לשם מה ציון כיתתי?

ה ציון כיתה זה ידוע גם בשם נקודת האמצע. זה הערך שנמצא במרכז הכיתה ומייצג את כל הערכים שנמצאים בקטגוריה מסוימת. ביסודו, הוא משמש לביצוע חישוב פרמטרים שונים, כגון ממוצע חשבוני או סטיית תקן.

ה ערך סימן כיתה, זה מאוד שימושי למצוא את הגרסה של קבוצה של סדרת נתונים שכבר קיימת מקובצים לפי שיעורים ובמקביל מאפשרים לנו להבין את המרחק שיש לנתונים מסוימים אלה מה- מֶרְכָּז.

לשם מה ציון כיתתי?

כאמור לעיל, ציון כיתה יש לו פונקציונליות נהדרת להגיע לממוצע החשבוני ולשונות של קבוצת נתונים מסוימת, שבתורם כבר קיבצו לקבוצות שונות.

ניתן להגדיר את הממוצע האריתמטי כסכום של כל אותן תצפיות שהתקבלו מגודל המדגם. אם מסתכלים מנקודת מבט פיזית, אפשר לפרש את זה כנקודת ההפסקה של קבוצת נתונים.

ה סימן הנתונים משמש לזיהוי מלא של מערך הנתונים, אך זה יכול להיות מסוכן מאוד, ולכן יש לקחת בחשבון את ההבדל בין נקודת ההפסקה לנתונים בפועל. ערכים אלה ידועים כגזירת הממוצע האריתמטי, ובתורם, מנסים לקבוע כיצד יכול הממוצע החשבוני של הנתונים להשתנות.

הדרך הנפוצה ביותר בה ניתן למצוא ערך זה היא באמצעות השונות. שונות זו היא ממוצע הריבועים של הסטיות מהממוצע האריתמטי. כדי לבצע את חישוב השונות והממוצע האריתמטי של קבוצת נתונים שנמצאת בכיתה, יש להשתמש בכמה נוסחאות שהוזכרו.

חישוב ציון כיתה

כפי שכבר נאמר בעבר מארון הכיתה ידוע כנקודת האמצע של כל מרווח. הערך הוא שמייצג את כל המרווח לביצוע חישובים של פרמטרים מסוימים כגון סטיית התקן.

על מנת לחשב אותו יש לבצע את השלבים הבאים:

• מחושב סימן הכיתה (Xi), שהוא הממוצע של כל מרווח או הערך הממוצע. זה משמש כדי להקל על חישוב מדידות המיקום והפיזור השונות.
• כאשר נבחר מספר המרווחים, ניתן לקבוע את המשרעת של כל מחלקה או מרווח (C).
• משרעת זו חייבת להיות שווה לטווח הנתונים המחולק למספר המרווחים.
• במרווח הראשון, חייבים להכיל את ערך הנתונים הנמוך ביותר ולהפך את המרווח האחרון על ערך הנתונים הגבוה ביותר.
• עליך לקבוע את מספר המרווחים או המחלקה (K) המשמשים לביצוע קיבוץ הנתונים.
• המתאים ביותר הוא שיהיו בין 5 ל -20 מרווחים או שיעורים (K).
• למרות זאת, אם אין וודאות במספר המרווחים שיש להשתמש בהם, ניתן להחיל את הכלל הנקרא Sturges Rule. בעזרתו ניתן לערוך קירוב מדויק למדי למספר המרווחים הדרושים לקבוצם.
• כלל סטורגס זה מאפשר לבצע את חישוב כמות הכיתה ברגע שידוע גודל האוכלוסייה או המדגם.

מהו סימן כיתה לנתונים מקובצים?

בתוך טבלת נתונים מקובצת לפי מרווחים, הערכים האמיתיים שנלקחו על ידי ה- מִשְׁתַנֶה. כדי לחשב את מדדי הריכוז, יש לקחת בחשבון שהערכים מפוזרים באופן אחיד במרווחים.

זה יכול לקרות גם אם נתונים דומים מקובצים במרווחים. כאשר זה נעשה, אתה מסתכן בשכחת הערכים האמיתיים שלך ורק הקירובים שלך שמניחה חלוקת המרווחים האחידה נחשבים.

כל זה יכול להוביל לשינויים במדידות ריכוזיות, פעם אחת הנתונים ידוע שאינו מקובץ או מקובץ לפי מרווחים, מה שאומר שהוא לא יהיה נהדר גודל.

אם המדגם מכיל בין 30 נתונים ומעלה, מומלץ לקבץ את הנתונים לפי סיווג כיתתי יש לקבוע את מאפייני המדגם ולאחר מכן את אלו של האוכלוסייה ממנה היה נלקח.

לפני שמגדירים כיצד לקבוע את מאפייני העניין כאשר מקובצים נתוני המדגם לכיתות, חשוב מאוד לדעת כיצד יש להפריד בין הנתונים.

כדי לקבץ את הנתונים, יש לבצע את השלבים הבאים:

קבע את טווח הנתונים או נתיבם

טווח = ערך גבוה יותר - ערך נמוך יותר

הגדר את מספר הכיתות (K)

על מנת לקבוע את מספר הכיתות בהן יקובצו הנתונים, יש צורך בבסיס כגון זה שניתן לראות בטבלה הבאה.

גודל או מספר נתונים לדוגמא	מספר השיעורים
פחות מ 50	מ 5 עד 7
בין 50 ל -99	בין 6 ל -10
מ 100 ל 250	7 עד 12
יותר מ -250	10 עד 20