NS เครื่องหมายคลาส เป็นที่รู้จักกันว่า จุดกลาง. เป็นค่าที่อยู่ตรงกลางของคลาสและแสดงถึงค่าทั้งหมดที่อยู่ในหมวดหมู่หนึ่งๆ โดยพื้นฐานแล้วจะใช้เพื่อดำเนินการ การคำนวณค่าพารามิเตอร์ต่างๆเช่น ค่าเฉลี่ยเลขคณิต หรือ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน.
ดิ ค่าเครื่องหมายคลาสมันยังมีประโยชน์มากในการค้นหาตัวแปรของชุดข้อมูลที่มีอยู่แล้ว จัดกลุ่มตามคลาสและในเวลาเดียวกันทำให้เราเข้าใจระยะทางที่ข้อมูลเหล่านี้มีจาก ศูนย์.
โฆษณา
ในบทความนี้คุณจะพบ:
เครื่องหมายคลาสมีไว้เพื่ออะไร?
ดังที่ได้กล่าวมาแล้ว เครื่องหมายคลาส มีฟังก์ชันการทำงานที่ยอดเยี่ยมในการเข้าถึงค่าเฉลี่ยเลขคณิตและความแปรปรวนของกลุ่มข้อมูลบางกลุ่ม ซึ่งถูกจัดกลุ่มเป็นคลาสต่างๆ แล้ว
ค่าเฉลี่ยเลขคณิตสามารถกำหนดเป็นผลรวมของการสังเกตทั้งหมดที่ได้รับจากขนาดกลุ่มตัวอย่าง หากมองจากมุมมองทางกายภาพ ก็สามารถตีความได้ว่าเป็นจุดคุ้มทุนของกลุ่มข้อมูล
โฆษณา
NS เครื่องหมายข้อมูลทำหน้าที่ระบุชุดข้อมูลอย่างเต็มที่
วิธีทั่วไปที่สามารถพบได้คือค่าความแปรปรวน ความแปรปรวนนี้คือค่าเฉลี่ยของกำลังสองของการเบี่ยงเบนจากค่าเฉลี่ยเลขคณิต ในการคำนวณทั้งความแปรปรวนและค่าเฉลี่ยเลขคณิตของกลุ่มข้อมูลที่พบในคลาส ต้องใช้สูตรอ้างอิงบางสูตร
โฆษณา
คำนวณเครื่องหมายคลาส
อย่างที่บอกไปก่อนหน้านี้ว่า mclass ark เรียกว่าจุดกึ่งกลางของแต่ละช่วง. เป็นค่าที่แสดงช่วงเวลาโดยรวมเพื่อทำการคำนวณพารามิเตอร์บางอย่าง เช่น ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ในการคำนวณต้องปฏิบัติตามขั้นตอนต่อไปนี้:
โฆษณา
- เครื่องหมายคลาส (Xi) ถูกคำนวณ ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยของแต่ละช่วงหรือค่าเฉลี่ย วิธีนี้ช่วยให้คำนวณตำแหน่งต่างๆ และการวัดการกระจายได้ง่ายขึ้นมาก
- เมื่อเลือกจำนวนช่วงเวลาแล้ว สามารถกำหนดแอมพลิจูดของแต่ละคลาสหรือช่วง (C) ได้
- แอมพลิจูดนี้ต้องเท่ากับช่วงของข้อมูลที่แบ่งออกเป็นจำนวนช่วง
- ในช่วงเวลาแรก ต้องมีค่าข้อมูลต่ำสุด และในทางกลับกัน ช่วงสุดท้ายต้องมีค่าข้อมูลสูงสุด
- คุณต้องกำหนดจำนวนช่วงเวลาหรือคลาส (K) ที่ใช้ในการจัดกลุ่มข้อมูล
- ที่เหมาะสมที่สุดคือต้องมีช่วงเวลาหรือคลาส (K) ระหว่าง 5 ถึง 20
- อย่างไรก็ตาม หากไม่มีความแน่นอนเกี่ยวกับจำนวนช่วงที่จะใช้ กฎที่เรียกว่า Sturges Rule ก็สามารถนำมาใช้ได้ ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นไปได้ที่จะมีการประมาณจำนวนช่วงที่จำเป็นในการจัดกลุ่มได้อย่างแม่นยำพอสมควร
- กฎ Sturges นี้ช่วยให้สามารถคำนวณปริมาณคลาสได้ เมื่อทราบขนาดของประชากรหรือกลุ่มตัวอย่างแล้ว
เครื่องหมายคลาสสำหรับข้อมูลที่จัดกลุ่มเป็นอย่างไร
ภายในตารางข้อมูลที่จัดกลุ่มตามช่วงเวลา ค่าจริงที่ ตัวแปร. ในการคำนวณการวัดการรวมศูนย์ จะต้องพิจารณาว่าค่ามีการกระจายอย่างสม่ำเสมอในช่วงเวลา
สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้หากข้อมูลที่คล้ายกันถูกจัดกลุ่มตามช่วงเวลา เมื่อเสร็จแล้ว คุณจะเสี่ยงต่อการลืมค่าที่แท้จริงของคุณและพิจารณาเฉพาะการประมาณที่การกระจายช่วงสม่ำเสมอเท่านั้นที่จะถูกพิจารณา
โฆษณา
ทั้งหมดนี้สามารถนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงในการวัดแบบรวมศูนย์ เมื่อข้อมูลที่ that รู้กันว่าไม่จัดกลุ่มหรือจัดกลุ่มเป็นช่วงๆ ซึ่งหมายความว่าจะไม่ใหญ่โต ขนาด.
หากตัวอย่างมีข้อมูลตั้งแต่ 30 ขึ้นไป ขอแนะนำให้จัดกลุ่มข้อมูลตามการจัดหมวดหมู่คลาส ดังนั้น ต้องกำหนดลักษณะของกลุ่มตัวอย่างจากนั้นจึงกำหนดลักษณะของประชากรที่เป็นกลุ่มตัวอย่าง ถ่าย
ก่อนกำหนดวิธีการกำหนดคุณลักษณะที่น่าสนใจเมื่อข้อมูลตัวอย่างถูกจัดกลุ่มเป็นคลาส เป็นสิ่งสำคัญมากที่จะต้องรู้ว่าควรแยกข้อมูลอย่างไร
ในการจัดกลุ่มข้อมูล ต้องปฏิบัติตามขั้นตอนต่อไปนี้:
กำหนดช่วงหรือเส้นทางของข้อมูล
ช่วง = ค่าที่สูงขึ้น - ค่าที่ต่ำกว่า
กำหนดจำนวนคลาส (K)
เพื่อกำหนดจำนวนคลาสที่จะจัดกลุ่มข้อมูล จำเป็นต้องมีฐานเช่นที่สามารถดูได้ในตารางต่อไปนี้
ขนาดตัวอย่างหรือจำนวนข้อมูล |
จำนวนชั้นเรียน |
| น้อยกว่า 50 | จาก 5 ถึง 7 |
| จาก 50 ถึง 99 | จาก 6 ถึง 10 |
| ตั้งแต่ 100 ถึง 250 | 7 ถึง 12 |
| มากกว่า 250 | 10 ถึง 20 |
