Standardavvikelsen beräknas med hjälp av varje observation i datamängden. Följaktligen kallas det ett känsligt mått eftersom det kommer att påverkas av extremvärden. … I det här fallet är IQR det föredragna spridningsmåttet eftersom urvalet har en extremvärde.
Vad är en fördel med standardavvikelsen jämfört med IQR?
Standardavvikelsen beskriver hur långt, i genomsnitt, varje observation är från medelvärdet. Den påverkas av extrema värden, men fördelen den har över det interkvartila intervallet är att den använder alla observationer i sin beräkning.
När skulle du föredra IQR framför standardavvikelsen?
Du bör använda interkvartilintervallet för att mäta spridningen av värden i en datauppsättning när det finns extrema extremvärden. Omvänt bör du använda standardavvikelsen för att mäta spridningen av värden när det inte finns några extrema extremvärden.
Varför är IQR bättre än standardavvikelse för sned data?
Detta är ytterligare ett skäl till varför det är bättre att använda IQR när man mäter spridningen av en skev datamängd. … I en skev fördelning har den övre halvan och den nedre halvan av data olika spridningsmängder, så inget enskilt tal som standardavvikelsen kan beskriva spridningen mycket väl.
Är IQR eller standardavvikelse bättre förvariation?
Standardavvikelsen och variansen är att föredra eftersom de tar hänsyn till hela din datauppsättning, men det betyder också att de lätt kan påverkas av extremvärden. För snedfördelningar eller datauppsättningar med extremvärden är interkvartilintervallet det bästa måttet.
