Конспект прогулки в средней группе: «Весна пришла»
- поддерживать желание детей играть вместе в подвижные игры, совершенствовать скорость двигательной реакции.
- развивать координацию, моторные навыки, поддерживать интерес к подвижным имитационным упражнениям.
- знакомить малышей с правилами поведения на природе; привлечь к посильному труду на площадке.
- учить детей эмоционально воспринимать весеннее пробуждение окружающей природы, восхищаться теплым солнышком, первой травкой, весенними ручейками, любоваться ими.
- обогащать знания детей о приметах и ярких признаках весенней поры года, учить видеть соответствующие изменения в погодных явлениях и картинах близлежащей природной среды.
- пополнять словарный запас прилагательными и глаголами, учить детей словесно характеризовать состояние погоды, воздуха, почвы; последовательно рассказывать об изменениях, происходящих в природе весной.
- учить детей замечать в природе близлежащей окружающей среды красивое, необычное, вызвать интерес к программным стихотворениям, художественному слову.
- поощрять желание детей делать на природе маленькие исследования, замечать в простых явлениях удивительное, незнакомое, выражать мысли, развивать творчество и воображение.
Ход проведения прогулки в детском саду
Воспитатель выходит с детьми на прогулку.
Беседа воспитателя с детьми «Повсюду видим весну».
Воспитатель. — Малыши, нравится ли вам сегодняшняя погода?
— Кто из вас может объяснить, почему вам нравится такой день? (Потому что на улице тепло, красиво, ласково пригревает солнышко, небо голубое, ясное, ветерок легкий, приятный.)
Загадка для дошкольников о весне.
Снег и лед на солнце тают,
С юга птицы прилетают,
И медведю не до сна.
Значит, к нам пришла. …… (ВЕСНА)
— Правильно. Ведь это пришла весна — волшебная и ласковая. И хотя сейчас только начались теплые весенние дни, но дыхание весны мы уже чувствуем вокруг себя.
— Могла ли быть такой погода зимой?
— Приходу весны радуются не только люди — взрослые и дети. Давайте попробуем быть бдительными и внимательными и найти рядом с нами изменения в окружающей среде, свидетельствующие о ее скором пробуждения от зимнего сна.
Дидактическая игра «Фотограф»
Воспитатель предлагает детям взять «фотоаппараты» (прямоугольные, квадратные рамки), полюбоваться красотой ранней весной, выбрать себе любимый объект и сделать снимок весенней природы.
— Что видели дети в объективе? (Птичку, облако, дерево, кустик, травку, снежную прогалинку, птиц у кормушки ….)
— Значит, какое сейчас время года? (Это ранняя весна)
— Видите, как много растаяло снега, его почти не осталось. А что же там под снегом просыпается, на свет белый появляется, пока не решительно и робко. (Дети находят и показывают первые ростки травы).
— Ой, какая красивая травка! Рассмотрите ее и расскажите, какая она?
— Мы не будем топтать первую травку, нет! Ведь она так долго ждала прихода весны, чтобы посмотреть на солнышко, голубое небо, почувствовать прикосновение озорного ветерка.
— А что же деревья? Ну, давайте, посмотрим, собираются ли они прекратить свой сон? Давайте рассмотрим веточки, почки, ствол 1-2 деревьев, растущих на площадке.
Оздоровительная минутка
Стать возле дерева (каштан, клен, липа, рябина), прикоснуться двумя ладошками к стволу дерева и набраться сил. Воспитатель выразительно читает стихи.
Уж тает снег, бегут ручьи,
В окно повеяло весною…
Засвищут скоро соловьи,
И лес оденется листвою!
Чиста небесная лазурь,
Теплей и ярче солнце стало,
Пора метелей злых и бурь
Опять надолго миновала…
— Весна приносит в природу не только видимые изменения, но и новые звуки, свои голоса, свои песни. Прислушаемся и попробуем их услышать.
— Пение ручейков совсем скоро замолчит, а вот пение птиц с каждым днем будет становиться все более звонким, благозвучным, удивительным. Ведь сейчас начинают возвращаться на свою родину, приветствуя все вокруг с приходом весны.
Стих о весне:
Снег теперь уже не тот, —
Потемнел он в поле.
На озерах треснул лед,
Будто раскололи.
Облака бегут быстрей.
Небо стало выше.
Зачирикал воробей
Веселей на крыше.
Все чернее с каждым днем
Стежки и дорожки,
И на вербах серебром
Светятся сережки.
Дидактическая игра «Голоса птиц»
Дети отвечают на вопросы взрослого, воспроизводя соответствующие звукоподражания — голоса птиц.
— Что делает воробей? (Воробей чирикает: «Чирик — чирик»)
— Как подает голос ворона? (Ворона каркает: «Кар-кар»)
— Как поет соловей? (Соловей поет: «ти-ти»)
— Что делает кукушка? (Кукушка кукует: «Ку-ку! Ку-ку!»)
— Как кричит филин? (Филин кричит: «Пугу! Пугу»)
— Как поет синичка? (Синичка: «Тинь-тинь-тинь»)
Затем все вместе возвращаются к кормушке, посмотреть склевали ли птицы корм.
— Хорошее дело мы сделали, малыши, хлебных крошек не жалели, птенцов накормили, птицы радостные и веселые.
Поисково-исследовательской деятельность дошкольников. Опыт с водой (как лед или снег превращаются в воду).
Безопасность жизнедеятельности — преобразованную воду из снега или льда пить нельзя, потому что она грязная.
