Statistika - Mere variabilnosti

Statistika - Mere variabilnosti

Avtor: inter-es (vsebinsko), Katja Markovič (tehnično)

Uvod v mere variabilnosti

V e-gradivu Statistika - Srednje vrednosti ste spoznali srednje vrednosti kot tipične parametre, ki opisujejo lastnosti populacije. Srednje vrednosti pa ne nudijo vselej dovolj informacij o populaciji. Lahko vodijo do napačnih sklepov, če nimamo še drugih potrebnih informacij.

Primer

Skupina 3 deklet in 3 fantov je pisala test z 20 možnimi točkami. V tabeli so zbrani podatki o doseženih točkah.

1. dekle2. dekle3. dekle
1179
1. fant2. fant3. fant
01212

Naprej

Aritmetična sredina pri dekletih je bila 9 točk, pri fantih pa 8 točk. Ali lahko iz te informacije sklepate, da so dekleta pisala test bolje od fantov? Verjetno boste odgovorili pritrdilno. Malo natančnejši pogled pokaže, da odgovor ni tako preprost.


Dve tretjini fantov je doseglo boljši rezultat kot katerokoli dekle. Zato ne morete trdite, da so dekleta v celoti boljša od fantov.

Naprej

Očitno nam manjka še ena mera za primerjavo. To je informacija o tem, kako so podatki porazdeljeni oziroma vedenje o razpršenosti podatkov.

Naprej

Uvod v mere variabilnosti

Parametri, ki nudijo informacijo o razpršenosti podatkov, se imenujejo mere variabilnosti.


Na splošno jih delimo na:

  • absolutne mere variabilnosti, kot so: variacijski razmik, povprečni absolutni odklon od aritmetične sredine, varianca in standardni odklon.
  • relativne mere variabilnosti, kot je koeficient variabilnosti.

Naprej

Variacijski razmik

Variacijski razmik (VR) je najenostavnejša mera variabilnosti, ki jo izračunamo kot razliko med največjo in najmanjšo vrednostjo statistične spremenljivke.

Naprej

Variacijski razmik je zelo odvisen od ekstremnih vrednosti, zato ga uporabljamo le v kombinaciji z drugimi merami variabilnosti.

Naprej

Povprečni absolutni odklon od aritmetične sredine

Dobra mera za variabilnost je izračun povprečnega absolutnega odklona od aritmetične sredine.

Naprej

Povprečni absolutni odklon izračunamo tako, da izračunamo absolutne odklone posameznih vrednosti spremenljivke od aritmetične sredine M, odklone seštejemo in delimo s številom odklonov. Postopek za N vrednosti spremenljivke y bi bil torej naslednji:

Naprej

Povprečni absolutni odklon od aritmetične sredine

V bolnišnici so proučevali, koliko dni so bolniki preživeli na zdravljenju. Zbrali so podatke za 9 bolnikov, ki so jih odpustili na določen dan. Izračunajte aritmetično sredino, variacijski razmik in odklone od aritmetične sredine in jih grafično predstavite!

Naprej

(bolDni.png)

Naprej

Izračuni:

Povprečni absolutni odklon od aritmetične sredine

  • Variacijski razmik:

    Variacijski razmik: VR = 30

    Naprej

(bolDniGraf.png)

Naprej

Varianca

Odkloni od aritmetične sredine so lahko pozitivni ali negativni. V prejšnjem primeru smo pri računanju povprečnega odklona vpliv predznaka eliminirali tako, da smo seštevali absolutne vrednosti. Lahko pa bi odklone od aritmetične sredine kvadrirali, saj veste, da je kvadrat negativnega števila vedno pozitivno število.

Naprej

Če vsoto kvadratov odklonov od aritmetične sredine delite s številom enot populacije, dobite število, ki se imenuje varianca in je mera za razpršenost posameznih vrednosti statistične spremenljivke od aritmetične sredine. Označimo jo s grško črko sigma.

Večja kot je varianca, bolj so podatki razpršeni.

Naprej

Varianca

V tabeli so zbrani podatki o doseženih golih nogometnih moštev A in B na tekmah. Katero moštvo je po vašem mnenju boljše!

(gol.png)

Naprej

Varianca

V tabeli so zbrani podatki o doseženih golih nogometnih moštev A in B na tekmah. Katero moštvo je po vašem mnenju boljše!

(gol1.png)
  • Obe moštvi imata enako povprečje števila golov na tekmo, to je aritmetična sredina 1,5.

Naprej

Varianca

V tabeli so zbrani podatki o doseženih golih nogometnih moštev A in B na tekmah. Katero moštvo je po vašem mnenju boljše!

(gol2.png)
  • Če izračunate odklone od aritmetične sredine in jih seštejete, dobite 0.

Naprej

Varianca

V tabeli so zbrani podatki o doseženih golih nogometnih moštev A in B na tekmah. Katero moštvo je po vašem mnenju boljše!

(gol3.png)
  • Če pa odklone kvadrirate in vsoto kvadratov delite s številom tekem, dobite pri moštvu A 1,45, pri moštvu B pa 1,85, kar pomeni, da je variabilnost golov pri moštvu A manjša kot pri B, torej je mogoče z večjo verjetnostjo pričakovati, da bo moštvo A v povprečju večkrat dosegalo 1,5 gola na tekmo kot moštvo B.

