Statistiche: differenza tra le misure di tendenza centrale e misura di variazione

Una tendenza centrale = y si riferisce a un valore centrale o un valore rappresentativo di una serie statistiche. E 'difficile per chiunque di comprendere o ricordare un folto gruppo di dati grezzi. Si vorrebbe conoscere il valore critico che rappresenta tutti gli elementi di una serie. Tale valore è chiamato tendenza centrale o il valore medio. Per esempio, è molto difficile da capire i dati relativi al reddito di milioni di indiani. Tuttavia non è detto che nel 2001 il reddito medio di persone in India era di 16.000 all'anno, Sarà facile per noi indovinare la condizione economica della maggior parte degli indiani. È questo valore medio che si chiama tendenza centrale della serie. Si chiama misure di posizione. Così misure di tendenza centrale si riferiscono a tutti quei metodi di metodi statistici di analisi statistica per cui le medie della serie statistica sono elaborate. Secondo Croxton e Cowden “ media è un singolo valore all'interno del campo dei dati utilizzata per rappresentare tutti i valori della serie. Dal momento che in media è da qualche parte all'interno della gamma di dati, a volte è chiamato misure del valore centrale. Secondo Clark media è una figura che rappresenta l'intero gruppo.

Misure di variazione:

Secondo ruscelli e la dispersione cazzo o diffusione è il grado di dispersione o di variazione della variabile sul valore centrale. Secondo Simpson e Kafka la misura della dispersione ness della massa della figura in una serie su una media è chiamato misura della variazione o dispersione. Sono necessarie misure di variazioni per 4 scopi fondamentali:
1. Per determinare l'affidabilità di una media.
2. Per servire come base per il controllo della variabilità.
3. Per confrontare due o più serie per quanto riguarda la loro variabilità.
4. Per facilitare l'uso di altre misure statistiche

Essenziali di buona media:.

Poiché una media è un singolo valore che rappresenta un gruppo di valori, si desidera che tale valore soddisfa le seguenti proprietà :

1. Facile da capire: Poiché i metodi statistici sono progettati per semplificare la complessità, è desiderabile che una media dovrebbe essere tale che può essere facilmente compreso tuttavia il suo uso è limitato per essere molto limitata
2.. Semplice da calcolare: An medio non deve solo essere facile da capire ma anche semplice da calcolare in modo che possa essere utilizzata ampiamente. Tuttavia se facilità di calcolo è desiderabile, non dovrebbe essere sorta a scapito di altri vantaggi che se nell'interesse di una maggiore precisione, l'uso di un media più difficile è desiderabile, si dovrebbe preferire che.
3. Sulla base di tutti gli elementi: la media deve dipendere ogni elemento della serie in modo che se c'è ne dell'articolo è caduto la stessa media è alterata Pagina 4.. Non essere indebitamente influenzato da osservazioni estreme: anche se ogni elemento dovrebbe influenzare il valore della media, nessuno degli elementi dovrebbe influenzare indebitamente. Se uno o due elementi molto piccoli o molto grandi incidono eccessivamente la media, cioè aumentare o diminuire il suo valore la media non può essere veramente tipico se l'intera serie. In altre parole estremo può distorcere la media e ridurre la sua utilità.
5. Rigidamente definito: una media opportunamente definita in modo che abbia una e una sola interpretazione. Si dovrebbe preferibilmente essere definito dalla formula algebrica modo che se persone diverse calcolare media dalla stessa figura tutti ottengono la stessa risposta. La media non deve dipende dal pregiudizio personale e pregiudizi del ricercatore altrimenti i risultati possono essere fuorvianti Hotel  .;