Подвижные игры с детьми на прогулке.
Выбираем ведущего для игры с помощью считалки
«Серый кот» — (ходьба змейкой, бег врассыпную).
«Лиса и зайцы» — бег в определенное место по сигналу, прыжки на двух ногах)
Оздоровительный физкультурный комплекс для прогулки «Дружба»
Задача:
- Совершенствовать навыки ходьбы и перестроения в круг;
- Развивать умение согласовывать движения руками
- Воспитывать внимание, сообразительность;
Воспитатель: Дети, я познакомлю вас со страной Дружляндией.
Дети идут по площадке один за другим, затем перестраиваются в круг. Далее дети вместе с воспитателем говорят стихотворение, сопровождая его упражнениями.
— Воробьи не ссорятся. (Поднять руки в стороны «как крылья»)
— Галки не галдят. (Левую руку за спину, указательный пальчик правой руки ко рту).
— Кошечки улыбаются. (Правую руку плавно поднести к левой щечки и наоборот).
— Даже собакам в Дружляндии. (Руки в «замок» в подбородок, шею вытянуть).
— «Добрый день!» и «Здравствуйте» — (Руки в стороны, возвращаться справа и слева).
— Слышат там и тут! (Разводить руки справа и слева).
— Весело и дружно все в ней живут. (Аплодисменты в ладони над головой).
Пословицы о трудолюбии.
— Пчела мала, да и та работает.
Трудовая деятельность на площадке: собрать палочки, сухие веточки, бумажки.
Уборка в павильоне: подмести веником пол. Воспитывать желание работать дружно, вместе.
Этюд «УЛЫБКА».
Дети, подставьте свои лица навстречу солнечным лучикам. Какие они нежные, ласковые. Улыбнитесь солнышку, понежьтесь в его лучах? Возьмитесь за руки, — вот какое большое, хорошо солнышко у нас получилось — и улыбнитесь друг другу. А теперь солнышко посылает свои лучи. (Дети поднимают руки вверх). Лучи побежали по земле и по деревьям, по тропинкам. И к чему они прикоснутся, то становится теплым, добрым и нежным. (Дети опускают руки вниз, отдыхают и спокойно дышат).
Средняя группа. Октябрь. Прогулка 9. Наблюдение за сорокой | Картотека прогулок
Средняя группа. Октябрь. Прогулка 9. Наблюдение за сорокой
06.12.2014 2882 0Цели: — формировать представления о внешнем виде сороки, ее характерных признаках, повадках;
— воспитывать потребность заботиться о зимующих птицах.
Ход наблюдения
Всюду я летаю,
Все на свете знаю.
Знаю каждый куст в лесу.
Может быть, меня за это
И зовут лесной газетой.
Воспитатель задает детям вопросы.
• Как выглядит сорока?
• Чем она питается?
• Как стрекочет?
Сорока имеет много прозвищ: сорока-белобока, сорока-стрекотуха, сорока-воровка. «Белобока» — потому что по бокам перышки у сороки совсем белые. Голова и крылья черные. Хвост тоже черный, нос очень красивый, с зеленоватым отливом, длинный и прямой, как стрела. «Стрекотухой» сороку величают за то, что она, перелетая с места на место, громко стрекочет «га-га-га!». Громким тревожным стрекотанием сороки предупреждают местных обитателей об опасности. А «воровкой» ее прозвали за то, что она любит все яркое, блестящее.
Сороки питаются гусеницами, мошками, жучками и комарами. Помимо насекомых, сороки клюют ягоды и фрукты, семена растений. Осенью сороки собираются в небольшие стаи, летают по садам и паркам, угощаются ягодками рябины, боярышника и облепихи. От нас она не улетает зимой, а перебирается поближе к людям.
Трудовая деятельность: Сбор осенних листьев.
Цель: учить выполнять трудовые поручения с желанием.
Подвижные игры: «Ворона и собачка», «Поймай мяч».
Цели: — учить подражать движениям и звукам птиц;
—ловить мяч двумя руками.
Индивидуальная работа: Развитие движений.
Цель: учить сохранять равновесие, стоя на одной ноге, руки на поясе.
Подвижные игры:
«Лошадки», «Кот и мыши».Цель: учить бегать врассыпную, соблюдать равновесие.
Индивидуальная работа: «Летят снежинки».
Цель: развивать пластику движений.
Прогулка в средней группе — организация деятельности детей, подвижные игры, наблюдения с целями
Для правильного и гармоничного развития личности ребенка необходима не только развивающая методическая работа в группах по рисованию, лепке, танцам, но и ежедневная прогулка в средней группе детского сада.
Помимо активного отдыха на улице, детям необходимо предоставлять много информации по окружающему миру.
На протяжении смены четырех времен года, детям средней группы нужно показывать, как меняется природа. Есть возможность наглядно обсуждать и наблюдать за насекомыми, животными, растениями и другими изменениями в природе и окружающем мире.
Картотека прогулок-наблюдений с целями для средней группы ДОУ
Ниже приведены готовые карточки, которые могут быть использованы на прогулках с детьми средней группы детского сада.
Это возраст 4-5 лет.
Здоровые дети уже хорошо говорят, слушают и понимают речь педагога и окружающих.
В карточках кратко сформулированы цели, ход наблюдений (за чем или за кем будут наблюдать дети), предложены опыты и подвижные игры, закрепляющие полученные знания детей.
