عند توضيح مقاييس التشتت لمجموعة من البيانات نستعمل التمثيل، يُقصد بالتشتت الإحصائي المدى الذي من المحتمل أن تتغير فيه البيانات الرقمية حول القيمة المتوسطة، بمعنى آخر يساعد التشتت على فهم توزيع البيانات، مقاييس التشتت في الإحصاء حيث تساعد مقاييس التشتت في تفسير تباين البيانات المختلفة والمتنوعة، أي معرفة مقدار البيانات المتجانسة أو غير المتجانسة بعبارات بسيطة يوضح مدى ضغط أو تشتيت المتغير، وأنواع مقاييس التشتت هناك نوعان رئيسيان من طرق التشتت في الإحصائيات وهما على النحو التالي أولا المقياس المطلق للتشتت، وثانيا المقياس النسبي للتشتت، عند توضيح مقاييس التشتت لمجموعة من البيانات نستعمل التمثيل.
محتويات
عند توضيح مقاييس التشتت لمجموعة من البيانات نستعمل التمثيل
المقياس المطلق للتشتت، يحتوي المقياس المطلق للتشتت على نفس الوحدة مثل مجموعة البيانات الأصلية، حيث تعبر طريقة التشتت المطلق عن الاختلافات من حيث متوسط انحرافات الملاحظات مثل الانحرافات المعيارية أو المتوسطة، كما يشمل أيضا كل من النطاق والانحراف المعياري والانحراف الربعي وما إلى ذلك، أنواع مقاييس التشتت المطلقة وهي على النحو التالي: النطاق: هو ببساطة الفرق بين القيمة القصوى والحد الأدنى المعطى في مجموعة البيانات. مثال: 1 ، 3،5 ، 6 ، 7 => النطاق = 7-1 = 6، التباين: استقطاع المتوسط من كل بيانات في المجموعة ثم تربيع كل منها وإضافة كل مربع ثم قسمة التباين في النهاية على العدد الإجمالي للقيم في مجموعة البيانات. التباين (σ2) = ∑ (X − μ) 2 / N، الانحراف المعياري: يُعرف الجذر التربيعي للتباين بالانحراف المعياري ، أي SD. = √σ، الربعية والانحراف الربعي: الربعية هي القيم التي تقسم قائمة الأرقام إلى أرباع، حيث ان الانحراف الربعي هو نصف المسافة بين الربيع الثالث والربيع الأول، ومتوسط الانحراف: يُعرف متوسط الأرقام بالمتوسط ويعرف المتوسط الحسابي للانحرافات المطلقة للملاحظات عن مقياس الاتجاه المركزي باسم الانحراف المتوسط (ويسمى أيضًا متوسط الانحراف المطلق).
- السؤال هو : عند توضيح مقاييس التشتت لمجموعة من البيانات نستعمل التمثيل ؟
- الإجابة الصحيحة على السؤال هي : الصندوق وطرفاه.