ข้อมูลแต่ละชุดที่เก็บรวบรวมมาได้ อา

ข้อมูลแต่ละชุดที่เก็บรวบรวมมาได้ อาจมีลักษณะการแจกแจงความถี่แตกต่างกันไป ในการวิเคราะห์ข้อมูล เราจำเป็นต้องศึกษาอย่างละเอียดว่า ข้อมูลชุดนั้นๆ บอกอะไรแก่เราบ้าง เช่น สมมุติว่ามีข้อมูลเกี่ยวกับการใช้ Web blog ต่อปีของคนจำนวนหนึ่งซึ่งเป็นตัวอย่างของประชากรทั้งประเทศ สิ่งต่างๆ ที่อาจต้องการทราบก็คือ ประชากรมีการใช้ Web blog ต่อปีเฉลี่ยคนละเท่าไร โดยแบ่งแยกแต่ละเดือนว่ามีการใช้แตกต่างกันมากหรือไม่ และถ้าคนส่วนใหญ่ค่อนข้างใช้บริการมาก คนเหล่านี้มีมากเพียงไร ค่าเหล่านี้คือค่าซึ่งบอกลักษณะต่างๆ ของข้อมูลซึ่งเป็นค่าสถิติอย่างหนึ่ง และสามารถคำนวณหาได้

อันที่จริงค่าต่างๆ เหล่านี้ พอจะทราบได้อย่างคร่าว ๆ จากลักษณะการแจกแจงความถี่ของข้อมูล สมมุติว่าแผนผังได้จากการแจกแจงความถี่ของการใช้ Web blog ของประชากรตามที่กล่าวข้างต้น สิ่งที่ทราบได้อย่างคร่าวๆ จากรูปดังกล่าว อย่างไรก็ตามในทางสถิติ ข้อสรุปที่มิใช่ตัวเลขมีความหมายน้อยและไม่สามารถจะนำไปใช้ประโยชน์ในขั้นต่อไปได้ ดังนั้น ข้อสรุปทั้งหลายของข้อมูลจึงควรแสดงออกเป็นตัวเลข

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

Each set of data that is collected. There may be a characteristic frequency distribution different. In order to analyze the data, we need to study in detail whether a particular set of data, say what?, for example, assume that there is information about a person's Web blog per year, which is a sample of the population in both countries. Other things you might want to know what it is, a population with an average annual use of each Web blog? By Division each month are very different or not. And if most people are somewhat more. These people are. These values are the values that the data, which is a different descriptor values and statistics can be calculated.อันที่จริงค่าต่างๆ เหล่านี้ พอจะทราบได้อย่างคร่าว ๆ จากลักษณะการแจกแจงความถี่ของข้อมูล สมมุติว่าแผนผังได้จากการแจกแจงความถี่ของการใช้ Web blog ของประชากรตามที่กล่าวข้างต้น สิ่งที่ทราบได้อย่างคร่าวๆ จากรูปดังกล่าว อย่างไรก็ตามในทางสถิติ ข้อสรุปที่มิใช่ตัวเลขมีความหมายน้อยและไม่สามารถจะนำไปใช้ประโยชน์ในขั้นต่อไปได้ ดังนั้น ข้อสรุปทั้งหลายของข้อมูลจึงควรแสดงออกเป็นตัวเลข

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

Each data set collected here. May the frequency varies in the data analysis, we need to examine carefully whether the data set that say anything to us. Such as, assuming we have information about the use of Web blog.Things that might want to note is that the population is used Web blog per year was different? The divided each month that have many different uses. And if most people rather use many services. These people have a lot of profit.Statistics of data which is one and can calculate find
.
.In fact, the values of these can know a rough appearance of the frequency distribution of the data. Assuming the mapping from frequency of use Web blog population, as discussed above. What know roughly.However, in statistics. The conclusion is not a number little meaning and cannot be used in the next step. Therefore, the conclusion should show all data numerical
.
.