Прогулки-наблюдения
Согласно ФГОС реестра образовательных программ, существуют определенные нормативные данные, основываясь на которых необходимо составлять (перспективное планирование) картотеки прогулок-наблюдений с конкретными целями развития личности малыша в средней группе ДОУ:
- Наблюдения с детьми за природными явлениями. На каждой конкретной прогулке выяснять с детьми, какой день — солнечный или пасмурный. Определять — есть ли осадки сегодня, ветрено или безветрие. Дети должны уметь различать дождь, снег, град или иней. Возможна целевая вечерняя прогулка для изучения звездного неба.
- Интересно, включить в прогулку наблюдение за транспортом и проанализировать, когда машины чище выглядят — в дождливый и слякотный день или в сухой и солнечный.
- Наблюдения за растительным миром — очень интересные и познавательные для малышей занятия. На протяжении всего года на ежедневных прогулках предоставляется прекрасная возможность прослеживать за растениями, деревьями, цветами, почками, листочками. Время зимы, когда деревья спят, затем весна – пробуждение от сна, набухание почек, появление нежной листвы. Яркое лето с палитрой цветов, затем золотая осень с нарядными листочками на деревьях.
- Прямо на прогулках детям легко и просто наблюдать за разными насекомыми: майскими жуками, стрекозами, комарами. Следить за поведением, манерой передвигаться, образом жизни.
- На прогулках так же можно наблюдать за животным миром: кошками, собаками, птицами.
Планирование прогулок в средней группе по ФГОС
Рассмотрим картотеку прогулок-наблюдений для средней группы ДОУ. Для того чтобы прогулки проходили интересно, в нужном темпе, необходимо составление плана, предварительная подготовка на различные темы.
Прогулка 1 — наблюдение за деревьями осенью
Цель: научиться находить отличительные признаки у деревьев в осенний период по сравнению с летним. Видеть в осенних нарядах деревьев необыкновенную красоту.
Ход наблюдений: прочитать стихотворение А. С. Пушкина «Унылая пора».
Понаблюдать с детьми за разными деревьями. Найти отличия, схожесть в окраске осенних листьев у дуба, клена, березы, рябины. Обратить внимание детей на особенную красоту всего пейзажа осенью, в сентябре, октябре, ноябре.
Опыт, эксперимент: собрать красивые осенние листья для поделок на осеннюю тему.
Подвижная игра: состязание с осенними плодами. Разделить детей на две команды. Каждому дать по одному желудю (первой команде) и одному каштану (другой команде). С начала игры дети одновременно из каждой команды бегут наперегонки, со своим желудем (каштаном), до отмеченного места и бросают его в ведерко. Побеждают те, кто быстрее прибежал. Физические упражнения и реакция на быстроту зарядят детей бодростью и весельем.
Прогулка 2 — наблюдение за снегом в зимние месяцы
Цель: учиться вести наблюдения за изменениями в природе зимой.
Ход наблюдений: примечать, если снегопад – к потеплению. Снежинки хрустят под ногами – мороз. В зимнее время рано темнеет – особенно в декабре. Зимой приходит Новый год и Рождество. Дети катаются на санках, коньках, лыжах, играют в снежки.
Опыт, эксперимент: проведение анализа — измерять глубину сугроба на солнышке и в тени, предложить самостоятельную деятельность малышу.
Подвижная игра: игра в снежки. Подвижная, веселая игра согреет детей, подарит хорошее настроение, научит меткости.
Прогулка 3 — наблюдение за кошкой на весенней площадке сада
Цель: запомнить характерные признаки кошки, ее повадки, поведение.
Опыт, эксперимент: попробовать поиграть с кошкой, используя ленточку на веревочке. Предупредить детей, что на улице неизвестных животных брать на руки нельзя.
Подвижная игра: проведение физкультминутки. Прыжки на двух ногах с продвижением вперед. Подвижные упражнения благотворно влияют на мышцы.
Прогулка 4 — наблюдение летом на клумбах за цветами и насекомыми
Цель: узнать, чем лето отличается от других времен года. Тематическая прогулка около цветущих клумб, проведение прогулки по запланированному конспекту.
Ход наблюдений: какие цветы распустились на клумбе, спросить, кто знает, как они называются, чем отличаются цветы между собой. Наблюдение за пчелами – как они опыляют цветы. Рассказать, как важен их труд в природе. Спросить детей, каких они знают насекомых, выявить их отличия и пользу для природы.
Опыт, эксперимент: личный труд: полить из лейки цветы в клумбах, рассказав детям о том, как важно поливать растения.
Подвижная игра: «Беги к флажку». Учить детей выполнять действия по сигналу воспитателя. Быстрое передвижение к флажку и возвращение назад.
Планирование прогулок для детей в средней группе детского сада является очень значимым моментом в развитии. Прогулки-наблюдения оказывают огромный положительный эффект и для всего детского коллектива в целом.
Прогулка 19. Наблюдение за тем, как одеты люди осенью.
Беседа.
Какое время года?
Какая погода осенью?
Расскажите, какую одежду мы носим осенью и почему?
Какая есть одежда? (осенняя, зимняя, летняя)
Почему осенью тебе нужны резиновые сапоги?
Если дождик — мы не тужим, бойко шлепаем по лужам.
Станет солнышко сиять — нам под вешалкой стоять. (Резиновые сапоги)
Почему осенью ты не носишь шубу?
Сижу верхом, не ведая на ком. (Шапка)
Не галстук он, не воротник, а шею обнимать привык.
