Upload
doanhuong
View
257
Download
1
Embed Size (px)
Citation preview
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
Petra Petrovics
Introduction to Statistics
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
Statistics
Statistics: is a mathematical sciencepertaining to the collection, analysis,interpretation or explanation, andpresentation of data.
• Practical activity – to analyze data
• Set of data – as a result of statistical activity
• Method
• Analyzing data
• Drawing conclusion
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
Data Gathering• Trends and reports overview
• Observations
• Interview
• Focus group
• Survey
• Photo interview
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
Statistical Inference
• Study of how data can besummarized effectively todescribe the importantaspects of large data sets
• It turns data intoinformation
• Data collection &analyzation
• It is used when tentativeconclusions about apopulation are drawn onthe basis of a sample
Statistics
Descriptive Statistics
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
Statistical Population
• All members of a specified group (N)
• It is a set of entities concerning whichstatistical inferences are to be drawn, oftenbased on a random sample taken from thepopulation.
– Discrete population
– Continuous population (interval)
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
Statistical Variables= Characteristic of a unit.
(1)• Quantitative • Qualitative• Temporal• Geographical
(2)• Common• Differential
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
Quantitative vs. Qualitative• Quantitative data measures either how
much or how many of something, i.e. aset of observations where any singleobservation is a number that representsan amount or a count.
• Qualitative data provide labels, ornames, for categories of like items, i.e. aset of observations where any singleobservation is a word or code thatrepresents a class or category.
~ categorical variable
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
Types of Quantitative Variables• Continuous variables are those variables that have
theoretically an infinite number of gradationsbetween two measurements.For example, body weight of individuals, milk yield of cows orbuffaloes etc. Most of the variables in biology are of continuoustype.
• Discrete variables do not have continuous gradationsbut there is a definite gap between twomeasurements, i.e. they can not be measured infractions.For example, number of eggs laid by hens, number of children
in a family etc.
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
Scales of Measurement
from weakest to strongest
- nominal scale
- ordinal scale
- interval scale
- ratio scale
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
1. Nominal Scale• Numbers are labels of groups or classes
• Simple codes assigned to objects as labels
• For qualitative data, e.g. professional classification, geographic classification
• e.g. - blonde: 1, brown: 2, red: 3, black: 4
(a person with red hair does not possess more "hairness" than a person with blonde hair)
- female: 1, male: 2
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
2. Ordinal Scale
• Data elements may be ordered accordingto their relative size or quality, thenumbers assigned to objects or eventsrepresent the rank order (1st, 2nd, 3rd etc.)
• e.g. top lists of companies
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
3. Interval Scale
• Meaning of distances between any twoobservations
• The "zero point" is arbitrary
• Negative values can be used
• Ratios between numbers on the scale are notmeaningful, so operations such asmultiplication and division cannot be carriedout directly
• e.g. temperature with the Celsius scale
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
4. Ratio Scale
• Strongest scale of measurement
• Distances between observations and also the ratios of distances have a meaning
• Contains a meaningful zero
• e.g. mass, length, time
a salary of $50,000 is twice as large as a salary of $25,000
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
The Graphic Presentation of Data
• It allows to visualize important characteristics.
• Principals:
− Perspicuous− Homogenous− Aim oriented− Simple− Reconstructable− Scaled
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
The Graphic Presentation of Time Series I
Source: HCSO
Number of Accidents in Hungary
Line chartconnects a series of data points together with a line
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
The Graphic Presentation of Time Series II
Area chartto represent cumulated totals using numbers or percentages (stacked) over time; emphasizes a change in values
Natural Gas Consumption
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
The Graphic Presentation of Time Series III
Source: Statistical Yearbook, 2005.
Change in the number of Employments
Bar chart (Stacked)In case of time periods (x-axis: interval)
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
The Graphic Presentation of Quantitative Rows
Population Pyramide
Source: Statistical Yearbook, 2005.
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
The Graphic Presentation of Quantitative Rows
Scatterdot: Distribution of data points along one or two dimensions
Based on Word95.sav
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
The Graphic Presentation of FrequencyDistribution
Histogram
• bar chart• grouped into a
frequency distribution• shows the quantity of
points that fall withinvarious numeric ranges
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
The Graphic Presentation of FrequencyDistribution
Frequency Polygon
• Connects data points throughstraight lines or higher order graphs
• x-axis: midpoint of each interval• y-axis: absolute frequency
Cumulative FrequencyDistribution
Tends to flatten out
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
The Graphic Presentation Accordingto Qualitative Variables
Pie Chart:
• Proportional relationships at a point in time• Shows percentage values as a slice of a pie• Compare part of a whole at a given point in time
• Gazdaságtudományi Kar• Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet
The Graphic Presentation Accordingto Territory Variables
Cartogram: map, showing quantitative information
Pictogram