Phân tán đo lường mức độ phân tán rộng rãi của các điểm dữ liệu của một tập dữ liệu. Độ lệch chuẩn bị ảnh hưởng rất nhiều bởi các ngoại lệ cực đoan mà lần lượt ảnh hưởng đến mức trung bình. Độ lệch tuyệt đối trung bình dựa trên trung vị, có thể cung cấp thước đo dữ liệu cốt lõi mà không bị ảnh hưởng bởi một vài điểm dữ liệu cực đoan. Theo thống kê kinh doanh của Nhật Bản, xếp hạng của Naval Bajpai, độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD) cung cấp một thước đo tuyệt đối không bị ảnh hưởng bởi các ngoại lệ cực đoan có thể loại bỏ phân tích thống kê dựa trên phương tiện và độ lệch chuẩn.
Các mặt hàng bạn sẽ cần
-
Tập dữ liệu
-
Máy tính
Tính trung bình
Liệt kê tất cả các quan sát trong tập dữ liệu từ nhỏ nhất đến lớn nhất. Nếu một số xảy ra nhiều hơn một lần, hãy liệt kê nó cùng số lần xảy ra.
Đếm số lượng quan sát.
Chia số lượng quan sát cho 2. Nếu có một số lượng quan sát lẻ và do đó chúng không thể chia đều cho nhau, quan sát giữa là trung vị. Mặt khác, trung bình của hai số giữa là điểm giữa chừng.
Thực hiện hai quan sát ngay phía trên và dưới điểm giữa. Sau đó, trung bình hai quan sát. Giá trị này là trung vị.
Tính độ lệch tuyệt đối trung vị
Trừ từng giá trị trong tập dữ liệu từ trung vị. Điều này cho độ lệch của từng điểm dữ liệu từ trung vị.
Tổng cộng tất cả các độ lệch cho tập dữ liệu. Điều này có thể được tăng tốc bằng cách sử dụng một máy tính.
Chia tổng số cho tất cả các độ lệch cho dữ liệu được đặt cho số lượng quan sát. Kết quả là độ lệch tuyệt đối trung vị.
Lời khuyên
-
Theo cuốn sách, Số liệu thống kê thực tế của Nhà khoa học phân tích, trong khi MAD không phải là ước tính độ lệch chuẩn, nếu phân phối dữ liệu xấp xỉ bình thường, nhân MAD với 1.483 cung cấp ước tính gần đúng về độ lệch chuẩn.
Cảnh báo
Thống kê dựa trên trung vị không thể được sử dụng trong sáu thống kê dựa trên chất lượng sigma.
