บทนำสู่สถิติเชิงพรรณนา

สถิติเชิงพรรณนาใช้สรุปและอธิบายลักษณะของชุดข้อมูล ช่วยให้เห็นภาพการกระจายและความแปรปรวนของข้อมูล

การคำนวณค่าเฉลี่ย

ค่าเฉลี่ยคำนวณได้โดยใช้ฟังก์ชัน mean()

data <- c(10, 20, 30, 40, 50)
mean(data)

การคำนวณค่ามัธยฐาน

ค่ามัธยฐานคือค่าตรงกลางของชุดข้อมูลที่เรียงลำดับแล้ว

median(data)

การคำนวณฐานนิยม

R ไม่มีฟังก์ชันฐานนิยมในตัว แต่คุณสามารถคำนวณเองได้

mode_function <- function(x) {
  uniq_x <- unique(x)
  uniq_x[which.max(tabulate(match(x, uniq_x)))]
}
mode_function(data)

การคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานใช้วัดการกระจายของจุดข้อมูล

sd(data)

การคำนวณความแปรปรวน

ความแปรปรวนใช้บอกระดับการกระจายของจุดข้อมูล

var(data)

การคำนวณสถิติสรุป

ฟังก์ชัน summary() ให้ภาพรวมของสถิติเชิงพรรณนา

summary(data)

การคำนวณควอนไทล์

ใช้ quantile() เพื่อค้นหาควอร์ไทล์และเปอร์เซ็นไทล์ในชุดข้อมูล

quantile(data, probs = c(0.25, 0.5, 0.75))

สรุป

ในบทเรียนนี้ คุณได้เรียนรู้:

• วิธีคำนวณค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และฐานนิยม
• วิธีคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานและความแปรปรวน
• วิธีใช้ summary() และ quantile() เพื่อทำความเข้าใจข้อมูลได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น