Но не всегда, а лишь тогда, когда бывают холода. (Шарф).
Разошлись мальчики в темные чуланчики,
Каждый пальчик — в свой чуланчик. (Перчатки)
Исследовательская деятельность: определить, когда замерзнут руки (в перчатках или без них), сделать вывод, что одежда защищает от холода.
Дидактические игры:
- «Подбери признак к предмету» Куртка какая?… (Осенняя) «Чья, чей, чьи, чье?» Цель: употребление притяжательных местоимений.
Цель. Учить детей согласовывать свои действия с действиями своих товарищей, развивать находчивость, фантазию.
Одного из играющих выбирают затейником, он становится в середину круга. Остальные дети, взявшись за руки, идут по кругу (вправо или влево по указанию воспитателя) и произносят:
Ровным кругом друг за другом, мы идем за шагом шаг.
Дружно вместе, стой на месте, сделаем … вот так.
Дети останавливаются, опускают руки. Затейник показывает какое-нибудь движение, а все дети повторяют его. После 2-3 повторений игры (согласно условию) затейник выбирает кого-нибудь из играющих на свое место, и игра продолжается. Повторяется игра 3-4 раза.
Указания. Затейники, придумывают разнообразные движения, не повторяясь.
Индивидуальная работа.
- Подбросить мяч вверх, хлопнуть в ладоши и затем поймать его. Ударить мяч о землю, хлопнуть в ладоши и затем поймать его. Цель: учить действовать по сигналу, вырабатывать координацию движений.
- «Кто дальше?». Цель: учить прыгать в длину с разбега.
Трудовая деятельность: подметание дорожек, крыльца. Цель: формирование умения доводить начатое дело до конца; воспитание аккуратности и ответственности.
Другие прогулки для старшей группы в октябре
Наблюдение — Методология исследования
- Дом
- Методология
- Написание диссертации
- Исследовательский процесс
- Выбор области исследования
- Формулировка целей и задач исследования
- Обоснование исследования
- Письменные исследования Предпосылки
- Структура исследования
- Типы обзоров литературы
- Обоснованная теория
- Стратегия поиска литературы
- Источники обзора литературы
- номер
- Работа с руководителем
- Типы методов исследования
- Прикладные исследования
- Фундаментальные исследования
- Исследовательский подход
- Дедуктивный подход (дедуктивное рассуждение)
- Индуктивный подход (индуктивное рассуждение)
- Абдуктивное мышление (абдуктивный подход)
- Дизайн исследования
- Разведочные исследования
- Заключительные исследования
- Причинно-следственные исследования (пояснительные исследования)
- Описательные исследования
- Надежность и достоверность
- Надежность
- Срок действия
- Предложения для будущих исследований
- Философия исследований
- Аксиология
- Эпистемология
- Философия исследования конструктивизма
- Интерпретивизм (интерпретивист) Философия исследования
- Онтология
- Феноменология
- Философия исследования позитивизма
- Философия исследования прагматизма
- Философия исследования реализма
- Методы исследования
- Методы сбора данных
- Метод исследования
- Анкеты
- Интервью
- Методы сбора количественных данных
- Корреляционный анализ
- Среднее значение, мода и медиана
- Регрессионный анализ
- Методы сбора качественных данных
- Примеры из практики
- Фокус-группы
- Наблюдение
- Исследования будущего
- Эксперименты
- Исследование действий
- Метод исследования
- Анализ данных
- Качественный анализ данных
- Количественный анализ данных
- Ограничения исследований
- Этические соображения
- Методы сбора данных
- Отбор проб
- Вероятностный отбор
- Простая случайная выборка
- Систематическая выборка
- Стратифицированная выборка
- Кластерная выборка
- Невероятностный отбор проб
- Выборка для удобства
- Многоступенчатый отбор проб
- Целенаправленная выборка
- Вероятностный отбор
Среднее значение, медиана и мода из сгруппированных частот
Объяснение на трех примерах
Гонка и непослушный щенок
Это начинается с необработанных данных ( еще не сгруппированная частота )…
Алекс засчитал 21 человека в спринтерской гонке, с точностью до секунды:
59, 65, 61, 62, 53, 55, 60, 70, 64, 56, 58, 58, 62, 62, 68, 65, 56, 59, 68, 61, 67
Чтобы найти среднее, Алекс складывает все числа, а затем делит их на количество:
Среднее значение = 59 + 65 + 61 + 62 + 53 + 55 + 60 + 70 + 64 + 56 + 58 + 58 + 62 + 62 + 68 + 65 + 56 + 59 + 68 + 61 + 67 21
Среднее = 61,38095 …
Чтобы найти медианное значение, Алекс расставляет числа в порядке значений и находит среднее число.
В данном случае медиана — это 11 -й номер :
53, 55, 56, 56, 58, 58, 59, 59, 60, 61, 61, 62, 62, 62, 64, 65, 65, 67, 68, 68, 70
Медиана = 61
Чтобы найти режим, или модальное значение, Алекс размещает числа в порядке значений, затем подсчитывает, сколько каждого номера. Режим — это число, которое встречается чаще всего. (может быть более одного режима):
53, 55, 56, 56, 58, 58, 59, 59, 60, 61, 61, 62, 62, 62, 64, 65, 65, 67, 68, 68, 70
62 появляется три раза чаще, чем другие значения, поэтому Mode = 62
Таблица сгруппированных частот
Алекс затем составляет сгруппированную таблицу частот:
| секунд | Частота |
|---|---|
| 51–55 | 2 |
| 56-60 | 7 |
| 61–65 | 8 |
| 66 — 70 | 4 |
Таким образом, 2 бегунов заняли от 51 до 55 секунд, 7 — от 56 до 60 секунд и т. Д.
