0의 표준편차를 해석하는 방법

에 의해 벤자민 앤더슨 7월 18, 2023 가이드 댓글 0개

통계에서는 표준편차를 사용하여 표본의 값 분포를 측정합니다.

다음 공식을 사용하여 주어진 표본의 표준 편차를 계산할 수 있습니다.

√ Σ(x _i – x _bar ) ² / (n-1)

금:

표준 편차 값이 높을수록 값이 샘플 에 더 많이 분산되어 있습니다.

표준 편차 값이 낮을수록 값이 더 밀접하게 그룹화됩니다.

표본의 표준편차가 0이면 표본의 모든 값이 정확히 동일하다는 의미입니다.

즉, 값 사이에 간격이 없습니다.

다음 예에서는 실제로 표준 편차 0을 해석하는 방법을 보여줍니다.

도마뱀 10마리의 단순 무작위 표본을 수집하고 길이(인치)를 측정한다고 가정합니다.

길이 : 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7

표본에 포함된 도마뱀의 평균 길이는 7인치입니다.

이를 알면 이 데이터 세트에 대한 표본 표준 편차를 계산할 수 있습니다.

표본 표준편차는 0 으로 나타납니다.

각 도마뱀의 길이는 정확히 동일하므로 데이터 세트의 값 분포는 정확히 0입니다.

실제 데이터 세트의 표준편차가 0인 것은 전적으로 가능하지만 그런 경우는 드뭅니다.

표준 편차 0이 발생할 가능성이 가장 높은 시나리오는 희귀 사건에 대한 작은 샘플을 수집할 때입니다.

예를 들어, 특정 도시에서 일주일 동안의 교통사고 건수에 대한 데이터를 수집한다고 가정해 보겠습니다.

다음 데이터를 수집하는 것이 전적으로 가능합니다.

이 시나리오에서는 일일 평균 사고 횟수가 0이고 표준 편차도 0입니다.

또는 6개월 동안 기업의 고가 제품의 월간 판매량에 대해 다음 데이터를 수집할 수도 있습니다.

제품이 너무 비싸기 때문에 회사에서는 한 달에 정확히 두 개만 판매하는 것으로 나타났습니다.

이 시나리오에서 월간 판매 제품의 평균 개수는 2개이고 월별 판매 제품의 표준 편차는 0입니다.

실제 데이터 세트에서 표준편차 0을 만날 때마다 이는 데이터 세트의 모든 값이 정확히 동일하다는 것을 의미한다는 점만 알아두십시오.

다음 자습서에서는 통계의 표준 편차에 대한 추가 정보를 제공합니다.

안녕하세요. 저는 통계학 교수를 퇴직하고 전임 통계 교사로 변신한 벤자민입니다. 통계 분야의 광범위한 경험과 전문 지식을 바탕으로 Statorials를 통해 학생들에게 힘을 실어주기 위해 지식을 공유하고 싶습니다. 더 알아보기