szórás
variancia, míg hasznos statisztikai tulajdonságokkal rendelkezik, amelyek sok statisztikai teszt alapját képezik, négyzet alakú egységekben van. A centiméterben mért hosszúságkészlet négyzetcentiméterben kifejezett varianciával rendelkezik, ami csak furcsa; a \(cm^3\) – ban mért térfogatok halmaza \(cm^6\) – ban kifejezett varianciával rendelkezik, ami még furcsább. A variancia négyzetgyökének felvétele az eredeti egységekben lévő diszperzió mértékét adja., A parametrikus variancia négyzetgyöke a parametrikus szórás, amelyet soha nem fog használni; az STDEVP(Ys) táblázatkezelő függvény adja. A minta varianciájának négyzetgyökét az STDEV(Ys) táblázatkezelő függvény adja. Mindig használja a minta szórását; innentől kezdve, amikor “szórást” lát, ez a minta szórását jelenti.
a minta variancia négyzetgyöke valójában alábecsüli a minta szórását egy kicsit., Gurland and Tripathi (1971) olyan korrekciós tényezővel jött létre, amely pontosabb becslést ad a szórásról, de nagyon kevés ember használja. A korrekciós tényező teszi a szórás körülbelül \(3\%\) nagyobb a minta mérete \(9\), és körülbelül \(1\%\) nagyobb a minta mérete \(25\), például, és a legtöbb ember csak nem kell megbecsülni szórás, hogy pontosan. Sem a SAS, sem az Excel nem használja a Gurland és Tripathi korrekciót; opcióként szerepeltem a leíró statisztikai táblázatomban., Ha a szórás a Gurland és Tripathi korrekció, biztos, hogy azt mondják, hogy ezt, ha írsz fel az eredményeket.
variációs együttható
variációs együttható az átlaggal megosztott szórás; a variáció összegét a teljes százalékában vagy arányában foglalja össze., Ez akkor hasznos, ha összehasonlítjuk az összeg a variáció egy változó csoportok között különböző eszközökkel, vagy a különböző mérési változók. Az Egyesült Államok hadserege például 1774 Amerikai férfinál mérte meg a lábhosszt és a lábszélességet. A láb hosszának szórása \ (13,1 mm\), a lábszélesség szórása \(5,26 mm\) volt, ami úgy tűnik, mintha a láb hossza változóbb lenne, mint a láb szélessége. A lábak azonban hosszabbak, mint szélesek. Elosztjuk az eszközökkel (\(269,7 mm\) Hossz, \(100.,6mm\) a szélességhez), a variációs együtthatók valójában kissé kisebbek a hosszúság (\(4.9\%\) esetében, mint a szélességnél (\(5.2\%\)), ami a legtöbb célra hasznosabb variációs intézkedés lenne.
példa
itt vannak a statisztikák a diszperzió a blacknose dace adatokat a központi tendencia weboldal. A valóságban ritkán lenne oka jelenteni ezeket:
- tartomány 90
- variancia 1029.5
- szórás 32.09
- variációs együttható 45.8%
