소개

척의 확산이라고도 측정하의 분산,를 설명하는 데 사용되는 다양성에서 샘플 또는 인구입니다. 그것은 일반적으로 함께 사용되는 측정의 중심 경향 등의 평균 또는 평균을 제공하고,전반적인 설명의 세트의 데이터입니다.

왜 데이터의 확산을 측정하는 것이 중요합니까?,

는 이유는 많은 이유가 있는 측정의 확산의 데이터 값은 중요하지만,주요 이유 중 하나에 관해서와의 관계 조치의 중심 경향이 있습니다. 확산의 척도는 예를 들어 평균이 데이터를 얼마나 잘 나타내는 지에 대한 아이디어를 제공합니다. 데이터 세트의 값의 확산이 큰 경우,평균은 데이터의 확산이 작은 것처럼 데이터의 대표적이지 않습니다. 이는 큰 스프레드가 아마도 개별 점수간에 큰 차이가 있음을 나타 내기 때문입니다., 또한,연구에서,그것은 종종 볼 수 있으로 긍정적이 있는 경우 약간의 변형에서 각각 데이터 그룹으로 나타내는 비슷합니다.

우리는 범위,사 분위수,분산,절대 편차 및 표준 편차를 살펴볼 것입니다.

범위

범위 사이의 차이가 가장 높고 낮은 점수를 데이터 세트가 가장 간단한 측정의 확산입니다., 그래서 우리는 계산 범위:

범위=최대 값을 최소화 값

예를 들어,다음을 고려하십시오 데이터로 설정:

이 최대값은 85 최소값은 23. 이로 인해 62 의 범위가 85 에서 23 을 뺀 값입니다. 확산의 척도로 범위를 사용하는 것은 제한적이지만 점수의 경계를 설정합니다., 교차해서는 안되는 임계 값이 낮거나 높은 임계 값(또는 둘 다)이있는 변수를 측정하는 경우 유용 할 수 있습니다. 범위는 적어도 하나의 값이 이러한 중요한 임계 값을 깨뜨린 지 여부를 즉시 알려줍니다. 또한,범위는 데이터를 입력 할 때 오류를 감지하는 데 사용될 수있다. 는 경우,예를 들어,당신은 기록의 나이 학교에서 아이들의 연구와 범위는 7 123 년 당신이 알고 실수를 했다!