МЕРЫ ДИСПЕРСИИ

(measures of dispersion) — различные способы вычисления степени, в которой совокупность индивидуальных величин — наблюдений, чисел и т.д. — группируется вокруг митральной точки. Меры дисперсии, тесно связанные с мерами центральной тенденции, подразделяются на шесть вариантов: размах, средняя дисперсия,  стандартное квадратическое отклонение, стандартная ошибка,  асимметричное отклонение  и куртозис. Размах — самая простая мера, касающаяся фактического распространения величин и равная разности между максимальной и минимальной величинами. Средняя дисперсия — мера отклонения совокупности величин, которая используется только с мерами интервального доказывает степень группировки индивидуальных величин своей средней. Ее вычисляют возведением в квадрат среднеарифметического отклонения индивидуальных величин от их средней, посредством чего обеспечивается учет как отрицательных значений, так и наличие чрезмерно низких и чрезмерно высоких величин. Низкое значение средней дисперсии — признак большой степени однородности величин, а высокое — низкой степени. Стандартное квадратическое отклонение — квадратный корень средней дисперсии. Предпочтительнее, чем средняя дисперсия, потому что проще интерпретировать, имея значения в том масштабе значений, из которых оно получено. Стандартная ошибка — оценка степени, в которой средняя данной совокупности величин, извлеченных из выборки, отклоняется от истинной средней всей совокупности. Ее следует применять лишь с мерами интервального уровня. Асимметричное отклонение определяет степень отклонения влево или вправо совокупности мер от симметрии кривой нормального распределения. Там, где меры имеют тенденцию располагаться направо от кривой, величина — отрицательная. Куртозис показывает степень, в которой "кривая" совокупности наблюдений является более рельефной или более слабой, чем нормальное распределение,  чей куртозис равен нулю. Слабое (более тесное) распределение имеет положительное значение, а рельефная кривая — отрицательное.