位置測定値 (平均、 中央値 、 最頻値 など) は、一連の観測値の数値の特性の 1 つである中心傾向の特性のみを表します。ただし、それらはいずれも、観測値の変動や分散の程度については情報を提供しません。どのデータ グループでも、数値は類似しておらず、一般的な平均傾向からの変動的な偏差を示します。
分散測定は、データがどの程度類似しているかを評価し、データが中心値からどの程度離れているかを説明するのに役立ちます。このように、分散の尺度は、平均の代表度を評価するのにも役立ちます。
平均だけではデータのグループを説明するには不十分であることを証明するのは簡単です。 2 つのグループの平均値は同じであっても、データの変動範囲が大きく異なる場合があります。例えば：
-グループ A (観測データ): 5; 5; 5.
-グループ B (観測データ): 4; 5; 6.
-グループ C (観測データ): 0; 5; 10.
3 つのグループの平均は同じ (5) ですが、グループ「A」ではデータ間にばらつきがありませんが、グループ「B」ではばらつきがグループ「C」よりも小さくなります。したがって、データを表示するためのより完全な方法 (平均などの中心傾向の尺度を適用することに加えて) は、分散の尺度を適用することです。主な分散対策は次のとおりです。
– 合計振幅: データのグループの最大値と最小値の差です。
– 平方和: 各値と分布の平均の差に基づきます。
-分散: グループ内の観測値の数で割った平方和から 1 を引いた値です。
-標準偏差: 変動と同じ測定値で表されます (Kg、cm、m3…)。
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