Obtenir une poignée sur les préjugés, les variables, et la moyenne

Lorsque vous travaillez avec des statistiques, vous rencontrerez quelques termes de vocabulaire, comme le biais, les variables et la moyenne que vous aurez besoin de comprendre pour répondre aux problèmes. Dès que vous comprenez ce que signifie la langue, vous commencez à vous sentir immédiatement plus confortable.

• Bias favoritisme systématique dans les données.

• UN variable est une caractéristique ou une mesure sur laquelle des données sont collectées et dont le résultat peut varier d'un individu à l'autre.

• La signifier est la moyenne.

Exemples de questions

Vous êtes intéressé par le pourcentage d'acheteurs femelle contre le mâle à un magasin. Donc, un samedi matin, vous placez les collecteurs de données à chacun des quatre entrées du magasin pendant trois heures, et vous les faire enregistrer le nombre de femmes et les hommes entrent dans le magasin pendant ce temps.

1. Pourquoi ne peut collecter des données à la boutique sur un samedi matin pendant trois heures la cause biais dans les données?

   (A) Il suppose que samedi acheteurs représentent l'ensemble de la population des personnes qui achètent au magasin au cours de la semaine.

   (B) Il suppose que le même pourcentage de clientèle féminine boutique le samedi matin que toute autre heure ou le jour de la semaine.

   (C) Peut-être que les couples sont plus susceptibles de magasiner ensemble le samedi matin que durant le reste de la semaine, ce qui porte le pourcentage d'hommes et de femmes plus étroits que pendant les autres moments de la semaine.

   (D) Les sujets de l'étude ne sont pas choisis au hasard.

   (E) Tous ces choix sont vraies.

   
   
   
   
   

   Réponse: E. Tous ces choix sont vraies.

   Vous voulez obtenir des données qui représentent tous les clients dans le magasin, peu importe quel jour ou à quelle heure ils font leurs achats, si ils font leurs achats dans les couples ou seul, et ainsi de suite. Vous ne pouvez pas supposer que les gens qui ont fait des achats au cours de ces trois heures ce samedi matin sont représentatifs de la clientèle totale du magasin. Par conséquent, cet échantillon n'a pas été choisi au hasard.

2. Parce que une variable est une caractéristique de chaque individu sur lequel les données sont collectées, ce qui les suivantes sont variables dans cette étude?

   (A) le jour où vous avez choisi de recueillir des données

   (B) le magasin que vous avez choisi d'observer

   (C) le sexe de chaque client qui arrive pendant la période de temps

   (D) le nombre d'hommes qui entrent dans le magasin pendant la période de temps

   (E) choix (C) et (D)

   Réponse: E. Choix (C) et (D) (le sexe de chaque client qui vient dans le temps liés à la période pendant le nombre d'hommes qui entrent dans le magasin pendant la période de temps)

   Le genre est une variable, et le nombre d'hommes qui entrent dans le magasin est également une variable. Le jour où vous recueillir des données et le magasin que vous observez sont juste une partie de la conception de votre étude et ont été déterminées à l'avance.

3. Dans cette étude, _____ est une variable catégorielle, et _____ est une variable quantitative.

   Répondre: sexe nombre d'acheteurs

   Sexe est une variable catégorielle (les catégories sont mâle ou femelle), et nombre d'acheteurs est une variable quantitative (parce qu'il représente un nombre). Le jour où vous recueillir des données et le magasin que vous observez sont juste une partie de la conception de votre étude et ont été déterminées à l'avance.

4. Quel graphique ou diagramme serait approprié pour afficher la proportion d'hommes par rapport aux femmes parmi les acheteurs?

   (A) un graphique à barres

   (B) une parcelle de temps

   (C) un camembert

   (D) choix (A) et (C)

   (E) choix (A), (B) et (C)

   Réponse: D. Choix (A) et (C) (un bar graph- un camembert)

   Le genre est une variable catégorique, afin que les deux graphiques à barres et des diagrammes circulaires sont approprié pour afficher la proportion d'hommes par rapport aux femmes parmi les acheteurs. Vous pouvez utiliser une parcelle de temps que si vous saviez combien de mâles et nombre de femelles dans le magasin à chaque période de temps individuel.

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