О нет!
Внезапно все исходные данные теряются (непослушный щенок!)
Сохранилась только сгруппированная таблица частот…
… можем ли мы помочь Алексу вычислить среднее значение, медианное значение и моду только по этой таблице?
Ответ … нет, не можем. Во всяком случае, не совсем точно. Но мы можем сделать оценки.
Оценка среднего из сгруппированных данных
Итак, у нас осталось:
| секунд | Частота |
|---|---|
| 51–55 | 2 |
| 56-60 | 7 |
| 61–65 | 8 |
| 66 — 70 | 4 |
Группы (51-55, 56-60 и т. Д.), Также называемые интервалами классов, имеют ширину 5
Средние точки находятся в середине каждого класса: 53, 58, 63 и 68
Мы можем оценить Среднее, используя средних точек .
Итак, как это работает?
Подумайте о 7 бегунах в группе 56-60 : все, что мы знаем, это то, что они пробежали где-то от 56 до 60 секунд:
- Может быть, все семеро сделали 56 секунд,
- Может быть, все семеро продержались 60 секунд,
- Но более вероятно, что есть разброс чисел: некоторые по 56, некоторые на 57 и т. д.
Итак, мы берем среднее значение и предполагаем, что , что все семь из них заняли 58 секунд.
Давайте теперь сделаем таблицу, используя средние точки:
| Средняя точка | Частота |
|---|---|
| 53 | 2 |
| 58 | 7 |
| 63 | 8 |
| 68 | 4 |
Мы думаем: «2 человека заняли 53 секунды, 7 человек — 58 секунд, 8 человек — 63 секунды и 4 — 68 секунд». Другими словами, мы представляем, что данные выглядят так:
53, 53, 58, 58, 58, 58, 58, 58, 58, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 68, 68, 68, 68
Затем мы складываем их все и делим на 21.Самый быстрый способ сделать это — умножить каждую среднюю точку на каждую частоту:
| Средняя точка x | Частота f | Средняя точка × Частота FX |
|---|---|---|
| 53 | 2 | 106 |
| 58 | 7 | 406 |
| 63 | 8 | 504 |
| 68 | 4 | 272 |
| Всего: | 21 | 1288 |
И тогда наша оценка среднего времени для завершения гонки составляет :
Расчетное среднее = 1288 21 = 61.333 …
Очень близко к точному ответу, который мы получили ранее.
Оценка медианы на основе сгруппированных данных
Давайте еще раз посмотрим на наши данные:
| секунд | Частота |
|---|---|
| 51–55 | 2 |
| 56-60 | 7 |
| 61–65 | 8 |
| 66 — 70 | 4 |
Медиана — это среднее значение, в нашем случае это 11 -е значение , которое находится в группе 61-65:
Можно сказать, что «средняя группа составляет 61–65″
Но если нам нужно приблизительное значение медианы , нам нужно более внимательно посмотреть на группу 61–65.
Мы называем его «61–65», но на самом деле он включает значения от 60,5 до (но не включая) 65,5.
Почему? Значения указаны в целых секундах, поэтому реальное время 60,5 измеряется как 61. Точно так же 65,4 измеряется как 65.
На 60,5 у нас уже будет 9 бегунов, а к следующей границе на 65,5 у нас будет 17 бегунов. Проведя прямую линию между ними, мы можем определить, где средняя частота бегунов n / 2 составляет:
И эта удобная формула выполняет расчет:
Расчетная медиана = L + (n / 2) — B G × w
где:
- L — нижняя граница класса группы, содержащей медиану
- n — общее количество значений
- B — совокупная частота групп до медианной группы
- G — частота медианной группы
- w — ширина группы
Для нашего примера:
- L = 60.5
- n = 21
- В = 2 + 7 = 9
- G = 8
- w = 5
Расчетная медиана = 60,5 + (21/2) — 9 8 × 5
= 60,5 + 0,9375
= 61,4375
Оценка режима на основе сгруппированных данных
Снова посмотрим на наши данные:
| секунд | Частота |
|---|---|
| 51–55 | 2 |
| 56-60 | 7 |
| 61–65 | 8 |
| 66 — 70 | 4 |
Легко найти модальную группу (группу с наивысшим частота), что составляет 61-65
Мы можем сказать «модальная группа — это 61–65″
Но настоящий режим может даже не входить в эту группу! Или может быть более одного режима.Без необработанных данных мы ничего не знаем.
Но мы можем оценить режим, используя следующую формулу:
Расчетный режим = L + f m — f m-1 (f m — f m-1 ) + (f m — f m + 1 ) × ш
где:
- L — нижняя граница класса модальной группы
- f m-1 — частота группы перед модальной группой
- f m — частота модальной группы
- f m + 1 — частота группы после модальной группы
- w — ширина группы
В этом примере:
- L = 60.5
- ф м-1 = 7
- ж м = 8
- ж м + 1 = 4
- Вт = 5
Расчетный режим = 60,5 + 8-7 (8-7) + (8-4) × 5
= 60,5 + (1/5) × 5
= 61,5
и
Сводная статистика: расположение и распространение
Сводная статистика:
Расположение и распространение
Пролог: терминология Образец — это набор наблюдений, полученных из более крупного Население .Образец — цифры в руке. В Популяция — это большая совокупность, из которой была взята выборка. А образец обычно составляется, чтобы сделать заявление о большей совокупности откуда это было взято. Выборка и совокупность — два разные вещи.
