vol.io
ВойтиНачать бесплатно

Калькулятор описательной статистики

Вставьте столбец чисел и получите полную описательную сводку за один шаг: среднее со стандартной ошибкой и 95% доверительным интервалом, стандартное отклонение и дисперсию, медиану с квартилями и IQR, минимум/максимум/размах, а также меры формы — асимметрию и эксцесс (рассчитанные по формулам типа 2, как в SPSS/Excel, чтобы числа совпадали с тем, что ожидает ваш курс или научный руководитель). Тест нормальности Шапиро–Уилка выполняется на тех же данных автоматически — проверка, необходимая перед выбором между параметрическими тестами (t-критерий, ANOVA) и их непараметрическими альтернативами. Всё вычисляется в вашем браузере; данные никогда не покидают ваше устройство.

ИИ-отчёт

Доверьте интерпретацию результатов ИИ: документ Word в формате APA 7 / бизнес-отчёта.

Создать ИИ-отчёт (5 кредитов)Регистрация бесплатна и включает бесплатные ежемесячные кредиты.

Часто задаваемые вопросы

Как оформить описательную статистику по APA 7?

Средние и стандартные отклонения указываются как M и SD, например: "Участники (N = 15) отвечали в среднем быстро (M = 14.81, SD = 4.47, 95% ДИ [12.34, 17.29])." Кнопка копирования даёт ровно эту строку M/SD/N; AI-отчёт строит полные описательные таблицы по APA.

Когда указывать медиану вместо среднего?

Когда распределение скошено или содержит выбросы — среднее тянется за экстремальными значениями, а медиана нет. Большой разрыв между средним и медианой (или |асимметрия| > 1) — сигнал указать медиану и IQR.

Как интерпретировать асимметрию и эксцесс?

Асимметрия измеряет несимметричность: положительная = длинный правый хвост, отрицательная = длинный левый хвост; |значения| < 1 обычно приемлемы для тестов, основанных на нормальности. Избыточный эксцесс сравнивает вес хвостов с нормальным распределением: положительный = более тяжёлые хвосты и больше выбросов.

Что говорит тест Шапиро–Уилка?

Он проверяет нулевую гипотезу о том, что ваши данные происходят из нормального распределения. p < .05 указывает на отклонение от нормальности — это важно при выборе между параметрическими и непараметрическими тестами. На больших выборках он отмечает даже тривиальные отклонения, поэтому смотрите его вместе со значениями асимметрии/эксцесса выше.

Статистические инструменты

Калькулятор t-критерия для независимых выборокКалькулятор t-критерия для парных выборокКалькулятор однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA) + Tukey HSDКалькулятор двухфакторного дисперсионного анализа (ANOVA)Калькулятор критерия хи-квадратКалькулятор корреляции (Пирсон и Спирмен)Калькулятор простой линейной регрессииКалькулятор анализа мощности: t-критерийКалькулятор анализа мощности: однофакторная ANOVAКалькулятор анализа мощности: две пропорцииКонвертер размеров эффекта (d, r, f, η², OR)Калькулятор p-значенияКалькулятор доверительного интервалаКалькулятор z-оценкиКалькулятор стандартного отклоненияКалькулятор U-критерия Манна-УитниКалькулятор критерия знаковых рангов УилкоксонаКалькулятор H-критерия Краскела-УоллисаКалькулятор альфы КронбахаКалькулятор биномиальной вероятностиКалькулятор перестановок и сочетаний