Miary koncentracji

W dzisiejszym opracowaniu zagłębimy się w świat statystyki opisowej. Dokładniej rzecz ujmując, w tym opracowaniu dowiesz się o dwóch najbardziej popularnych miarach koncentracji, a więc o miarach, dzięki których możemy interpretować czy analizować dane zjawisko. Skupimy się dziś na miarach koncentracji. Na początku powiemy sobie, czym jest koncentracja. Słowo te w statystyce możemy interpretować na dwa sposoby:
Gdy wartości danego badania są skupione w przy wartości średniej arytmetycznej (suma wartości podzielona przez ilość wartości) to mówimy o kurtozie, czyli o koncentracji.
W drugim przypadku mamy do czynienia z nierównomiernym podziałem pewnych wartości względem całego ogółu (np. niewielka ilość luksusowych rezydencji we wsiach).

Aby określić pierwszy ze wskazanych miar koncentracji – kurtozę, wykorzystujemy współczynnik kurtozy oraz współczynnik ekscesu. Pierwszy ze współczynników określany jest literą K. Gdy K jest równe 3 mamy do czynienia z normalnym rozkładem. Współczynnik ekscesu jest oznaczony jako K’ i jest on równy K – 3. Gdy K’ = 0 mamy do czynienia z rozkładem normalnym.

Drugi sposób, a więc mam tu na myśli nierównomierność podziału, możemy rozwiązać dwoma metodami:
metoda graficzna – krzywa koncentracji Lorenza
metoda analityczna – współczynnik koncentracji Giniego. Określa się go liczbami z zakresu od 0 do 1. Przypadkami skrajnymi są 0 i 1, gdzie 0 oznacza brak koncentracji, a 1 oznacza całkowitą koncentrację.

Mam nadzieję, że w dzisiejszym opracowaniu w przystępny sposób pokazałam miary koncentracji. Grafiki użyte w opracowaniu pochodzą z Grafik Google.