عندما يكون معامل الاختلاف مضللاً: متوسط قريب من الصفر
تحقق من المقام ومقياس القياس قبل تفسير الانحراف المعياري كنسبة مئوية من المتوسط.
الطريقة
معامل الاختلاف يقارن الانحراف المعياري مع المتوسط. يقوم نموذج النسبة المئوية بضرب تلك النسبة بـ 100. وتعتمد فائدته على القياس: هناك حاجة إلى صفر ذو معنى لإجراء مقارنة نسبية. الأطوال أو الكتل الموجبة يمكن أن تلبي هذا الشرط؛ قراءات مئوية لا. تحقق مما إذا كان انحرافك المعياري يصف عينة أم مجموعة سكانية كاملة وحافظ على اتساق هذا الاختيار عبر المجموعات.
مثال عملي
مع متوسط 100 والانحراف المعياري 5، تكون النسبة هي 5 ÷ 100 × 100 = 5%. مع متوسط 0.1 ونفس الانحراف المعياري، يصبح 5 ÷ 0.1 × 100 = 5,000%. الرقم الثاني الكبير يعكس بشكل أساسي المقام الصغير. يؤدي نقل هذا المتوسط إلى 0.2 إلى خفض النسبة المئوية إلى 2,500% إلى النصف، على الرغم من عدم تغيير الانحراف المعياري. عند متوسط الصفر، يكون القسمة غير محدد. تحتاج نتيجة المتوسط السلبي أيضًا إلى تفسير دقيق؛ إن اصطلاح المتوسط المطلق غير السلبي لا يصلح مقياس قياس غير مناسب.
الضوابط والحدود
استخدم معامل الاختلاف للمقارنة النسبية فقط بعد التحقق من تلك الافتراضات. فحص المتوسط والانحراف المعياري والملاحظات الأصلية معًا. إن المتوسط القريب من الصفر، أو القياسات الإيجابية والسلبية المختلطة، أو الصفر التعسفي يجعل النسبة المئوية المستقلة غير موثوقة. يؤدي تحويل الأمتار إلى سنتيمترات إلى الحفاظ على النسبة، بينما لا يؤدي ذلك إلى إضافة إزاحة إلى مقياس درجة الحرارة. لا توجد نسبة عالمية تقسم كل مجموعة بيانات إلى تباين جيد وسيئ، وهذه النسبة ليست فاصل ثقة.
الآلات الحاسبة ذات الصلة
المصدر: NIST — معامل الاختلاف