Comment repérer la variabilité statistique dans un histogramme

Vous pouvez avoir une idée de la variabilité dans un ensemble en regardant son histogramme des données statistiques. Par exemple, si les données sont tous les mêmes, ils sont tous placés dans une seule barre, et il n'y a pas de variabilité. Si une quantité égale de données est en chacun de plusieurs groupes, l'histogramme semble plat avec les bars ferment à la même Hauteur cela signale une bonne quantité de variabilité.

L'idée d'un histogramme plat indiquant une certaine variabilité peut aller à l'encontre de votre intuition, et vous si elle ne sont pas seuls. Si vous songez à un histogramme plat signifie pas de variabilité, vous êtes probablement penser à un tableau de temps, où des nombres uniques sont représentées dans le temps. Rappelez-vous, cependant, que l'histogramme ne montre pas les données au fil du temps - il montre toutes les données à un point dans le temps. Depuis l'histogramme est plat, ce qui signifie que les données sont réparties sur l'ensemble du spectre, d'où une grande variabilité.




Tout aussi intéressante est l'idée que un histogramme avec une grosse bosse dans le milieu et queues en pente forte baisse de chaque côté a fait moins de variabilité d'un histogramme qui est directement à travers. Les courbes ressemblant collines dans un histogramme représentent des touffes de données qui sont rapprochés, donc une faible variabilité.

Variabilité dans un histogramme est plus élevé lorsque les barres plus hautes sont plus dispersés loin de la moyenne et inférieure lorsque les barres plus hautes sont proches de la moyenne.

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Pour les âges de la meilleure actrice aux Oscars gagnants indiqués sur la figure ci-dessus, vous voyez beaucoup d'actrices sont dans la tranche d'âge de 30 à 35, et la plupart des actrices sont entre 20-50 ans d'âge, ce qui est assez Divers- alors vous avoir ces valeurs aberrantes, ces quelques actrices plus âgées (7) d'entre eux qui se propagent sur les données plus loin, la variabilité croissante globale des données.

La statistique la plus communément utilisée pour mesurer la variabilité dans un ensemble de données est le écart-type, dans un sens qui mesure la distance approximative «moyen» ou «type» que le mensonge de données à partir de la moyenne. L'écart-type pour les données d'âge Meilleur Actrice est 11.35 ans. Un écart-type de 11,35 ans est assez importante dans le contexte de ce problème, mais l'écart type est basée sur la distance moyenne de la moyenne et la moyenne est influencée par les valeurs extrêmes, de sorte que l'écart type est influencé aussi bien.


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