الفرق بين الانحراف والانحراف المعياري
الانحراف مقابل الانحراف المعياري
الانحراف مقابل الانحراف المعياري
في الإحصاءات الوصفية والاستنتاجية، مجموعة بيانات تقابل اتجاهها المركزي، وتشتتها وانحرافها. في الاستدلال الإحصائي، وهذه عادة ما تعرف كمقدرات لأنها تقدر قيم المعلمة السكان.
التشتت هو مقياس انتشار البيانات حول مركز مجموعة البيانات. الانحراف المعياري هو واحد من أكثر المقاييس شيوعا للتشتت. ويؤخذ في الاعتبار الانحرافات لكل نقطة بيانات من المتوسط عند حساب الانحراف المعياري. وبالتالي، يمكن للمرء أن يجادل بأن الانحراف المعياري جنبا إلى جنب مع المتوسط سوف توفر صورة كافية تقريبا حول مجموعة البيانات.
فكر في مجموعة البيانات التالية. ويقاس وزن 10 أشخاص (بالكيلوغرام) ب 70 و 62 و 65 و 72 و 80 و 70 و 63 و 72 و 77 و 79. ثم يبلغ متوسط وزن عشرة أشخاص (بالكيلوغرام) 71 (بالكيلوغرام)).
ما هو الانحراف؟
في الإحصاءات، يعني الانحراف المبلغ الذي تختلف به نقطة بيانات واحدة عن قيمة ثابتة مثل المتوسط. بشكل عام، دع k قيمة ثابتة و x 1 ، 2 ، …، x n تدل على مجموعة بيانات. ثم يعرف الانحراف x j من k بأنه (x j - k).
على سبيل المثال، في مجموعة البيانات المذكورة أعلاه الانحرافات ذات الصلة من المتوسط هي (70 - 71) = -1، (62 - 71) = -9، (65 - 71) = -6 (72 - 71) = 1، (80 - 71) = 9، (70 - 71) = -1، (63 - 71) = - 8، (72 - 71) = 1، (77 - 71) = 6 و (79 - 71) = 8.
ما هو الانحراف المعياري؟
عندما يمكن أخذ البيانات من جميع السكان في الاعتبار (على سبيل المثال في حالة التعداد)، من الممكن حساب الانحراف المعياري للسكان. لحساب الانحراف المعياري للسكان، تحسب أولا الانحرافات في قيم البيانات من متوسط السكان. ويسمى متوسط الجذر (المتوسط التربيعي) للانحرافات الانحراف المعياري للسكان. في الرموز، σ = √ {Σ (x i -μ) 2 / n} حيث μ هو متوسط السكان و n هو حجم السكان.
عندما تستخدم بيانات من عينة (من الحجم n) لتقدير معلمات السكان، يتم حساب الانحراف المعياري للعينة. وتحسب أولا الانحرافات في قيم البيانات من متوسط العينة. وبما أن متوسط العينة يستخدم بدلا من المتوسط السكاني (وهو غير معروف)، فإن الأخذ بالمتوسط التربيعي ليس مناسبا. ومن أجل التعويض عن استخدام متوسط العينة، ينقسم مجموع مربعات الانحرافات (n-1) بدلا من n. العينة الانحراف المعياري هو الجذر التربيعي لهذا.في الرموز الرياضية، S = √ {Σ (x i -ẍ) 2 / (n-1)}، حيث S هو الانحراف المعياري للعينة، ẍ هو متوسط العينة إكسي هي نقاط البيانات.
في مجموعة البيانات السابقة، يكون مجموع مربعات الانحراف (-1) 2 + (-9) 2 + (-6) 2 + 1 2 + 9 2 + (-1) 2 + (-8) 2 1 2 + 6 2 + 8 2 = 366. وهكذا، فإن الانحراف المعياري للسكان هو √ (366/10) = 6. 05 (بالكيلوغرام). (على افتراض أن السكان قيد النظر يتألفون من 10 أشخاص تم أخذ البيانات منهم).
|
ما هو الفرق بين الانحراف والانحراف المعياري؟ الانحراف المعياري هو مؤشر إحصائي ومقدر، ولكن الانحراف ليس كذلك. الانحراف المعياري هو مقياس لتشتت مجموعة من البيانات من المركز، في حين يشير الانحراف إلى المبلغ الذي تختلف به نقطة بيانات واحدة عن قيمة ثابتة. |
