4.1:

4.1: Co to jest zmienność?

JoVE Core
Statistics

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

JoVE Core Statistics

What is Variation?

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

Next Video

4.2: Range

11,717 Views

•

01:14 min

•

April 30, 2023

Overview

Oprócz miar tendencji centralnej, rozkładu, wartości odstających i zmieniających się cech danych w czasie, ważną cechą każdego zbioru danych jest jego zmienność lub rozpiętość. W niektórych zbiorach danych wartości danych są skoncentrowane ściśle w pobliżu średniej; W innych przypadkach wartości danych są bardziej rozłożone w stosunku do średniej.

Zakres, odchylenie standardowe, błąd standardowy i wariancja to różne miary zmienności.

Zakres: Zakres to różnica między jego wartościami maksymalnymi i minimalnymi.

Odchylenie standardowe: Jest to najczęściej stosowana miara zmienności. Odchylenie standardowe to liczba, która mierzy, jak daleko wartości danych są od ich średniej. Odchylenie standardowe stanowi liczbową miarę całkowitej wielkości zmienności w zbiorze danych,

Błąd standardowy: Błąd standardowy średniej jest szczególnym rodzajem odchylenia standardowego, które mierzy zmienność statystyki z jednej próbki na drugą.

Wariancja: Wariancja jest miarą zmienności, która jest liczbowo podawana jako kwadrat odchylenia standardowego.

W ten sposób każda miara zmienności daje unikalny wgląd w interpretację i porównanie wartości danych lub próbek.

Ten tekst jest adaptacją <a href=”https://openstax.org/books/introductory-statistics/pages/2-7-measures-of-the-spread-of-the-data?query=variation&target=%7B%22index%22%3A0%2C%22type%22%3A%22search%22%7D#element-683″>2.7 Miary rozprzestrzeniania się danych – Statystyki wprowadzające | Protokół OpenStax

Transcript

Przypomnijmy, że miary środka, zmienności, rozkładu, wartości odstających i zmieniających się cech danych w czasie są niezbędne do skutecznej analizy danych. Spośród nich miary zmienności opisują rozproszenie lub rozpiętość wartości w zbiorze danych.

Weźmy pod uwagę zestawy danych dotyczące wzrostu losowo wybranych dzieci w wieku szkolnym i uczniów określonej klasy. Chociaż wykresy dwóch zestawów danych mają tę samą średnią, różnią się znacznie pod względem sposobu rozproszenia lub rozmieszczenia punktów danych. Wykres po lewej stronie ma wartości bardziej rozłożone niż ten po prawej.

W związku z tym zamiast średniej do pomiaru rozpiętości wartości w zestawach danych używana jest zmienność. Zakres, odchylenie standardowe i wariancja są powszechnie używanymi miarami zmienności.

Zakres to różnica między maksymalną i minimalną wartością danych.

Odchylenie standardowe mierzy, jak bardzo wartość danych różni się od średniej, podczas gdy wariancja jest kwadratem odchylenia standardowego.

W związku z tym każda miara zmienności pomaga w unikatowym analizowaniu i interpretowaniu różnic między zestawami danych.