- Люди, которых спрашивают, как они собираются голосовать, являются образца . Население , все избиратели.
- Люди, у которых к телевизорам прикреплены счетчики Нейлсена образца .Население , все зрители.
- Банки с продуктом снимаются с конвейера для измерения их содержание питательных веществ — образец . Население консервного завода весь вывод.
- Набор пациентов с сердечными заболеваниями, рандомизированных на одного из двух Снижающие холестерин диеты — это образца . Население человек человек набор всех пациентов с сердечными заболеваниями.
Описательная статистика
После построения графического отображения пакета чисел следующий нужно резюмировать данные численно. Статистика сот резюме, полученные на основе данных. Две важные статистические данные, которые описать единичный ответ — это меры локация (типичная значение; слово , местоположение , является ссылкой на местоположение данных на числовая линия) и спред (вариативность).Количество наблюдения (размер выборки n ) тоже важны, но вообще считается «данностью». Это не считается одним из резюме статистики, даже если она соответствует определению («функция исключительно data «) отлично.
Среднее и стандартное отклонение
Существует множество разумных сводок, описывающих, где расположен набор значений. Любая статистика, описывающая типичное значение Сделаю.Статистики называют эти меры как группу в среднем .
Наиболее часто сообщаемое среднее значение — это среднее значение — сумма наблюдения, разделенные на размер выборки. Среднее значение 5, 6, 9, 13, 17 равно (5 + 6 + 9 + 13 + 17) / 5 или 50/5 = 10.
означает неизменно то, что люди имеют в виду, когда говорят средний . Среднее — более точный термин, чем Среднее потому что среднее значение может быть только суммой, деленной на выборку размер.Есть и другие величины, которые иногда называют средними. К ним относятся медиана (или среднее значение), мода (большинство часто встречающееся значение), и даже средний диапазон (среднее минимальное и максимальные значения). Статистики предпочитают средства, потому что они понимают их лучше, то есть они понимают связь между образцом и совокупность означает лучше, чем отношение между выборкой и популяционная ценность других средних значений.
Наиболее распространенным показателем изменчивости или разброса является стандартное отклонение (SD). SD также называют «среднеквадратичным отклонением», которое описывает способ его расчета. Операции корень , означают и квадрат применяются в обратном порядке к отклонениям — индивидуальные различия между наблюдениями и средним значением.
- Сначала рассчитываются отклонения.
- Тогда отклонения возведены в квадрат.
- Затем рассчитывается среднее значение отклонений.
- Наконец, квадратный корень из среднего берется для получения SD.
Чтобы увидеть, как работает SD, рассмотрим значения 5,6,9,13,17, среднее значение которых равно мы уже видели 10. Отклонения: {(5-10), (6-10), (9-10), (13-10), (17-10)} или -5, -4, -1, 3, 7. (Не случайно Сумма отклонений равна 0, но я отвлекся.) Квадрат отклонений составляет 25, 16, 1, 9, 49, а стандартное отклонение — это квадратный корень из (25 + 16 + 1 + 9 + 49) / (5-1), то есть квадратный корень из (100/4) или 25 = 5.
Почему мы используем то, что может показаться таким сложным? Почему не диапазон (разница между самым высоким и самым низким наблюдениями) или среднее из абсолютных значений отклонений? Не вдаваясь в детали, SD обладает некоторыми привлекательными математическими свойствами, которые делают его мера выбора.Статистам легко разработать статистические техники вокруг него. Итак, мы его используем. В любом случае SD удовлетворяет самое главное требование меры изменчивости — чем больше разброс чем больше данных, тем больше SD. И что самое приятное, у нас есть компьютеры чтобы рассчитать SD для нас. Нам не нужно его вычислять. Нам просто нужно знать, как им пользоваться … правильно!
Некоторые математические обозначения
В былые времена математические работы содержали простые обозначения, например,
а + б + в + г +…
Было неловко иметь все эти символы, особенно если вы хотели складывать рост, вес, доход и так далее. Итак, кто-то предложил использовать индексы и записывать суммы в форме
x 1 + x 2 + x 3 + x 4 ++ x n , где n — размер выборки или количество наблюдений, а использование разные буквы для каждого количества (‘h’ для высоты, ‘w’ для веса, и так далее).Знаки плюс можно убрать, записав выражение как
Сумма (x 1 , x 2 , x 3 , x 4 ,, x n ) и когда люди привыкли, Sum можно было бы сократить до S, как в S (x 1 , x 2 , x 3 , x 4 « х n ).Понятие пределов обозначений тогда было введено так, чтобы выражение можно было свести к S (x i ,: i = 1« n), а пределы обозначений перенесены на украсить букву «S»Теперь осталось только заменить букву S на его греческий эквивалент, сигма, и вот мы в наше время!
Поскольку мы почти всегда суммируем от 1 до n, пределы суммирования часто опускаются, если сумма не равна , а не от 1 до ‘n’.
Теперь, когда у нас есть эта хорошая запись, давайте воспользуемся ею, чтобы придумать выражения для выборочного среднего, которое мы запишем как букву «x» с полосой над ней и стандартное отклонение s. Средство легко. Это сумма наблюдений (которые мы уже сделали), деленная на размер выборки
..
