Wie Standardabweichung in einer statistischen Daten Set Interpretieren
Die Standardabweichung kann schwierig sein, als eine einzige Zahl aus eigener Kraft zu interpretieren. Grundsätzlich ist eine kleine Standardabweichung bedeutet, dass die Werte in einer statistischen Datensatz nahe dem Mittelwert des Datensatzes im Schnitt, und eine große Standardabweichung bedeutet, dass die Werte in dem Datensatz sind weiter weg von dem Mittelwert im Durchschnitt .
Die Standardabweichung misst, wie die Daten konzentriert sind rund um die Zwischenzeit die stärker konzentriert ist, desto kleiner ist die Standardabweichung.
Eine kleine Standardabweichung kann ein Ziel in bestimmten Situationen, in denen die Ergebnisse beschränkt sind, beispielsweise in der Produktherstellung und Qualitätskontrolle. Eine besondere Art von Auto Teil, der zwei Zentimeter im Durchmesser sein muss richtig besser nicht eine sehr große Standardabweichung während des Herstellungsprozesses mussten passen. Eine große Standardabweichung in diesem Fall würde bedeuten, dass viele Teile im Müll landen, weil sie nicht richtig passen; Entweder das, oder die Autos Probleme auf der Straße haben.
Aber in Situationen, in denen Sie nur beobachten und zu protokollieren Daten, eine große Standardabweichung ist nicht unbedingt eine schlechte Sache-es nur eine große Menge an Variation in der Gruppe widerspiegelt, die untersucht wird. Zum Beispiel, wenn man sich die Gehälter für alle in einem bestimmten Unternehmen suchen, einschließlich jeder von der Student intern an den CEO, kann die Standardabweichung sehr groß sein. Auf der anderen Seite, wenn Sie die Gruppe eingrenzen nur an den Praktikanten von der Suche nach unten, ist die Standardabweichung kleiner, weil die Individuen innerhalb dieser Gruppe Gehälter haben, die weniger variabel sind. Der zweite Datensatz ist nicht besser, es ist nur weniger variabel.
Ähnlich wie bei der mittleren, beeinflussen Ausreißer die Standardabweichung (schließlich ist die Formel für die Standardabweichung des Mittel enthält). Hier ein Beispiel: die Gehälter der L. A. Lakers in der Saison 2009-2010 reichen von der höchsten, $ 23.034.375 (Kobe Bryant) bis zu 959.111 $ (Didier Ilunga-Mbenga und Josh Powell). Viele Variation, um sicher zu sein! Die Standardabweichung der Gehälter für dieses Team stellt sich heraus, $ 6,567,405- es ist fast so groß wie der Durchschnitt. wie Sie können jedoch raten, wenn Sie Kobe Bryant das Gehalt aus dem Datensatz zu entfernen, verringert sich die Standardabweichung, da die verbleibenden Gehälter mehr um den Mittelwert konzentriert sind. Die Standardabweichung wird 4.671.508 $.
Hier sind einige der Eigenschaften, die Ihnen helfen, wenn eine Standardabweichung zu interpretieren:
Die Standardabweichung kann niemals eine negative Zahl ist, aufgrund der Möglichkeit, es berechnet hat, und der Tatsache, dass es einen Abstand (Abstände sind nie negative Zahlen) misst.
Der kleinste mögliche Wert für die Standardabweichung ist 0, und das geschieht nur in erfundene Situationen, in denen jede einzelne Zahl in der Datenmenge ist genau das gleiche (keine Abweichung).
Die Standardabweichung wird durch Ausreißer (extrem niedrigen oder extrem hohen Zahlen im Datensatz) betroffen. Das ist, weil die Standardabweichung auf der distancefrom basiert die bedeuten. Und denken Sie daran, wird der Mittelwert auch von Ausreißern beeinflusst.
Die Standardabweichung hat die gleichen Einheiten wie die Originaldaten.