Choisir la bonne mesure de la dispersion dans les statistiques de la psychologie
Les mesures de dispersion que vous utilisez dans les statistiques de la psychologie vous montrent la propagation ou de la variabilité de la variable que vous mesurez. Les trois principales sont la gamme, l'écart interquartile et l'écart type.
Sommaire
Apprendre à connaître la gamme, interquartile et la déviation standard
Les trois mesures les plus importantes de la dispersion sont définis comme suit:
La gamme est la différence entre le score le plus élevé et le plus bas score dans une variable. Ce sont les valeurs qui ont été marqués par les participants à l'étude, et pas nécessairement les résultats les plus élevés et les plus bas possibles.
La gamme interquartile est la différence entre le quartile supérieur et le quartile inférieur dans un ensemble de valeurs ordonnées. Quartiles sont formées en divisant un ensemble de valeurs ordonnées en quatre groupes de taille égale.
La écart-type (souvent abrégé en Std. Dev. ou SD) est la déviation moyenne des scores de vos données établies à partir de leur score moyen pour une variable particulière. La score moyen est la moyenne des scores sur une variable. L'écart type indique la mesure dans laquelle les scores sur un écartent variable à partir du score moyen.
Travaillant qui mesure de la dispersion à utiliser
Vous déterminez la mesure la plus appropriée de la dispersion comme suit, en fonction de la nature de vos données:
Les données mesurées au niveau nominal: Parce que les trois mesures de dispersion nécessitent des données à être classé ou résumé, aucun d'entre eux sont appropriés pour les données mesurées au niveau nominal.
Les données mesurées au niveau ordinal: La gamme et la gamme interquartile sont appropriées. L'intervalle interquartile est généralement préférable, car il est plus instructif que la gamme.
Les données mesurées au niveau de l'intervalle / rapport: Tous les trois mesures de dispersion que nous avons examinés sont appropriées. L'écart type est généralement préférable. Cependant, l'écart-type (ou la variance) ne convient pas quand il ya des dizaines et / ou asymétrie extrêmes dans votre ensemble de données. Dans cette situation, l'intervalle interquartile est généralement préférable.
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