주요 측면에 대한 분석은 다음과 같습니다.
1. 변동 유형 :
* 정량적 변화 : 숫자 값의 차이 (예 :높이, 체중, 소득).
* 질적 변형 : 범주 또는 속성의 차이 (예 :성별, 색상, 유형).
2. 변동 측정 :
* 범위 : 가장 높은 값과 가장 낮은 값의 차이.
* 분산 : 평균에서 평균 제곱 편차.
* 표준 편차 : 분산의 제곱근은 일반적으로 평균과 다른 데이터 포인트의 양을 제공합니다.
* 사 분위 범위 (IQR) : 75 번째 백분위 수 (Q3)와 25 번째 백분위 수 (Q1)의 차이는 데이터의 중간 50%의 확산을 포착합니다.
* 변동 계수 : 표준 편차의 평균 비율은 데이터 세트 간의 상대적 변동성을 다른 단위와 비교하는 데 유용합니다.
3. 변화의 중요성 :
* 데이터 이해 : 변형은 값 분포를 이해하고 이상치를 식별하며 데이터의 신뢰성을 평가하는 데 도움이됩니다.
* 통계 분석 : 많은 통계 테스트는 인구에 대한 결론을 도출하기 위해 변동 측정에 의존합니다.
* 의사 결정 : 변형은 샘플링, 예측 및 위험 평가에 대한 결정에 정보를 제공 할 수 있습니다.
예 :
수업 시간에 학생들의 높이에 대한 데이터를보고 있다고 상상해보십시오. 당신은 그것을 관찰 할 수 있습니다 :
* 높이 범위는 1.5 미터, 1.6 미터에서 3.1 미터입니다.
* 표준 편차는 0.2 미터로 평균 높이 주위에 비교적 작은 스프레드를 나타냅니다.
*이 정보는 높이가 평균 주위에 분포되어 있음을 보여 주지만 데이터에는 약간의 차이가 있습니다.
요약 : 변형은 데이터 분석의 기본 개념으로, 데이터의 스프레드, 변동성 및 분포를 이해하는 데 도움이되며, 이는 의미있는 통찰력을 도출하고 정보에 입각 한 결정을 내리는 데 중요합니다.
