<\/p>\n
Der Interquartilbereich<\/strong> und die Standardabweichung<\/strong> sind zwei M\u00f6glichkeiten, die Werteverteilung in einem Datensatz zu messen.<\/span><\/p>\n Dieses Tutorial bietet eine kurze Erl\u00e4uterung jeder Metrik sowie die \u00c4hnlichkeiten und Unterschiede zwischen den beiden.<\/span><\/p>\n Der Interquartilbereich<\/strong> (IQR) eines Datensatzes ist die Differenz zwischen dem ersten Quartil (dem 25. Perzentil) und dem dritten Quartil (dem 75. Perzentil). Es misst die Verteilung der durchschnittlichen 50 % der Werte.<\/span><\/p>\n IQR = Q3 \u2013 Q1<\/strong><\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz:<\/span><\/p>\n Datensatz:<\/strong> 1, 4, 8, 11, 13, 17, 19, 19, 20, 23, 24, 24, 25, 28, 29, 31, 32<\/span><\/p>\n Laut dem Interquartilbereichsrechner wird der Interquartilbereich (IQR) f\u00fcr diesen Datensatz wie folgt berechnet:<\/span><\/p>\n Dies sagt uns, dass die mittleren 50 % der Werte im Datensatz eine Abweichung von 14,5<\/strong> aufweisen.<\/span><\/p>\n Standardabweichung<\/strong><\/p>\n Die Standardabweichung<\/strong> eines Datensatzes ist eine M\u00f6glichkeit, die typische Abweichung einzelner Werte vom Mittelwert zu messen. Es wird wie folgt berechnet:<\/span><\/p>\n s = \u221a(\u03a3(x i<\/sub> \u2013 x<\/span> ) 2<\/sup> \/ (n-1))<\/strong><\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz:<\/span><\/p>\n Datensatz:<\/strong> 1, 4, 8, 11, 13, 17, 19, 19, 20, 23, 24, 24, 25, 28, 29, 31, 32<\/span><\/p>\n Mithilfe eines Taschenrechners k\u00f6nnen wir ermitteln, dass die Standardabweichung dieses Datensatzes 9,25<\/strong> betr\u00e4gt. Dies gibt uns eine Vorstellung davon, wie weit der typische Wert vom Durchschnitt entfernt ist.<\/span><\/p>\n Der Interquartilbereich und die Standardabweichung weisen die folgende \u00c4hnlichkeit auf:<\/strong><\/span><\/p>\n Der Interquartilbereich und die Standardabweichung weisen jedoch den folgenden wesentlichen Unterschied auf:<\/strong><\/span><\/p>\n Sie sollten den Interquartilbereich verwenden, um die Verteilung von Werten in einem Datensatz zu messen, wenn es extreme Ausrei\u00dfer gibt.<\/span><\/p>\n Umgekehrt sollten Sie die Standardabweichung verwenden, um die Werteverteilung zu messen, wenn es keine extremen Ausrei\u00dfer gibt.<\/span><\/p>\n Betrachten Sie zur Veranschaulichung des Grunds den folgenden Datensatz:<\/span><\/p>\n Datensatz:<\/strong> 1, 4, 8, 11, 13, 17, 19, 19, 20, 23, 24, 24, 25, 28, 29, 31, 32<\/span><\/p>\n Zu Beginn des Artikels haben wir die folgenden Metriken f\u00fcr diesen Datensatz berechnet:<\/span><\/p>\n Bedenken Sie jedoch, ob der Datensatz einen extremen Ausrei\u00dfer aufweist:<\/span><\/p>\n Datensatz:<\/strong> 1, 4, 8, 11, 13, 17, 19, 19, 20, 23, 24, 24, 25, 28, 29, 31, 32, 378<\/strong><\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnten einen Rechner verwenden, um die folgenden Metriken f\u00fcr diesen Datensatz zu ermitteln:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass sich der Interquartilbereich kaum \u00e4ndert, wenn ein Ausrei\u00dfer vorhanden ist, w\u00e4hrend die Standardabweichung von 9,25 auf 85,02 steigt.<\/span><\/p>\n Ma\u00dfe der zentralen Tendenz: Definition und Beispiele<\/a> Der Interquartilbereich und die Standardabweichung sind zwei M\u00f6glichkeiten, die Werteverteilung in einem Datensatz zu messen. Dieses Tutorial bietet eine kurze Erl\u00e4uterung jeder Metrik sowie die \u00c4hnlichkeiten und Unterschiede zwischen den beiden. Interquartilbereich Der Interquartilbereich (IQR) eines Datensatzes ist die Differenz zwischen dem ersten Quartil (dem 25. Perzentil) und dem dritten Quartil (dem 75. Perzentil). Es […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Interquartilbereich<\/strong><\/span><\/h3>\n
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\u00c4hnlichkeiten und Unterschiede<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Wann jeweils zu verwenden ist<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Streuungsma\u00dfe: Definition und Beispiele
So finden Sie Ausrei\u00dfer mithilfe des Interquartilbereichs<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"