1 / 17

Adattípusok, adatsorok jellegadó értékei

Adattípusok, adatsorok jellegadó értékei. dr. Jeney László egyetemi adjunktus jeney@caesar.elte.hu. Regionális és környezeti elemzési módszerek I. BME Regionális és környezeti gazdaságtan mesterszak (MSc) 2013/2014, II. félév BCE Gazdaságföldrajz és Jövőkutatás Tanszék. Mérési skálák.

graceland
Download Presentation

Adattípusok, adatsorok jellegadó értékei

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Adattípusok, adatsorok jellegadó értékei dr. Jeney László egyetemi adjunktus jeney@caesar.elte.hu Regionális és környezeti elemzési módszerek I. BME Regionális és környezeti gazdaságtan mesterszak (MSc) 2013/2014, II. félév BCE Gazdaságföldrajz és Jövőkutatás Tanszék

  2. Mérési skálák

  3. Statisztikai fogalmak • Sokaság: • A megismerni kívánt, megfigyelt egységek halmaza • Ismérvek: • A sokaság jellemzésére, részekre bontására alkalmas vizsgálati szempontok • Területi elemzések: legalább 2 ismérv • Területi ismérv • Változók: időbeli, mennyiségi, minőségi ismérvek • Adatok jól csoportosíthatók az összehasonlíthatóságuk szerint  mérési (vagy adat) skálák rendszere

  4. A mérési skálák rendszere

  5. Mérési skálák hierarchiája • Mindegyik mérési skála rendelkezik az alatt lévő tulajdonságaival • A „hierarchia csúcsán” az arányskála áll • Legteljesebb összehasonlításra ad lehetőséget • Mérési skála meghatározza a matematikai-statisztikai módszereket • Brazil válogatott nem 63X jobb mint a magyar • 0 átlagú adatsort nem lehet az átlag %-ában megadni • Többváltozós vizsgálatoknál: • Többféle mérési skála, de azonos mérési skálájú adatokra van szükség  adat-transzformáció

  6. Mérési skálák transzformációja • Leggyakrabban: • intervallum- vagy arányskálán mért jellemzők ordinális adatskálára átalakítása (pl. komplex mutatóknál: rangsorolás) • Azonos értékek: rangszámok is azonosak • Páratlan számú (pl. 3) adat egyezése: középső rangszám (8., 9. és 10. helyett 9., 9. és 9.) • Páros számú (pl. 2) adat egyezése: rangszámok átlaga (4. és 5. helyett 4,5. és 4,5.) • Nincs holtversenyben elsőség • 1. és 2. helyett 1,5. és 1,5 (1. és 1. helyett)

  7. Adatsorok 2 fő típusa: nem fajlagos és fajlagos mutatók • Nem fajlagos (abszolút) mutatók • Pl. népességszám, GDP, személygépkocsik száma, terület, városlakók száma • Jelölése: xi azaz x abszolút mutató értéke adott „i” régióban • Fajlagos mutatók (relatív vagy származtatott mutatók) • Pl. egy főre jutó GDP, ezer lakosra jutó személygépkocsik, népsűrűség, városlakók aránya • Lehet százalékos részesedés is: pl. városlakók aránya • Jelölése: yi azaz y fajlagos mutató értéke adott „i” régióban • Általában 2 nem fajlagos mutató hányadosa, pl. GDP és népesség (ritkán 2 fajlagos mutató hányadosa, pl. megyei GDP/fő az országos átlagos GDP/fő %-ában) • Esetükben súlyozni kell (pl. súlyozott átlag, súlyozott szórás) • A súly a fajlagos mutató képletének nevezőjében van, jelölése fi azaz f súly értéke adott „i” régióban • Súly gyakran népességszám, de nem mindig

  8. Nem fajlagos – fajlagos mutatók valamint a súly közötti átszámítások • Ha a nem fajlagos mutató (GDP) és a súly (népességszám) ismert • A fajlagos mutató (GDP/fő): a nem fajlagos mutató és a súly hányadosa • Ha a nem fajlagos (GDP) és a fajlagos mutató ismert (GDP/fő) • A súly (népesség): a nem fajlagos és a fajlagos mutató hányadosa • Ha a fajlagos mutató (GDP/fő) és a súly (népesség) ismert • Nem fajlagos mutató (GDP): a fajlagos mutató és a súly szorzata

  9. Adatsorok jellegadó értékei

  10. Adatsorok jellegadó értékei • Középértékek • Számtani átlag / súlyozott számtani átlag • Mértani átlag • Helyzeti középértékek (módusz, medián) • Szélső értékek • Maximum • Minimum • Adatsor terjedelme és szórása (átvezet a területi egyenlőtlenségi mutatók felé) • Terjedelem-típusú mutatók • Szórás-típusú mutatók

  11. Középértékek: átlagok • Számtani átlag • Az eredeti számok helyébe helyettesítve azok összege változatlan • n db adat (xi) • Excel  fx= ÁTLAG() • Súlyozott számtani átlag • n db fajlagos adat (yi) • Súly (fi): a fajlagos mutató nevezőjében szereplő adat • Mértani átlag • Az eredeti számok helyébe helyettesítve azok szorzata változatlan • n db adat (xi)

  12. Helyzeti középértékek • Medián • Az az érték, aminél kisebb és nagyobb adatok száma egyenlő (felező pont) • Extrém adatokat tartalmazó adatsorok esetében érdemes használni • Kvantilisek: kvartilis (negyedelő), kvintilis (ötödölő), decilis (tizedelő), percentilis (századoló) • Medián/átlag: egyenlőtlenségi mutató (minél kisebb, annál nagyobb az egyenlőtlenség) • Excel  fx= MEDIÁN() • Módusz („divatos érték”) • A legtöbbször előforduló érték • Lehet többmóduszú (többcsúcsú) adatsor is • Excel  fx= MÓDUSZ()

  13. A szélső értékek és a terjedelem típusú egyenlőtlenségi mutatók • Maximum • Az adatsor legnagyobb értéke (xmax) • Excel fx= MAX() • Minimum • Az adatsor legkisebb értéke (xmin) • Excel fx= MIN() • Alapja a terjedelem típusú egyenlőtlenségi mutatóknak • Range (szóródás terjedelme) • Range-arány (adatsor terjedelme) • Relatív range

  14. Súlyozatlan relatív terjedelem kiszámításának lépései (abszolút mutatóknál) • Ki kell számítani az adatsor maximumát (függvényvarázsló: max) • Ki kell számítani az adatsor minimumát (függvényvarázsló: min) • Ki kell vonni a maximális értékből a minimálist (ez a terjedelem) • Ki kell számítani az adatsor (sima) átlagát (függvényvarázsló: átlag) • El kell osztani a terjedelmet az átlaggal

  15. Súlyozatlan relatív terjedelem kiszámítása Excelben

  16. Súlyozott relatív terjedelem kiszámításának lépései (fajlagos mutatóknál) • Ki kell számítani az adatsor maximumát (függvényvarázsló: max) • Ki kell számítani az adatsor minimumát (függvényvarázsló: min) • Ki kell vonni a maximális értékből a minimálist (ez a terjedelem) • Ki kell számítani az adatsor súlyozott átlagát • El kell osztani a terjedelmet a súlyozott átlaggal

  17. Súlyozott relatív terjedelem kiszámítása Excelben

More Related