تجزیه و تحلیل اطلاعات

آمار توصیفی مجموعه ای از روش هایی است که برای سازمان دهی ، خلاصه کردن ، تهیه ی جدول، رسم نمودار، توصیف، و تفسیر داده های جمع آوری شده از نمودار آماری به کار گرفته می شود.. یک مجموعه داده ی آماری شامل مجموعه ای از مقادیر یک یا چند متغیر است. بنابراین آمار توصیفی شامل آن بخش از آمار است که به ویژگی ها و آماره های مربوط به نمونه آماری تحقیق می پردازد.

هر کیس قسمتی از اطلاعات جمعیت مورد مطالعه را دارد و وجود داده های مفقود به معنی از دست رفتن قسمتی از اطلاعات است. بنابراین رابطه ی معکوسی بین میزان کیس های مفقود و تعمیم پذیری نتایج وجود دارد. به نحوی که با زیاد شدن کیس های مفقود تعمیم پذیری نتایج بدست آمده به کل جامعه آماری مورد مطالعه کاهش می یابد. علاوه بر آن داده های مفقود یا گمشده از قدرت آماری آزمون های آماری می کاهد و خطای اندازه گیری را افزایش می دهد.

منظور از نمونه های پرت نمونه ها ای است که فاصله ی زیادی با سایر نمونه ها دارند. این نمونه ها با دور کردن میانگین داده ها از میانه ، روی شکل توزیع داده ها و نتایج بدست آمده تاثیر می گذارند. لذا شناسایی نمونه های پرت و اتخاذ راهکار مناسب برای مدیریت آنها امری ضروری است.

هدف اصلی آمار توصیفی توصیف و تلخیص مجموعه ای از داده ها به صورت جداول فراوانی، شاخص های مرکزی و پراکندگی می باشد. اگرچه توصیف داده ها مهم است و شالوده هر تحلیلی می باشد ولی برای پاسخ به بسیاری از مسائل مهم و جالب توجهی که محقق با آن مواجه می شود کافی نیست مثلا آزمایشی را در نظر بگیرید که در آن محقق علاقمند است به این موضوع پی ببرد که آیا یک داروی خاص می تواند حافظه افراد را بهبود بخشد یا نه ؟ برای این کار محقق دو گروه را در نظر می گیرد: 1) گروه کنترل و 2) گروه آزمودنی و دارو را تنها به گروه آزمودنی می دهد و سپس میانگین های این دو گروه را با هم مقایسه می کند. آمار توصیفی به محقق نمی گوید که آیا بین میانگین نمونه ای و میانگین جامعه فرضی تفاوت وجود دارد یا نه ؟