Pravidlo rozsahu pre štandardnú odchýlku

C.K. Taylor/Getty Images

Smerodajná odchýlka a rozsah sú obe miery šírenie súboru údajov . Každé číslo nám svojím vlastným spôsobom hovorí, ako sú údaje rozmiestnené, pretože obe sú mierou variácie. Hoci medzi nimi nie je explicitný vzťah rozsah a štandardná odchýlka , existuje apravidlo palcato môže byť užitočné pri spájaní týchto dvoch štatistík. Tento vzťah sa niekedy označuje ako pravidlo rozsahu pre štandardnú odchýlku.

Pravidlo rozsahu nám hovorí, že štandardná odchýlka vzorky je približne rovná jednej štvrtine rozsahu údajov. Inými slovami s = (Maximum – Minimum)/4 . Toto je veľmi jednoduchý vzorec na použitie a mal by sa používať len ako veľmi hrubý odhad smerodajnej odchýlky .

Príklad

Aby sme videli príklad, ako funguje pravidlo rozsahu, pozrieme sa na nasledujúci príklad. Predpokladajme, že začneme s hodnotami údajov 12, 12, 14, 15, 16, 18, 18, 20, 20, 25. Tieto hodnoty majú priemerný 17 a štandardná odchýlka približne 4,1. Ak namiesto toho najprv vypočítame rozsah našich údajov ako 25 – 12 = 13 a potom toto číslo vydelíme štyrmi, máme odhad štandardnej odchýlky ako 13/4 = 3,25. Toto číslo je relatívne blízko k skutočnej štandardnej odchýlke a je dobré pre hrubý odhad.

Prečo to funguje?

Môže sa zdať, že pravidlo rozsahu je trochu zvláštne. Prečo to funguje? Nezdá sa vám úplne ľubovoľné rozdeliť rozsah štyrmi? Prečo by sme nedelili iným číslom? V zákulisí sa skutočne deje nejaké matematické opodstatnenie.

Pripomeňte si vlastnosti zvonová krivka a pravdepodobnosti z a štandardné normálne rozdelenie . Jedna funkcia súvisí s množstvom údajov, ktoré spadajú do určitého počtu štandardných odchýlok:

• Približne 68 % údajov je v rámci jednej štandardnej odchýlky (vyššej alebo nižšej) od priemeru.
• Približne 95 % údajov je v rámci dvoch štandardných odchýlok (vyšších alebo nižších) od priemeru.
• Približne 99 % je v rámci troch štandardných odchýlok (vyšších alebo nižších) od priemeru.

Číslo, ktoré použijeme, súvisí s 95 %. Môžeme povedať, že 95 % od dvoch štandardných odchýlok pod priemerom po dve štandardné odchýlky nad priemerom, máme 95 % našich údajov. Takmer celé naše normálne rozdelenie by sa teda rozprestieralo na úsečke, ktorá má celkovo štyri štandardné odchýlky.

Nie všetky údaje sú normálne rozdelené a majú tvar zvonovej krivky. Väčšina údajov je však dostatočne spracovaná na to, aby dve štandardné odchýlky od priemeru zachytili takmer všetky údaje. Odhadujeme a hovoríme, že štyri štandardné odchýlky sú približne veľkosťou rozsahu, takže rozsah delený štyrmi je približná aproximácia štandardnej odchýlky.

Používa sa pre pravidlo rozsahu

Pravidlo rozsahu je užitočné pri mnohých nastaveniach. Po prvé, ide o veľmi rýchly odhad štandardnej odchýlky. Smerodajná odchýlka vyžaduje, aby sme najskôr našli priemer, potom odčítali tento priemer od každého údajového bodu, umocnili rozdiely, pridali ich, vydelili o jednu menej, než je počet údajových bodov, a potom (nakoniec) odmocninu. Na druhej strane pravidlo rozsahu vyžaduje iba jedno odčítanie a jedno delenie.

Ďalšími miestami, kde je pravidlo rozsahu užitočné, je situácia, keď máme neúplné informácie. Vzorce na určenie veľkosti vzorky vyžadujú tri informácie: požadované chybovosť , úroveň dôvery a štandardná odchýlka populácie, ktorú skúmame. Mnohokrát je nemožné vedieť, aká je populácia smerodajná odchýlka je. Pomocou pravidla rozsahu môžeme odhadnúť túto štatistiku a potom vedieť, akú veľkú vzorku by sme mali vytvoriť.