Статистика

- показывают расположение среднего, типичного значения признака, вокруг которого сгруппированы

остальные наблюдения
Меры рассеяния (меры изменчивости, показатели вариации) - характеризуют значения между отдельными показателями выборки. Позволяют судить о степени однородности полученного множества, и о надежности полученных результатов
Меры связи (меры корреляции) - позволяют изучить взаимосвязь между двумя признаками/переменными

распределения
Если кол-во значений нечетное, то Ме - среднее значение в

ранжированном списке
Если кол-во значений четное, то Ме - среднее арифметическое между двумя центральными значениями     
Мода (Мо) - наиболее часто встречающееся значение признака в выборке

Меры центральной тенденции (меры положения, меры локализации) 

Показывают наиболее типичное значение для данной выборки

минимального значения (Недостаток: не характеризует распределение целиком, а только крайние

значения)
Интерпроцентильный размах/интервал - значения каких-либо процентилей распределения, например, 10-го и 90-го
Интерквартильный размах/интервал - значения 25-го и 75-го процентилей (такой интервал независимо от вида распределения включает 50% значений признака в выборке)

Показывают разброс значений признака в выборке

отклоняются от средней величины в данной выборке (чем больше дисперсия,

тем больше "разброс данных"). Находится как средняя арифметическая квадратов отклонений от общей средней.
Среднее квадратическое (стандартное) отклонение (СКО, s, SD) -  позволяет оценить, насколько бОльшая часть результатов данного исследования отклоняется от среднего значения (находится как квадратный корень из дисперсии) 
Стандартная ошибка (SE-standard error) - оценка возможного отличия между значением среднего в анализируемой выборке и истинным средним, характерным для всей популяции. С увеличением выборки уменьшается данная ошибка, так как чем больше наблюдений, тем больше вероятность, что полученные данные близки к истинным.

ранжированный ряд на равные части. Разновидности квантилей:
1. Медиана - делит на 2

равные части (пополам)
2. Квартили - делит  на 4 равные части 
3. Децили - делит на 10 равных частей
4. Перцентили - делит на 100 равных частей

(первый) квартиль Q1 - это медиана левой половины упорядоченного ряда.

25% значений меньше Q1

Верхний (третий) квартиль Q3 - медиана правой половины упорядоченного ряда. 25% значений больше Q3

Второй квартиль Q2 - медиана

зависят:
Выбор способа описания центральной тенденции
Выбор способа описания изменчивости значений признака 
Выбор методов дальнейшего

анализа данных

их помощью выдвигаем одну из гипотез:
Нулевая гипотеза (H0) - утверждает,

что распределение исследуемого признака в генеральной совокупности соответствует закону нормального распределения
Альтернативная гипотеза (H1) - утверждает, что распределение исследуемого признака в генеральной совокупности не соответствует закону нормального распределения
??? 3 критерия: 
Колмогорова - Смирнова:  применяется, если среднее значение и среднее квадратическое отклонение известны априори
Лиллиефорса: применяется, когда среднее значение и среднее квадратическое отклонение не известны априори, а вычисляются по выборке
? Чем отличается от первого? Шапиро-Уилка: применяется так же, если известны среднее значение и среднее квадратическое отклонение априори. Данный критерий предпочтителен, так как является самым "мощным" и универсальным

каждого признака - р. 
Если р < 0,05  =>  принимается альтернативная

гипотеза -> распределение отличается от нормального -> далее будут использованы непараметрические методы анализа данных
Если р ⩾ 0,05  =>  принимается нулевая гипотеза -> нормальное распределение -> далее будут использованы параметрические методы анализа данных 
Р никак не отражает величину различий между группами, поэтому часто рассчитывают ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ (ДИ)              Доверительный интервал - диапазон значений вокруг истинного значения. ДИ с определённой вероятностью включает в себя истинные значения в генеральной совокупности.  

исследования)
Среднее значение
Среднее квадратическое отклонение (СКО)
Число наблюдений (объектов исследования)
Медиану
Верхний и нижний

квартили

Для описания распределения, отличающегося от нормального:

Для описания нормального распределения:

помощью проводят проверку гипотезы "H0" об отсутствии различий средних значений переменной

в двух независимых выборках
2. Если данные зависимые (повторные наблюдения за одним и тем же человеком или исследование людей по парам), то рекомендуется применять парный t-тест
3. T-тест Уэлча - 
4. Дисперсионный анализ - 
5. Дисперсионный анализ с повторным измерением - 

  К преимуществам непараметрических методов можно отнести следующие:
могут быть использованы,

когда характеристики популяции, из которой делается выборка, частично неизвестны;
бόльшая мощность;
относительная несложность вычислений (в большинстве случаев);
менее жесткие начальные допущения

             Недостатками непараметрических методов являются:
меньшая эффективность, чем у параметрических методов;
меньшая специфичность;
потенциальная трудоемкость при применении к большим массивам данных.

значением р-уровня (р-value)
Чем выше р-уровень, тем ниже уровень доверия к

полученным результатам (обратная зависимость)
↑ р-уровень     ⇒     ↓ уровень доверия
Р > 0,05  результатам нельзя доверять
р ⩽ 0,05 статистически значимые результаты
Р < 0,01 статистически высокозначимые результаты
Пример: р-уровень - 5% (0,05) показывает, что сделанный при анализе вывод является случайной особенностью с вероятностью 5%. Другими словами, с вероятностью 95% вывод можно распространить на все объекты.