Глоссарий проекта КТОМЫ

Вариативность в статистике означает случайную изменчивость, появляющуюся в результате взаимодействия различных факторов. Независимо от того, насколько тщательно спланирован сбор данных и математические расчеты, случайная изменчивость присутствует всегда. При повторении вероятностного эксперимента или наблюдения каждый следующий результат непредсказуемо меняется. Но если мы можем повторять процесс наблюдения очень большое количество раз, мы можем получить средние эмпирические результаты, которые совпадут или почти совпадут с расчетными.
Отклонение эмпирических значений от расчетных результатов довольно хорошо моделируется и предсказывается, и, поэтому, можно построить надежный доверительный интервал вокруг прогнозной величины, в который почти наверняка попадут наблюдаемые значения. Поэтому вероятностные методы, хотя они и дают вариативные результаты, очень часто используются на практике. Однако, в случаях, когда требуется очень высокая надежность, последнее слово, как правило, остается за эмпирическими наблюдениями. Например, расчет деталей самолетов проводится с использованием очень сложных математических моделей, но вероятностная составляющая при этом все равно присутствует. Поэтому, окончательное решение о начале производства и эксплуатации нового самолета всегда принимается на основании результатов многолетних испытаний, в ходе которых в конструкцию вносятся изменения.  

Это мера того, произойдет или не произойдет какое-то вариативное событие. 
Вероятность может быть эмпирической или расчетной. В эмпирической статистике используется частотная вероятность, смысл которой сводится к тому, что, если мы корректно провели статистическое исследование и выяснили, как часто на практике происходит то или иное событие, мы можем утверждать, что и в дальнейшем, для той же генеральной совокупности, при достаточно большом количестве наблюдений данное событие случится примерно столько же раз. Расчетная вероятность получается путем расчетов, проводимых исходя из предполагаемых теоретических параметров совокупности.  

Под равной вероятностью понимается ситуация, в которой все возможные исходы случайного события имеют одинаковую вероятность. Например, при броске шестигранного игрального кубика каждая из шести граней (от 1 до 6) имеет одинаковую вероятность выпасть лицевой стороной вверх.
Распространенное заблуждение о равновероятности заключается в том, что все случайные события имеют одинаковую вероятность, даже если это не так. Например, при подбрасывании двух монет ошибочно полагать, что все исходы (две решки, решка и орел, два орла) равновероятны.
Шутка: какова вероятность, выйдя на улицу, встретить динозавра? Неправильный ответ: 50 на 50. Либо встречу, либо не встречу. Почему это неправильно? Потому что изначально события не являются равно вероятными.

Выборочная совокупность — термин, который в статистике означает подмножество единиц генеральной совокупности, отобранное, с применением определенных правил, для проведения исследования. Делается это потому, что собирать информацию по всем единицам генеральной совокупности, которая может быть очень большой, сложно и дорого. Вместе с тем, если правильно организовать выборочное обследование, что легче и дешевле, то характеристики, рассчитанные для выборочной совокупности, можно распространить и на генеральную совокупность. Например, для того, чтобы получить достаточное точное представление о мнении респондентов по какому-то вопросу по всей России, достаточно с соблюдением определенных правил опросить несколько сотен человек. 
Как говорил известный американский исследователь Джордж Гэллап, применявший выборочные методы для социологических исследований, «Чтобы попробовать суп, не обязательно съедать всю кастрюлю. Достаточно хорошо перемешать и съесть одну ложку». 
Теоретические основы выборочного наблюдения основаны на работах П.Ф.Чебышева. 
Объем выборочной совокупности определяется с учетом требований к точности расчетов, а также некоторых свойств генеральной совокупности, прежде всего, дисперсии исследуемого признака. На практике для определения объема выборочной совокупности используются специальные компьютерные калькуляторы.  

Генеральная совокупность (популяция) — это вся совокупность единиц, обладающих определенными свойствами, представляющими интерес для исследования. 
Для того, чтобы сформировать генеральную совокупность, необходимо (1) определить признак, которым должны обладать единицы, включаемые в данную совокупность, (2) показатель, с помощью которого можно определить наличие этого признака, (3) провести наблюдение, охватывающее, по возможности, наибольшее число единиц, обладающих этим признаком и, (4) определить интересующие нас параметры генеральной совокупности. 
Статистические совокупности можно разделить на два основных типа:  
Конечная совокупность, то есть такая, число элементов в которой конечно, и их все можно посчитать. Например, количество кинотеатров в городе.
Бесконечная совокупность, то есть такая, число единиц которой слишком велико. Например, количество планет во Вселенной — бесконечная совокупность, поскольку не все планеты ещё открыты и, следовательно, не могут быть подсчитаны. В этом случае обычно исходят из гипотезы, что свойства у неизвестной части совокупности те же, что и у известной ее части, хотя точно мы этого, конечно, не знаем. 

Числовая информация о значении определенных параметров наблюдаемых единиц или совокупностей в привязке к конкретному месту и времени, полученная путем измерения или наблюдения.  Используется для анализа с помощью статистических методов.

Диапазон значений, которые может принимать расчетный параметр совокупности при заданном уровне значимости.

Две (или более) величины, которые изменяются вместе согласованным образом. Поэтому, если известно значение одной переменной, то по их взаимосвязи можно определить другую.

Показатель, являющийся мерой степени, в которой две коррелированных величины линейно связаны между собой.

Также называется гауссовой кривой или колоколообразная кривой. Отражает симметричное распределение частот с одним пиком посередине.

Свойство, при котором значение параметров одного события не влияет (или ничтожно мало влияет) на значение параметров другого события.
Пример: имя ученика не влияет на его успеваемость, если только мы не рассматриваем имя как косвенную характеристику какого-то другого признака данного ребенка. 

