Độ phân tán

Các kỹ thuật thống kê trong Tableau

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Thống kê mô tả một biến

Thống kê Mô tả
Count số quan sát
Median điểm giữa của các quan sát
Average giá trị trung bình của các quan sát
Min/Max giá trị nhỏ nhất và lớn nhất
Quartile/IQR phân vị 25 và 75 / độ trải của 50% quan sát trung vị
Modality/Mode số mô thức / giá trị xuất hiện nhiều nhất
Skewness độ bất đối xứng của phân phối
Kurtosis mức độ giá trị ngoại biên
Các kỹ thuật thống kê trong Tableau

Độ phân tán

Hai biểu đồ histogram phân phối chuẩn, với phương sai khác nhau

  • Độ phân tán bị ảnh hưởng bởi độ nhọn (ngoại lệ) và độ lệch (bất đối xứng)
  • Độ phân tán quanh trung bình chỉ hữu ích khi phân phối chuẩn
Các kỹ thuật thống kê trong Tableau

Phương sai

$x_{i} - \overline{x}$

$(x_{i} - \overline{x})^2$

$\sum(x_{i} - \overline{x})^2$

$\frac{\sum(x_{i} - \overline{x})^2}{n - 1}$

  • Phương sai là trung bình bình phương độ lệch so với trung bình
  • Phương sai cao nghĩa là dữ liệu phân tán lớn
  • Đơn vị của phương sai là bình phương

$x_i$ = điểm dữ liệu, $\overline{x}$ = trung bình mẫu

 

 

$n$ = số quan sát

1 Lưu ý: bạn không cần học thuộc công thức. Chúng giúp giải thích cách Tableau tính toán.
Các kỹ thuật thống kê trong Tableau

Độ lệch chuẩn (SD hoặc $s$)

$s = \sqrt{\frac{\sum(x_{i} - \overline{x})^2}{n - 1}}$ hoặc $s = \sqrt{variance}$

  • Đơn vị của độ lệch chuẩn trùng với biến
  • Trung bình khoảng cách của điểm dữ liệu tới trung bình
  • 68% quan sát nằm trong khoảng $[-1s, 1s]$ nếu phân phối chuẩn
  • Số độ lệch chuẩn có thể làm ngưỡng phát hiện giá trị bất thường

Phân phối chuẩn với các mức độ lệch chuẩn khác nhau.

Các kỹ thuật thống kê trong Tableau

Tổng thể vs. mẫu

Minh họa một hồ nước ngọt với phân bố loài. Tất cả loài được xem là tổng thể.

Các kỹ thuật thống kê trong Tableau

Tổng thể vs. mẫu

Lấy một tập con từ tổng thể gọi là lấy mẫu.

Các kỹ thuật thống kê trong Tableau

Tổng thể vs. mẫu

Suy luận: quá trình rút ra nhận định về tổng thể từ mẫu.

Các kỹ thuật thống kê trong Tableau

Tính độ phân tán: mẫu vs. tổng thể

Phương sai mẫu $s^2$  

$s^2 = \frac{\sum(x_{i} - \overline{x})^2}{n - 1}$

dữ liệu theo quốc gia (mẫu)                     khái quát cho châu Âu (tổng thể)

Độ lệch chuẩn mẫu $s$  

$s = \sqrt{\frac{\sum(x_{i} - \overline{x})^2}{n - 1}}$    $\overline{x}$ = trung bình mẫu

          $n$ = cỡ mẫu

Phương sai tổng thể $\sigma$

$\sigma^2 = \frac{\sum(x_{i} - \mu)^2}{N}$

dữ liệu của trường bạn (tổng thể)                 không cần khái quát hóa

Độ lệch chuẩn tổng thể $\sigma^2$

$\sigma = \sqrt{\frac{\sum(x_{i} - \mu)^2}{N}}$    $\mu$ = trung bình tổng thể

          $N$ = kích thước tổng thể

1 Lưu ý: bạn không cần học thuộc công thức. Chúng giúp giải thích cách Tableau tính toán.
Các kỹ thuật thống kê trong Tableau

Tính độ phân tán: mẫu vs. tổng thể

Phương sai mẫu $s^2$  

$s^2 = \frac{\sum(x_{i} - \overline{x})^2}{\textbf{n - 1}}$

dữ liệu theo quốc gia (mẫu)                     khái quát cho châu Âu (tổng thể)

Độ lệch chuẩn mẫu $s$  

$s = \sqrt{\frac{\sum(x_{i} - \overline{x})^2}{\textbf{n - 1}}}$    $\overline{x}$ = trung bình mẫu

          $n$ = cỡ mẫu

Phương sai tổng thể $\sigma^2$  

$\sigma^2 = \frac{\sum(x_{i} - \mu)^2}{\textbf{N}}$

dữ liệu của trường bạn (tổng thể)                 không cần khái quát hóa

Độ lệch chuẩn tổng thể $\sigma$  

$\sigma = \sqrt{\frac{\sum(x_{i} - \mu)^2}{\textbf{N}}}$    $\mu$ = trung bình tổng thể

          $N$ = kích thước tổng thể

1 Lưu ý: bạn không cần học thuộc công thức. Chúng giúp giải thích cách Tableau tính toán.
Các kỹ thuật thống kê trong Tableau

Ayo berlatih!

Các kỹ thuật thống kê trong Tableau

Preparing Video For Download...