표준 편차
차지고있는 동안,유용한 통계적 특성을 가지고 그것의 기초에 많은 통계 테스트에서 제곱 단위입니다. 세트의 길이를 측정 센티미터 것이 차이가있을 표현 평방 센티미터는 이상한다;볼륨의 설정에서 측정\(cm^3\)했을 분산에서 표현\(cm^6\),는 친구들이다. 분산의 제곱근을 취하면 원래 단위에있는 분산의 측정 값을 제공합니다., 파라 메트릭 분산의 제곱근은 절대 사용하지 않을 파라 메트릭 표준 편차이며 스프레드 시트 함수 STDEVP(Ys)에 의해 제공됩니다. 샘플 분산의 제곱근은 스프레드 시트 함수 STDEV(Ys)에 의해 제공됩니다. 당신은 항상 샘플 표준 편차를 사용해야합니다;여기에서”표준 편차”를 볼 때 샘플 표준 편차를 의미합니다.
샘플 분산의 제곱근은 실제로 샘플 표준 편차를 약간 과소 평가합니다., Gurland and Tripathi(1971)는 표준 편차에 대한보다 정확한 추정치를 제공하는 보정 계수를 생각해 냈지만 사용하는 사람은 거의 없습니다. 자신의 교정 요인이 만드는 표준 편차에 대해\(3\%\)더 큰 샘플 크기\(9\),과에 대해\(1\%\)더 큰 샘플 크기\(25\),예를 들어,대부분의 사람들은 필요가 없는 표준 편차를 추정하는 정확합니다. SAS 도 Excel 도 Gurland 와 Tripathi 보정을 사용하지 않습니다;내 설명 통계 스프레드 시트에 옵션으로 포함 시켰습니다., 표준편차를 구를란드와 트리파티 보정으로 사용한다면,결과를 기록할 때 반드시 이 말을 해야 합니다.
변동 계수
변동 계수는 평균으로 나눈 표준 편차입니다., 그것은 비교할 때 유용 금액의 변동에 대한 하나의 변수 중에 그룹으로 다른 것을 의미하거나 다른 측정 변수입니다. 예를 들어,미군은 1774 명의 미국 남성에서 발 길이와 발 너비를 측정했습니다. 표준 편차가 발 길이었\(13.1mm\)및 표준 편차에 대한 발 폭\(5.26mm\),는 것처럼 보인다발의 길이는 보다 더 많은 변수를 발 폭입니다. 그러나 발은 넓은 것보다 길다. 길이에 대한 수단(\(269.7mm\)으로 나누기,\(100.,6mm\)에 대한 폭),계수의 변형이 실제에 대한 약간 작은 길이(\(4.9\%\))이상에 대한 폭(\(5.2\%\)), 는 대부분의 목적으로 될 것이 더 유용한 측정값의 변화.
예
다음은 중앙 경향 웹 페이지에서 blacknose dace 데이터에 대한 분산 통계입니다. 현실에서,당신은 드물게 하는 어떤 이유가 있는 보고서 이러한 모든
- 범위 90
- 차 1029.5
- 표준 편차 32.09
- 수의 변화는 45.8%