Naprej

Standardni odklon

Za mero razpršenosti pogosteje uporabljamo kvadratni koren iz variance, ki se imenuje standardni odklon.

Naprej

Standardni odklon dejansko pomeni povprečni odklon od aritmetične sredine.

Primer

(gol4.png)

Naprej

Standardni odklon

V bolniščnici so pacientoma Janezu in Jožetu 10 dni merili krvni pritisk.

Primerjajte njuna pritiska tako, da izračunate aritmetični srednini in standardna odklona.

Naprej

Koeficient variabilnosti

Kot smo uvodoma zapisali, so variacijski razmik, varianca in standardni odlon absolutna mera variabilnosti. Varianca in standardni odlon sta meri za razpršenost okrog aritmetične sredine.

Naprej

V kakšnem razmerju je standardni odlon z aritmetično sredino pa nam pove koeficient variabilnosti, ki ga običajno izrazimo v odstotkih.

Čim večji je koeficient variabilnosti, večja je razpršenost podatkov.

Izračunajte koeficienta variabilnosti za krvna pritiska v prejšnjem primeru.

(pritisk.png)

Naprej

Obrazec za računanje koeficienta variabilnosti je standardni odklon deljen z aritmetično sredino, krat 100, ker je koeficient izražen v odstotkih. Janez je imel aritmetično sredino krvnega pritiska 170, standardni odklon pa 17. Če ti števili delite in rezultat pomnožite s 100, lahko dobite koeficient variabilnosti.

Janez:

Naprej

Enako naredite še v Jožetovem primeru.

Jože:

Naprej

Ugotovili smo, da je razpršenost podatkov pri Janezu večja kot pri Jožetu.

Niste zdravnik, vendar bi lahko sklepali, da je zdravstveno stanje Jožeta boljše, saj ima stabilnejši krvni pritisk.

Naprej

Mere variabilnosti frekvenčne distribucije

Kontrolor mestnega potniškega prometa je na izbranem postajališču ob določeni uri preverjal usklajenost vožnje avtobusov s predpisanim urnikom. Ko je uredil podatke, je dobil spodnjo tabelo.

Zanimala ga je povprečna zamuda in povprečni odklon zamud.

Kako se je lotil naloge?

(zamude1.png)

Naprej

Mere variabilnosti frekvenčne distribucije

Kontrolor mestnega potniškega prometa je na izbranem postajališču ob določeni uri preverjal usklajenost vožnje avtobusov s predpisanim urnikom. Ko je uredil podatke, je dobil spodnjo tabelo.

Zanimala ga je povprečna zamuda in povprečni odklon zamud.

Kako se je lotil naloge?

  • Izračunal je sredine frekvenčnih razredov.

    (zamude2.png)

    Naprej

Mere variabilnosti frekvenčne distribucije

Kontrolor mestnega potniškega prometa je na izbranem postajališču ob določeni uri preverjal usklajenost vožnje avtobusov s predpisanim urnikom. Ko je uredil podatke, je dobil spodnjo tabelo.

Zanimala ga je povprečna zamuda in povprečni odklon zamud.

Kako se je lotil naloge?

  • Izračunal je aritmetično sredino, tako da je sredine frekvenčnih razredov pomnožil s frekvenco, produkte seštel in delil s številom avtobusov, da je dobil aritmetično sredino 10,8 minut.

    (zamude3.png)

    Naprej

Mere variabilnosti frekvenčne distribucije

Kontrolor mestnega potniškega prometa je na izbranem postajališču ob določeni uri preverjal usklajenost vožnje avtobusov s predpisanim urnikom. Ko je uredil podatke, je dobil spodnjo tabelo.

Zanimala ga je povprečna zamuda in povprečni odklon zamud.

Kako se je lotil naloge?

  • Izračunal odklone sredine razredov od aritmetične sredine.

    (zamude4.png)

    Naprej

Mere variabilnosti frekvenčne distribucije

Kontrolor mestnega potniškega prometa je na izbranem postajališču ob določeni uri preverjal usklajenost vožnje avtobusov s predpisanim urnikom. Ko je uredil podatke, je dobil spodnjo tabelo.

Zanimala ga je povprečna zamuda in povprečni odklon zamud.

Kako se je lotil naloge?

  • Odklone je kvadriral.

    (zamude5.png)

    Naprej

Mere variabilnosti frekvenčne distribucije

Kontrolor mestnega potniškega prometa je na izbranem postajališču ob določeni uri preverjal usklajenost vožnje avtobusov s predpisanim urnikom. Ko je uredil podatke, je dobil spodnjo tabelo.

Zanimala ga je povprečna zamuda in povprečni odklon zamud.

Kako se je lotil naloge?

  • Kvadrate odklonov je pomnožil s frekvenco.

    (zamude6.png)

    Naprej

Mere variabilnosti frekvenčne distribucije

Kontrolor mestnega potniškega prometa je na izbranem postajališču ob določeni uri preverjal usklajenost vožnje avtobusov s predpisanim urnikom. Ko je uredil podatke, je dobil spodnjo tabelo.

Zanimala ga je povprečna zamuda in povprečni odklon zamud.

Kako se je lotil naloge?

  • Produkte je seštev in delil s številom avtobusov, da je dobil varianco 31,4.

    (zamude7.png)

    Naprej

Interpretacija:

Avtobusi v povprečju zamujajo 10,8 minut, povprečni odklon od te vrednosti pa je 5,6 minut.

0%
0%