. Större värden indikerar större dataspridning. Det finns två typer: urvalsvarians och populationsvarians.
Kvadratroten ur variansen. Uttrycker dataspridning i samma enheter som de ursprungliga data, vilket gör det lättare att tolka. En av de viktigaste indikatorerna inom statistisk analys.
Skillnaden mellan den tredje kvartilen (Q3) och den första kvartilen (Q1). Representerar intervallet för de mellersta 50% av data och är ett spridningsmått som påverkas mindre av extremvärden. Formel: IQR = Q3 - Q1
Inom statistik skiljer sig beräkningsmetoderna beroende på om data representerar ett 'urval' eller hela 'populationen'. Urvalsvarians och standardavvikelse använder 'n-1' i nämnaren, medan populationsvarians och standardavvikelse använder 'n'. För allmän dataanalys rekommenderas att använda urvalsstatistik (n-1).
Inget behov av att utföra komplexa statistiska beräkningar manuellt. Ange bara dina data och få omedelbara resultat, vilket sparar betydande tid.
Eliminerar helt beräkningsfel som ofta uppstår vid manuella beräkningar eller med miniräknare. Exakt statistik garanteras.
Beräkna flera statistiska indikatorer (medelvärde, median, standardavvikelse, kvartiler, etc.) med en enda operation.
Att beräkna grundläggande statistik är utgångspunkten för dataanalys. Få snabbt en överblick över dina data och bestäm riktningen för vidare analys.
Hjälper studenter och nybörjare som lär sig statistik att verifiera sina beräkningar och förstå innebörden av statistiska mått.
Ingen programvaruinstallation eller registrering krävs. Använd den när som helst, var som helst med bara en webbläsare, helt gratis.
Medelvärdet är känsligt för extremvärden (extremt stora eller små värden), så det är viktigt att kontrollera det tillsammans med medianen.
Välj lämpliga statistiska mått baserat på din datafördelning och syfte. Exempel: median för inkomstdata, medelvärde och standardavvikelse för provresultat.
Att kombinera grundläggande statistik med diagram som histogram och lådagram ger en djupare förståelse för datafördelningen.
Varians anges i kvadraten på de ursprungliga dataenheterna (t.ex. om data är i cm, är variansen i cm²). Standardavvikelse (i ursprungliga enheter) är mer praktiskt för tolkning.
Medelvärdet tar hänsyn till alla datapunkter men är känsligt för extremvärden. Medianen påverkas mindre av extremvärden, vilket gör den mer lämplig för data med extrema värden som inkomstfördelning eller fastighetspriser. Att kontrollera båda hjälper till att identifiera snedfördelning i data.
Urvalsstandardavvikelse beräknas från en delmängd (urval) av hela populationen och använder 'n-1' i nämnaren. Populationsstandardavvikelse beräknas från all data (populationen) och använder 'n' i nämnaren. För allmän dataanalys rekommenderas att använda urvalsstandardavvikelse.
När alla datavärden är olika, eller när flera värden förekommer med samma högsta frekvens, finns det inget tydligt typvärde, så 'N/A' (ej tillämpligt) visas.
Detta verktyg visar resultat med 4 decimaler. Om du behöver högre precision rekommenderar vi att du använder specialiserad statistisk programvara (R, Python, etc.).
För webbläsarens prestanda rekommenderar vi upp till 10 000 datapunkter. För större datamängder rekommenderar vi att du använder specialiserad statistisk programvara.
Detta verktyg använder värdena vid de positioner som delar data i fyra lika stora delar som kvartiler. Q1 är den 25:e percentilen, Q2 (median) är den 50:e percentilen, och Q3 är den 75:e percentilen.
Ja, både negativa tal, decimaler och heltal stöds. Vetenskaplig notation (1.23e-4, etc.) accepteras också.
Klicka på knappen "Kopiera resultat" för att kopiera beräkningsresultaten till ditt urklipp. Du kan sedan klistra in dem i program som Excel eller 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