Sijaintimittarit ovat tilastollisia indikaattoreita, joiden avulla voit tiivistää tiedot yhdessä tai jakaa niiden jakauman samankokoisiin jaksoihin.
Sijoitusmittaukset palvelevat siis mittaamista ja jakamista.
Tällä tavalla jotkut tiivistävät eri arvot yhteen, joka tässä tapauksessa edustaa. Esimerkiksi keskiarvo. Vaikka muut jakavat tietojoukon yhtä suuriksi osiksi, helpommin tulkittavissa; puhumme kvantiileistä.
Tilastollisten sijaintimittojen merkitys
Ne ovat ensimmäinen vaihe kuvailevassa analyysissä. Kun haluamme tietää tietoa ilmiöstä, aloitamme tietojen keräämisellä.
Mutta nämä eivät sinänsä tarjoa meille asiaankuuluvaa tietoa, minkä vuoksi ne on analysoitava. Asennon mitat yhdessä dispersiotoimenpiteiden kanssa auttavat meitä ryhmittelemään ne ja jopa koodaamaan ne.
Nämä ovat tilastotietojen pää- ja perustiedot. Itse asiassa yliopistojen johdantokurssit keskittyvät niihin. Jos emme tiedä mikä keskiarvo on, on enemmän kuin todennäköistä, ettemme ymmärrä muita käsitteitä, kuten regressio tai hypoteesitestaus.
Tästä syystä se on yksi tärkeimmistä tiedoista esimerkiksi taloustieteessä.
Ei-keskeiset sijainnin mittaukset
Asemamittaukset jaetaan yleensä kahteen suureen ryhmään: ei-keskitetty taipumus ja keskeiset. Muut kuin keskeiset sijaintitoimenpiteet ovat kvantiilit. Nämä suorittavat sarjan yhtä suuria jakoja tietojen järjestetyssä jakelussa. Tällä tavoin ne heijastavat ylä-, keski- ja ala-arvoja.
Yleisimmät ovat:
- Kvartiili: Se on yksi käytetyimmistä ja jakaa jakauman neljään yhtä suureen osaan. Siksi on kolme kvartiilia. Jakautumisen alemmat arvot ovat ensimmäisen (Q1) alapuolella. Keskiarvo tai mediaani ovat pienimmät arvot, jotka ovat yhtä suuret kuin kvartiili kaksi (Q2), ja suurimmat ovat kvartiili kolme (Q3).
- Kvintiili: Jaa tällöin jakauma viiteen osaan. Siksi kvintilejä on neljä. Ei myöskään ole arvoa, joka jakaisi jakauman kahteen yhtä suureen osaan. Se on harvinaisempaa kuin edellinen.
- Decile: Edessä on kvantiili, joka jakaa tiedot kymmeneen yhtä suureen osaan. Decilejä on yhdeksän, välillä D1 - D9. D5 vastaa mediaania. Toisaalta ylempi ja alempi arvo (vastaavat eri kvartileja) sijaitsevat niiden välissä.
- Prosentti: Lopuksi tämä kvantiili jakaa jakauman sadaan osaan. On 99 prosenttipistettä. Sillä on puolestaan vastaavuus decilien ja kvartiilien kanssa.
Katsotaanpa nämä vastaavuudet yhdessä seuraavassa kuvassa. Olemme lisänneet kaavat, joita voimme käyttää laskentataulukossa näiden muiden kuin keskeisten sijaintimittojen saamiseksi.
Huomaamme, että ne ovat samanlaisia kaavoja. Kvartileille on oma erityinen, kun taas loput saadaan desimaaleilla riippuen siitä, mitä haluamme laskea.
Kvartileissa parametreinä käytetään 1 (Q1), 2 (Q2 ja 3 (Q3). Dessiilien, kvintiilien tai prosenttipisteiden tapauksessa käytetään samanlaista kaavaa ja n / 10, n / 5 tai n / 100. että n on sijainti, 1 - 9 desiileille, 1 - 4 kvintiileille ja 1 - 99, prosenttipisteille.
Esimerkiksi kvintiili 2 olisi 2/5, desiili 5 olisi 5/10 ja prosenttipiste 50 olisi 50/100.
Keski-asennon mittaukset
Niiden avulla voimme tiivistää tietojen jakautumisen yhteen keskiarvoon, jonka ympärillä ne sijaitsevat; kun taas jälkimmäiset jakavat jakauman yhtä suuriin osiin. Nämä on jo kehitetty muissa Economy-Wiki.com-artikkeleissa, joten rajoitumme tarjoamaan lyhyitä tietoja kustakin niistä.
- Aritmeettinen, geometrinen tai harmoninen keskiarvo: Nämä ovat kolme keskeistä mittaria, jotka osoittavat tietojen painotetun keskiarvon. Ensimmäinen on eniten käytetty ja tunnetuin kolmesta. Geometristä käytetään sarjassa, joka osoittaa prosentuaalisen kasvun. Yliaalto on puolestaan hyödyllinen osakemarkkinoiden sijoitusten analysoinnissa.
- Mediaani: Tässä tapauksessa tämä on tunnetuin keskiasennon mitta. Jaa jakauma kahteen yhtä suureen osaan. Tällä tavoin se ilmaisee mediaaniarvon, ei mediaania. Se on erittäin hyödyllinen muuttujissa, kuten tuloissa tai palkoissa, kun taas se liittyy läheisesti keskiarvoon ja joihinkin näkemiin kvantiileihin.
- Muoti: Edessä on keskeisin mitta yleisimmistä arvoista. Siksi muoti kertoo meille niistä, jotka toistuvat useammin. Tämä toimenpide on erittäin hyödyllinen markkinatutkimuksessa, kun mitataan vaikutelma tuotteesta, jolla on likert-asteikko.
Esittelemme kolmen kaikkein käytetyn painotetun keskiarvotyypin pääkaavat. Ne kaikki voidaan hankkia taulukkolaskentataulukkona.
Voimme varmistaa, että ensimmäinen lasketaan jakamalla tietojen summa niiden lukumäärällä. Toinen on puolestaan datan ja sen n: nnen juuren kertolasku, jossa n on niiden lukumäärä. Kolmas on jako tietojen sijainnin ja sen välillä.
Esimerkki sijainnin mittauksista
Kuvittele maan asukaskohtaiset tuloarvot kaksikymmentä ihmistä koskevassa kyselyssä. Olemme tilanneet ne alimmasta korkeimpaan ja laskemme joitain kvartileja ja desiilejä.
Kuva näyttää, miten se tehdään. Mukana ovat kaavat.
Siksi esimerkissä voimme nähdä, että vähiten ansaitsevien ihmisten (Q1 tai D1) tulot ovat 2 900 tai 2770. Mediaanitulo on 3 200 molemmissa tapauksissa. Korkeimmat tulot (Q3 tai D9) ansaitsivat 3875 tai 4620. Yhteenvetona voidaan todeta, että nämä muut kuin keskeiset sijaintimittaukset tarjoavat erittäin mielenkiintoista tietoa analysoiduista tiedoista.