Стандартное отклонение не намного сложнее. Вспомните «среднеквадратическое значение». Начнем с отклонений
, затем возведите их в квадрат
тогда возьмем их «среднее»
, извлеките квадратный корень
.
Все готово.
Некоторые факты о среднем и стандартном отклоненииЕсли вы математик, вы можете проверить эти утверждения сами, используя формулы разработан для среднего и стандартного отклонения. Если вы визуальный тип, вы сможете понять, почему эти результаты таковы, посмотрев на картинки слева.
- Когда константа добавляется к каждому наблюдению, новое среднее значение выборки равно исходному среднему плюс константа.
- Когда к каждому наблюдению добавляется константа, стандартное отклонение не затронут.
- Когда каждое наблюдение умножается на одну и ту же константу, новая выборочное среднее значение равно исходному среднему, умноженному на константу.
- Когда каждое наблюдение умножается на одну и ту же константу, новая стандартное отклонение выборки равно исходному стандартному отклонению умножить на величину постоянной. (Причина включения фраза «величина» состоит в том, что если константа отрицательный, знак опускается при вычислении нового SD.)
Психологические картинки
Среднее значение и стандартное отклонение особенно подходят для данных, гистограмма приближается к нормальному распределению (колоколообразная кривая). Если вы говорите, что набор данных имеет среднее значение 220, типичный слушатель будет изобразите колоколообразную кривую с пиком в 220.
Какую информацию передает SD? Когда данные примерно в норме распределены
- примерно 68% данных лежат в пределах одного стандартного отклонения от среднего.
- примерно 95% данных лежат в пределах двух SD от среднего.
- примерно 99,7% данных находятся в пределах трех SD подлый.
- около 68% значений холестерина будет в диапазон от 200 до 240 (200 = 220-20 и 240 = 220 + 20).
- Аналогично, около 95% значений будут в диапазоне от 180 до 260 (180 = 220 — 2 * 20 и 280 = 220 + 2 * 20) и
- 99,7% значений будут в диапазоне от 160 до 280 (160 = 220 — 3 * 20 и 280 = 220 + 3 * 20).
Процентили
Когда гистограмма данных не выглядит примерно нормальной, среднее и SD могут вводить в заблуждение из-за ментальной картины, которую они рисуют.Дайте людям среднее и стандартное отклонение, и они подумают о колоколообразном кривая с наблюдениями с равной вероятностью будет на определенном расстоянии выше означает, как показано ниже. Но нет никакой гарантии, что данные на самом деле искажены или что выбросы не искажают среднее значение и стандартное отклонение, что может аннулировать эмпирическое правило из последнего раздела, описывающего доля наблюдений в пределах такого большого стандартного отклонения от среднего.
Один из способов описания таких данных, не вводящего в заблуждение впечатление о том, где они лгут, — это сообщить некоторые процентили.П-й процентиль — это значение, при котором p-% ложных данных меньше или равны к. Если p-% данных лежат ниже p-го процентиля, это означает, что (100-p) -% данных лежит над ним. Например, если 85% процентиль дохода домохозяйства составляет 60 000 долларов, тогда 85% домохозяйств имеют доход 60 000 долларов США или меньше, а доходы 15% лучших семей составляют 60 000 долларов США или Больше.
Самый известный из всех процентилей — 50-й процентиль — имеет специальное название: медиана .Думайте о медиане как о значении, которое разбивает данные пополам — половина данных выше медианы; половина данные ниже медианы * . Два других процентиля с специальными названиями являются квартили : нижний квартиль (25-я процентиль) и верхний квартиль (75-й процентиль).
Медиана и квартили делят данные на кварталы:
- Четверть данных меньше нижнего квартиля;
- четверть данных попадает между нижним квартилем и медиана;
- четверть данных находится между средним и верхним квартиль;
- четверть данных превышает верхний квартиль.
Иногда минимум и максимум указываются вместе со средней и квартили, чтобы предоставить пятизначную сводку данных. В отличие от среднее и стандартное отклонение, эту сводку из пяти цифр можно использовать для определения данные. Когда имеется много наблюдений (сотни или тысячи), некоторые исследователи сообщают о 5-м и 95-м процентилях (или 10-м и 90-м процентилях). -й или 2,5-й и 97,5-й процентили) вместо минимального и максимум установить так называемые нормальные диапазоны .
Иногда вы увидите рекомендацию, что межквартильный интервал Диапазон (разница между верхним и нижним квартилями) будет сообщается как мера распространения. Это определенно мера распространения — это измеряет разброс средней половины данных. Но как пара медиана и IQR имеют такой же недостаток, как среднее и стандартное отклонение. Есть Сводка из двух чисел никак не может описать асимметрию данных. когда кто-то видит медианное значение и IQR, кто-то подозревает, что о них сообщают потому что данные искажены, но никто не понимает, насколько они искажены! Это было бы намного лучше сообщить медианное значение и квартили.
На практике вы почти всегда увидите средства и SD. Если ваша цель чтобы получить простой числовой отчет о распределении ваших данных, посмотрите в графическом обзоре ваших данных, чтобы понять, и SD может создать неправильную мысленную картину. Если они могут, подумайте вместо этого представьте процентили.
