Mjere disperzije: varijanca i standardna devijacija

U studiji Statistički, imamo neke strategije za provjeru jesu li vrijednosti predstavljene u skupu podataka raspršene ili ne i koliko daleko mogu biti udaljene. Alati koji se koriste za to mogu se klasificirati kao mjere disperzije i nazvao varijance i standardno odstupanje. Pogledajmo što svaki od njih predstavlja:

Varijansa:

  • S obzirom na skup podataka, varijanca je mjera disperzije koja pokazuje koliko je svaka vrijednost u tom skupu udaljena od središnje (prosječne) vrijednosti.

  • Što je varijanca manja, vrijednosti su bliže srednjoj vrijednosti; ali što je veća, vrijednosti su dalje od srednje vrijednosti.

  • Razmislite o tome x1, x2, …, xNeoni su Ne elementi a uzorak je li to X i aritmetička sredina ovih elemenata. Izračun varijance uzorka Daje ga:

    Var. uzorak = (x1x) ² + (x2x) ² + (x3x)² +... + (xNex
    n - 1

  • Ako, s druge strane, želimo izračunati varijance populacije, razmotrit ćemo sve elemente populacije, a ne samo uzorak. U ovom slučaju izračun ima malu razliku. Gledati:

    Var. stanovništvo = (x1x) ² + (x2x) ² + (x3x)² +... + (xNex
    Ne

Standardno odstupanje:

  • Standardno odstupanje može identificirati "pogrešku" u skupu podataka ako smo jednu od prikupljenih vrijednosti željeli zamijeniti aritmetičkom sredinom.

  • Standardno odstupanje pojavljuje se uz aritmetičku sredinu, obavještavajući koliko je ta vrijednost "pouzdana". Predstavljen je na sljedeći način:

    aritmetički prosjek (x) ± standardna devijacija (sd)

  • Izračun standardne devijacije izrađen je iz pozitivnog kvadratnog korijena varijance. Stoga:

    dp = √var

Primijenimo sada izračun varijance i standardne devijacije u primjeru:

U jednoj je školi odbor odlučio pogledati broj učenika koji imaju sve ocjene iznad prosjeka iz svih predmeta. Kako bi ga bolje analizirala, ravnateljica Ana odlučila je sastaviti tablicu s količinom ocjena "plave" u uzorku od četiri razreda tijekom godine dana. Pogledajte ispod tablice koju je organizirao ravnatelj:

Prije izračuna varijance potrebno je provjeriti aritmetički prosjek(x) broj natprosječnih učenika u svakom razredu:

6. godine x = 5 + 8 + 10 + 7 = 30 = 7,50.
4 4

7. godine x = 8 + 6 + 6 + 12 = 32 = 8,00.
4 4

8. godine x = 11 + 9 + 5 + 10 = 35 = 8,75.
4 4

9. godine x = 8 + 13 + 9 + 4 = 34 = 8,50.
4 4

Za izračunavanje varijance broja učenika iznad prosjeka u svakom razredu koristimo a uzorak, zato koristimo formulu varijance uzorka:

Var. uzorak = (x1x) ² + (x2x) ² + (x3x)² +... + (xNex
n - 1

Ne zaustavljaj se sada... Ima još toga nakon oglašavanja;)

6. godine → Var = (5 – 7,50)² + (8 – 7,50)² + (10 – 7,50)² + (7 – 7,50)²
4 – 1

Var = (– 2,50)² + (0,50)² + (2,50)² + (– 0,50)²
3

Var = 6,25 + 0,25 + 6,25 + 0,25
3

Var = 13,00
3
Var = 4,33

7. godine → Var = (8 – 8,00)² + (6 – 8,00)² + (6 – 8,00)² + (12 – 8,00)²
4 – 1

Var = (0,00)² + (– 2,00)² + (– 2,00)² + (4,00)²
3

Var = 0,00 + 4,00 + 4,00 + 16,00
3

Var = 24,00
3
Var = 8,00

8. godine → Var = (11 – 8,75)² + (9 – 8,75)² + (5 – 8,75)² + (10 – 8,75)²
4 – 1

Var = (2,25)² + (0,25)² + (– 3,75)² + (1,25)²
3

Var = 5,06 + 0,06 + 14,06 + 1,56
3

Var = 20,74
3
Var = 6,91

9. godine → Var = (8 – 8,50)² + (13 – 8,50)² + (9 – 8,50)² + (4 – 8,50)²
4 – 1

Var = (– 0,50)² + (4,50)² + (0,50)² + (– 4,50)²
3

Var = 0,25 + 20,25 + 0,25 + 20,25
3

Var = 41,00
3
Var = 13,66

Jednom kada je poznata varijansa svake klase, izračunajmo sada standardno odstupanje:

6. godine

dp = √var
dp = 4,33
dp ≈ 2,08

7. godine

dp = √var
dp = 8,00 funti
dp ≈ 2,83

8. godine

dp = √var
dp = .96,91
dp ≈ 2,63

9. godine

dp = √var
dp = 13,66 √
dp ≈ 3,70

Da bi zaključila svoju analizu, ravnateljica može predstaviti sljedeće vrijednosti koje ukazuju na prosječan broj učenika iznad prosjeka po anketiranom razredu:

6. godine: 7,50 ± 2,08 učenika iznad prosjeka po terminu;
7. godine: 8,00 ± 2,83 učenika iznad prosjeka za dva mjeseca;
8. godine: 8,75 ± 2,63 učenika iznad prosjeka za dva mjeseca;
9. godine: 8,50 ± 3,70 učenika iznad prosjeka za dva mjeseca;

Druga mjera disperzije je koeficijent varijacije. Izgled ovdje kako to izračunati!


Napisala Amanda Gonçalves
Diplomirao matematiku

Medijan. Medijan: mjera središnje tendencije

U studiji Statistički, na mjere središnje tendencije izvrstan su alat za smanjenje skupa vrijedno...

read more
Standardna pogreška procjene

Standardna pogreška procjene

Pri dobivanju bilo kojeg uzorka veličine n, izračunava se aritmetička sredina uzorka. Vjerojatno ...

read more

Primjena statistike: Apsolutna frekvencija i Relativna frekvencija

Statistika je matematički alat koji se široko koristi u raznim sektorima društva, organiziranjem...

read more