Statistinis skirtumas yra laipsnis, kuriuo duomenų pasiskirstymas absoliučiąja verte arčiau aritmetinio vidurkio, kaip centrinės padėties statistika, ar artimesnis.
Todėl sklaidos priemonės visada lydės tą vidurkį ar vidurkį.
Tokiu būdu jie praneštų apie duomenų kintamumą ar išsisklaidymą. Kuo didesnės vertės, kaip matysime toliau, tuo didesnė statistinė sklaida.
Statistinės sklaidos svarba
Kai norime atlikti aprašomąją analizę, pirmiausia apskaičiuojame pozicijos apibendrinamuosius matus. Dažniausiai yra vidutinės, vidutinės, modų arba kvartilės, decilės, kvintilės ar procentilės. Be to, turime žinoti statistinį skirtumą.
Sklaidos priemonės suteikia labai svarbios informacijos. Jei sklaida yra labai didelė, tai daro įtaką vidurkiui, ir tai nebeatstovauja grupei kaip apibendrinto mato. Todėl paprastai abu duomenys eina kartu.
Statistinės sklaidos matai
Yra įvairių sklaidos priemonių, leidžiančių ją matuoti. Pažiūrėkime svarbiausių santrauką. Mes juos išsamiau išanalizavome čia.
- Reitingas: Tai ne daugiau kaip skirtumas tarp mažiausios ir didžiausios pasiskirstymo vertės.
- Vidutinis nuokrypis: Tai atitiktų kiekvieno duomenų skirtingų nuokrypių nuo vidurkio vidurkį.
- Dispersija ir standartinis nuokrypis: Jie yra geriausiai žinomi sklaidos matai. Paprastai naudojamas antrasis, kurį lengviau apskaičiuoti (dispersijos šaknis) ir interpretuoti. Jie išreiškiami absoliučiomis vertėmis.
- Variacijos koeficientas: Šiuo atveju jis apskaičiuojamas pagal standartinį nuokrypį ir vidurkį ir naudojamas palyginimui, nes jis išreiškiamas santykinėmis vertėmis (%).
Statistinės sklaidos pavyzdys
Galiausiai pamatysime dešimties fiktyvių šalių ir jų BVP pavyzdį.
Matome, kad jų BVP yra labai skirtingas. Nuo didžiausio, turinčio 7000 milijonų vienetų, iki mažiausių, su 2500 milijonų.
Matome, kad vidurkis yra beveik 4500 milijonų, tačiau sklaidos priemonės yra labai didelės. Viena vertus, vidutinis nuokrypis, beveik 1500 milijonų vienetų. Dispersija, kuri nelabai prisideda, tačiau leidžia apskaičiuoti beveik 1500 milijonų vienetų standartinį nuokrypį. Galiausiai beveik 33% variacijos koeficientas.
Galime sakyti, kad statistinė sklaida yra labai didelė, o vidurkis nėra tipiškas. Tai, ką galima patikrinti, nes yra nedaug duomenų ir stebimos šalys, turinčios didelį BVP, o kitos - su mažu. Bet įsivaizduokite, kad 194 pripažino JT, ar jie yra gana naudingi, tiesa?