Среднее по сравнению с медианой
Среднее значение — это сумма данных, деленная на размер выборки.Если гистограмму можно разместить на невесомой полосе, а полосу — на опоре, гистограмма будет идеально сбалансирована, когда точка опоры находится прямо под значение. Медиана — это значение в середине гистограммы. Если гистограмма симметрична, среднее и медиана совпадают. Если гистограмма не симметрична, среднее и медиана могут сильно отличаться. Возьмите набор данных, гистограмма которого симметрична. Уравновешивайте его на опоре. Теперь возьмите самое большое наблюдение и начните перемещать его вправо.В точка опоры также должна двигаться вправо вместе со средним значением, если гистограмма должна оставайся сбалансированным. Вы можете сделать среднее значение сколь угодно большим, переместив этот одно наблюдение все дальше и правее, но все это время медиана остается прежней!
Статистическая мелочь: если гистограмма с одним пиком с наклоном вправо, порядок трех средних лежит вдоль шкала измерений в обратном алфавитном порядке — мода, медиана, среднее.
Среднее геометрическое
Когда данные не соответствуют нормальному распределению, иногда отчеты содержать такое утверждение, как: «Поскольку данные обычно не распределено, {некоторое преобразование} было применено к данным перед формальным были проведены анализы. Таблицы и графики представлены в оригинале. масштаб.»
Когда данные смещены вправо, часто бывает, что гистограмма выглядит нормально или, по крайней мере, симметрично после регистрации данных.В преобразование будет применено до формального анализа, и это быть сообщено в разделе «Статистические методы» рукописи. В сводных таблиц, исследователи обычно сообщают о геометрических означает . Среднее геометрическое — это антилогарифм среднего зарегистрированного данные — то есть данные записываются, вычисляется среднее значение журналов, и получается антилогарифм среднего. Наличие геометрического означает, что анализ был выполнен в логарифмической шкале, но результаты были преобразованы обратно в исходный масштаб для удобства читатель.
Если гистограмма логарифмически преобразованных данных приблизительно симметрична, среднее геометрическое исходных данных примерно равно медиане исходных данных.
- Логарифмическое преобразование
монотонный, то есть если a
- Из (1) следует, что наблюдение, находящееся посередине в исходная шкала будет посередине шкалы журнала ** .В обратное тоже верно. Наблюдение, которое находится в середине шкалы журнала будет посередине в исходном масштабе.
- Поскольку предполагается, что логарифмически преобразованные данные приблизительно симметрично, среднее и медианное значение логарифмически преобразованных данных примерно равны. (Если бы данные были абсолютно симметричными, среднее значение и медиана были бы идентично.)
- Из (2) следует, что антилогарифм среднего бревен примерно равна антилогарифму медианы бревен.
- Так как среднее геометрическое является антилогарифмом среднего значения бревен, оно Из (4) следует, что он примерно равен антилогарифму медианы журналов, но это значение посередине в исходной шкале — медиана!
Точность приближения будет зависеть от степени, в которой распределение в логарифмическом масштабе симметрично.
Есть геометрическая SD? Да. Это антилог SD лога преобразованные ценности.Интерпретация аналогична SD. Если GBAR среднее геометрическое, а GSD — геометрическое стандартное отклонение, 95% от данные лежат в диапазоне от GBAR / (GSD 2 ) до GBAR * (GSD 2 ), то есть вместо добавления и вычитания 2 SD мы умножаем и делим площадью СД.
Эти различия вытекают из свойств логарифма, а именно:
журнал (ab) = журнал (a) + журнал (b) и
журнал (a / b) = журнал (a) — журнал (b)
, то есть журнал продукта — это сумма журналов, а журнал отношения — это разница бревен.
Поскольку данные примерно нормально распределены в логарифмической шкале, из этого следует, что 95% данных лежат в диапазоне от среднего-2SD до среднего + 2SD. Но это
журнал (GBAR) + журнал (GSD) + журнал (GSD) = журнал (GBAR * GSD 2 ) и
журнал (GBAR) — журнал (GSD) — журнал (GSD) = журнал (GBAR / GSD 2 )
————
* Это определение не является строгим по двум причинам.Первый, медиана не может быть уникальной. Если есть четное количество наблюдения, то любое число между двумя средними значениями квалифицируется как медиана. Стандартная практика — сообщать среднее значение двух средних ценности. Во-вторых, если имеется нечетное количество наблюдений или если два средние значения связаны, ни одно значение не имеет половины данных больше, чем оно, и вдвое меньше. Строгое определение медианы: a значение такое, что по крайней мере половина данных меньше или равна ему и половина данных больше или равна ему.Рассмотрим данные установить 0,0,0,0,1,7. Медиана равна 0, поскольку 4/6 данных меньше или равно 0, а все данные больше или равны 0. Аналогично примечания относятся ко всем остальным процентилям. Однако, чтобы мы не увязли подробнее, давайте подумаем о p-м процентиле как о значении, которое «p-% данных под ним; (100-p) -% данных над ним».
** Если количество наблюдений четное, правильнее чтобы сказать, что логарифм , медиана в исходной шкале составляет a медиана в логарифмической шкале.Это потому, что когда количество наблюдений четно, любое значение между двумя средними значениями удовлетворяет определение медианы. Стандартная практика — сообщать среднее значение два средних значения, но это всего лишь соглашение.
Рассмотрим набор данных с двумя наблюдениями — 10 и 100, при медиане 55. Их общие логарифмы 1 и 2 со средним значением 1,5. Теперь log (55) = 1,74, что является не 1.5. Тем не менее 1,74 — это , медиана в логарифмической шкале, поскольку находится между двумя средними значениями.