Если вероятность события не равна 0 (событие невозможно) или 1 (событие достоверно), то имеет место элемент неопределённости. Событие может произойти, а может и не произойти. Так, если сегодня среда, то мы можем быть уверены, что завтра будет четверг. Но если в пустыне три года не было дождей, то мы не можем быть уверены, что завтра дождя не будет. Дети часто путают уверенность в том, что событие точно произойдет, с абсолютной вероятностью его наступления. Например, если чемпион мира по шахматам играет с новичком, только вчера научившимся играть, то многие дети будут утверждать, что чемпион обязательно выиграет, хотя в исходе матча явно присутствует элемент неопределенности.

Систематическая недооценка или завышение расчетного значения по сравнению с истинным значением из-за различных причин. Различают ошибку выборки, то есть ошибку, возникшую из-за неправильно проведенной выборочной процедуры, ошибку наблюдения, возникшую из-за неправильной организации процедуры статистического наблюдения, ошибку, связанную с непредоставлением респондентами ответов, и некоторые другие.

Переменная, которая вызывает появление или влияет на величину другой переменной

Переменная, которая вызвана появлением другой переменной или находится под влиянием величины этой другой переменной.
 

Репрезентативность – свойство выборочной совокупности, определяющее совпадение параметров выборочной совокупности и генеральной совокупности. Только репрезентативная (то есть представительная) выборочная совокупность может быть с успехом использована для изучения генеральной совокупности. 
Выборочная совокупность бывает репрезентативной по отношению к генеральной совокупности, если выполняются два основных условия: 
- Выборочная совокупность сформирована из состава генеральной совокупности случайным образом, то есть все единицы генеральной совокупности имели равные (не равные нулю) шансы быть отобранными в выборочную совокупность;
- Объем выборочной совокупности был достаточно большим. 
Например, результаты опроса школьников старших классов, наугад опрошенных во время перемены, не являются репрезентативными для совокупности всех школьников, потому что школьники других классов (младших) не имели шансов попасть в эту выборку. Количество опрошенных старшеклассников, в данном случае, не имеет значения.    

Респондент (от англ. respond – отвечать), участник статистического опроса, отвечающий на вопросы исследователя в устной (интервью) или письменной/электронной (анкетирование) форме. В качестве респондента может выступать любая единица статистического наблюдения, например, отдельный человек, предприятие или учреждение. Например, если исследователь опрашивает школьников о качестве питания в школьной столовой, то школьники-участники опроса являются респондентами. 

Понятие, применимое к ситуациям, в которых существует несколько возможных исходов, ни один из которых не является гарантированным.
Ниже приведены два примера ситуаций, в которых присутствуют элементы случайности. 
Пример 1: случайным образом выбирается человек, и у него определяется цвет глаз. 
Пример 2: бросаются два кубика, и записываются числа на каждом из них.

Величина параметра единицы наблюдения, определенная путем проведения эксперимента или наблюдения за явлениями, которые характеризуются случайным характером. 
Событие, состоящее из одного исхода, называется простым событием.  Событие, состоящее из нескольких исходов, называется составным событием. 
Пример 1: в ситуации, когда из определенной совокупности случайным образом выбирается человек и фиксируется цвет его глаз, событие, состоящее из трех исходов (голубой, серый, зеленый) — это простое событие. 
Пример 2: В ситуации, когда из совокупности случайным образом выбирается человек и фиксируется его вес, все наблюдения с результатом более 70 кг считается составным событием.

Статистическая частота — это характеристика количества единиц или событий определенного вида, встречающихся в статистической совокупности. Частота помогает обобщить и сравнивать данные, показывая, как соотносятся между собой частоты различных событий. Например, если в ходе опроса подсчитывают, кто является «лучшим спортсменом года», то количество людей, выбравших каждого определенного спортсмена, это — набор частот. Победителем будет тот спортсмен, у кого частота поданных за него голосов будет наибольшей.  
Частоты бывают разных видов:
Абсолютная частота — количество появлений конкретного значения в массиве данных. Например, если в выборке из 70 респондентов 35 человек выбрали вариант A, то абсолютная частота варианта A равна 35.  
Относительная частота — переводит абсолютные значения в проценты или доли, что облегчает сравнение разных выборок. Рассчитывается как отношение абсолютной частоты к общему размеру выборки. Например, если абсолютная частота значения равна 35 и всего наблюдений 70, относительная частота этого значения равна 0,5 (35/70 = 0,5).  
Накопительная (кумулятивная) — это сумма частот всех значений, предшествующих определённой точке, включая её. Другими словами, это общее количество раз, когда определённый элемент данных и все данные, содержащие значение, меньшее или равное ему, встречаются в наборе. Например, если вариант А выбрали 20 респондентов, вариант Б - 14 респондентов, а вариант В – 36 респондентов, то кумулятивная частота первых двух вариантов будет равна 34, то есть вариант В набрал больше голосов, чем два предыдущих вместе взятых.

Статистический опрос – форма наблюдения, при которой респонденты отвечают на вопросы исследователя в устной, письменной или в электронной форме. Например, чтобы узнать мнение родителей о целесообразности организации какого-то мероприятия в школе, учитель может получить интересующие его ответы с помощью опроса в электронной форме. Хорошим примером опроса является перепись населения, в ходе которой респонденты могут по своему желанию либо ответить на вопросы переписчиков в ходе устного интервью, либо заполнить вопросник на сайте государственных услуг.

Правило, которое гласит, что выборочное распределение средних значений из любой совокупности будет нормальным для большой выборки. На положениях Центральной предельной теоремы построена вся современная теория выборки, используемая в статистике.

Правило, основанное на наблюдении, без теоретического обоснования.