Садржај
Након узимања анкете или прикупљања бројчаних података о популацији, резултате је потребно анализирати како би вам помогли да донесете закључке. Желите знати параметре попут просјечног одговора, колико су били разни одговори и како су одговори дистрибуирани. Нормална дистрибуција значи да, када се цртају, подаци стварају звонасту кривуљу која је усредсређена на просечни одзив и одваја се једнако у позитивним и негативним правцима. Ако подаци нису центрирани у просеку и један реп је дужи од другог, тада је расподјела података нагнута. Можете израчунати количину искривљености података користећи просек, стандардно одступање и број података.
Израчунајте жилавост становништва
Додајте све вредности у скупу података и поделите са бројем података да бисте добили просек или средњу вредност. За овај пример, претпоставит ћемо скуп података који укључује одговоре читаве популације: 2, 4, 5, 7, 8, 10, 11, 25, 26, 27, 36. Овај скуп има средњу вредност 14,6.
Израчунајте стандардну девијацију скупа података тако што ћете уклонити разлику између сваке тачке података и средње вредности, сабирање свих тих резултата, затим дељење са бројем података и на крају узимање квадратног корена. Наш скуп података има стандардно одступање од 11.1.
Пронађите разлику између сваке тачке података и средње вриједности, подијелите је са стандардном девијацијом, коцкајте тај број, а затим додајте све те бројеве заједно за сваку тачку података. То је 6,79.
Израчунајте накривљеност становништва дељењем 6,79 са укупним бројем тачака података. Покривеност становништва за овај пример је 0.617.
Израчунајте прозирност узорка
Израчунајте средње и стандардно одступање од скупа података који је само узорак целокупне популације. Користићемо исти скуп података као и претходни пример са средњом 14,6 и стандардном девијацијом 11,1, претпостављајући да су ови бројеви само узорак веће популације.
Пронађите разлику између сваке тачке података и средње, коцкајте тај број, збројите сваки резултат, а затим поделите са коцком стандардног одступања. То је 5,89.
Израчунајте накривљеност узорка тако да множите 5,89 на број података, подељено са бројем података података минус 1, и поново поделите са бројем података података минус 2. Узорак скенирања за овај пример био би 0,720.