Многие программы колледжа требуют статистики. Ключевой концепцией, представленной в типичном статистическом классе, является нормальное распределение данных или кривая колокола. Понимание того, как интерпретировать набор данных, которые попадают в естественное распределение, делает возможным понимание научных исследований. Получите хорошее понимание кривой колокола, среднего значения, стандартных отклонений и их отношения к процентилям, чтобы научиться говорить на языке научных исследований.
Нормальное распределение и кривая колокола.
Когда многие типы естественных данных, такие как рост, коэффициенты интеллекта и артериальное давление, наносятся на гистограмму, где оценки по горизонтальной оси, а вхождения или количество баллов - по вертикальной оси, данные попадают в колоколообразный паттерн, называемый колоколообразной кривой. Этот образец, известный как нормальное распределение, поддается статистическому анализу.
Среднее и Медиана
Среднее значение всех оценок будет находиться примерно в середине кривой колокола. Среднее значение представляет 50-й процентиль, где половина всех оценок выше этого показателя, а половина - ниже. В нормально распределенных данных средний балл также попадает в центр колоколообразной кривой, что соответствует наибольшему количеству случаев.
Стандартные отклонения и дисперсия
Как далеко от среднего находится мера? В нормально распределенных наборах данных показатель можно описать как определенное количество стандартных отклонений от среднего. Стандартное отклонение - это мера дисперсии или того, насколько разбросаны или разбросаны данные от среднего. Если показатели имеют большой разброс, кривая колокола растягивается; если у них небольшая дисперсия, кривая колокола узкая. Чем больше стандартных отклонений от оценки, тем меньше вероятность того, что оценка будет иметь место в природе.
Процентили и эмпиркальное правило
Если смотреть на колоколообразную кривую, то 68% измерений находятся в пределах одного стандартного отклонения от среднего. 95% распределения находится в пределах двух стандартных отклонений от среднего. Огромные 99,7% показателей попадают в три стандартных отклонения от него. Эти проценты, называемые эмпирическим правилом, являются основой статистического анализа естественных явлений. Например, если медицинский исследователь обнаружит, что группа, принимавшая определенное лекарство для контроля холестерин теперь имеет два стандартных отклонения холестерина от среднего, маловероятно происходят случайно.