Izračun srednjega absolutnega odstopanja
C.K.Taylor
V statistiki je veliko meritev širjenja ali disperzije. Čeprav je obseg in standardni odklon najpogosteje uporabljeni, obstajajo tudi drugi načini za količinsko opredelitev disperzije. Ogledali si bomo, kako izračunati povprečno absolutno odstopanje za niz podatkov.
Opredelitev
Začnemo z definicijo povprečnega absolutnega odklona, ki ga imenujemo tudi povprečni absolutni odklon. Formula, prikazana s tem člankom, je formalna definicija povprečnega absolutnega odstopanja. Morda bi bilo bolj smiselno to formulo obravnavati kot postopek ali vrsto korakov, ki jih lahko uporabimo za pridobitev naše statistike.
- Začnemo z an povprečje ali meritev središča , nabora podatkov, ki ga bomo označili z m.
- Nato ugotovimo, za koliko vsaka od podatkovnih vrednosti odstopa m. To pomeni, da vzamemo razliko med vsako vrednostjo podatkov in m.
- Po tem vzamemo absolutna vrednost vsake razlike od prejšnjega koraka. Z drugimi besedami, izpustimo vse negativne predznake za katero koli razliko. Razlog za to je, da obstajajo pozitivna in negativna odstopanja od m. Če ne najdemo načina za odpravo negativnih predznakov, se bodo vsa odstopanja izničila, če jih seštejemo.
- Zdaj seštejemo vse te absolutne vrednosti.
- Na koncu to vsoto delimo z n , kar je skupno število vrednosti podatkov. Rezultat je povprečni absolutni odklon.
Različice
Obstaja več različic zgornjega postopka. Upoštevajte, da nismo natančno navedli, kaj m je. Razlog za to je, da bi lahko uporabili različne statistike m. Običajno je to središče našega niza podatkov, zato je mogoče uporabiti katero koli meritev osrednje težnje.
Najpogostejše statistične meritve središča nabora podatkov so povprečje, mediana in način. Tako bi lahko katero koli od teh uporabili kot m pri izračunu srednjega absolutnega odstopanja. Zato se običajno nanaša na povprečno absolutno odstopanje od povprečja ali povprečno absolutno odstopanje od mediane. Videli bomo več primerov tega.
Primer: povprečje absolutnega odstopanja od povprečja
Recimo, da začnemo z naslednjim nizom podatkov:
1, 2, 2, 3, 5, 7, 7, 7, 7, 9.
Srednja vrednost tega niza podatkov je 5. Naslednja tabela bo organizirala naše delo pri izračunu povprečnega absolutnega odstopanja od povprečja.
| Podatkovna vrednost | Odstopanje od povprečja | Absolutna vrednost odstopanja |
| 1 | 1 - 5 = -4 | |-4| = 4 |
| dva | 2 - 5 = -3 | |-3| = 3 |
| dva | 2 - 5 = -3 | |-3| = 3 |
| 3 | 3 - 5 = -2 | |-2| = 2 |
| 5 | 5 - 5 = 0 | |0| = 0 |
| 7 | 7 - 5 = 2 | |2| = 2 |
| 7 | 7 - 5 = 2 | |2| = 2 |
| 7 | 7 - 5 = 2 | |2| = 2 |
| 7 | 7 - 5 = 2 | |2| = 2 |
| 9 | 9 - 5 = 4 | |4| = 4 |
| Skupaj absolutnih odstopanj: | 24 |
Zdaj to vsoto delimo z 10, saj je skupaj deset podatkovnih vrednosti. Povprečno absolutno odstopanje od povprečja je 24/10 = 2,4.
Primer: povprečje absolutnega odstopanja od povprečja
Zdaj začnemo z drugačnim nizom podatkov:
1, 1, 4, 5, 5, 5, 5, 7, 7, 10.
Tako kot prejšnji niz podatkov je povprečje tega niza podatkov 5.
| Podatkovna vrednost | Odstopanje od povprečja | Absolutna vrednost odstopanja |
| 1 | 1 - 5 = -4 | |-4| = 4 |
| 1 | 1 - 5 = -4 | |-4| = 4 |
| 4 | 4 - 5 = -1 | |-1| = 1 |
| 5 | 5 - 5 = 0 | |0| = 0 |
| 5 | 5 - 5 = 0 | |0| = 0 |
| 5 | 5 - 5 = 0 | |0| = 0 |
| 5 | 5 - 5 = 0 | |0| = 0 |
| 7 | 7 - 5 = 2 | |2| = 2 |
| 7 | 7 - 5 = 2 | |2| = 2 |
| 10 | 10 - 5 = 5 | |5| = 5 |
| Skupaj absolutnih odstopanj: | 18 |
Tako je povprečno absolutno odstopanje od povprečja 18/10 = 1,8. Ta rezultat primerjamo s prvim primerom. Čeprav je bilo povprečje za vsakega od teh primerov enako, so bili podatki v prvem primeru bolj razpršeni. Iz teh dveh primerov vidimo, da je povprečni absolutni odklon od prvega primera večji od povprečnega absolutnega odklona od drugega primera. Večje kot je srednje absolutno odstopanje, večja je razpršenost naših podatkov.
Primer: povprečno absolutno odstopanje od mediane
Začnite z istim naborom podatkov kot v prvem primeru:
1, 2, 2, 3, 5, 7, 7, 7, 7, 9.
Mediana nabora podatkov je 6. V naslednji tabeli prikazujemo podrobnosti izračuna povprečnega absolutnega odstopanja od mediane.
| Podatkovna vrednost | Odstopanje od mediane | Absolutna vrednost odstopanja |
| 1 | 1 - 6 = -5 | |-5| = 5 |
| dva | 2 - 6 = -4 | |-4| = 4 |
| dva | 2 - 6 = -4 | |-4| = 4 |
| 3 | 3 - 6 = -3 | |-3| = 3 |
| 5 | 5 - 6 = -1 | |-1| = 1 |
| 7 | 7 - 6 = 1 | |1| = 1 |
| 7 | 7 - 6 = 1 | |1| = 1 |
| 7 | 7 - 6 = 1 | |1| = 1 |
| 7 | 7 - 6 = 1 | |1| = 1 |
| 9 | 9 - 6 = 3 | |3| = 3 |
| Skupaj absolutnih odstopanj: | 24 |
Skupaj spet delimo z 10 in dobimo povprečno odstopanje od mediane kot 24/10 = 2,4.
Primer: povprečno absolutno odstopanje od mediane
Začnite z istim naborom podatkov kot prej:
1, 2, 2, 3, 5, 7, 7, 7, 7, 9.
Tokrat ugotovimo, da je način tega niza podatkov 7. V naslednji tabeli prikazujemo podrobnosti izračuna povprečnega absolutnega odstopanja glede načina.
| podatki | Odstopanje od načina | Absolutna vrednost odstopanja |
| 1 | 1 - 7 = -6 | |-5| = 6 |
| dva | 2 - 7 = -5 | |-5| = 5 |
| dva | 2 - 7 = -5 | |-5| = 5 |
| 3 | 3 - 7 = -4 | |-4| = 4 |
| 5 | 5 - 7 = -2 | |-2| = 2 |
| 7 | 7 - 7 = 0 | |0| = 0 |
| 7 | 7 - 7 = 0 | |0| = 0 |
| 7 | 7 - 7 = 0 | |0| = 0 |
| 7 | 7 - 7 = 0 | |0| = 0 |
| 9 | 9 - 7 = 2 | |2| = 2 |
| Skupaj absolutnih odstopanj: | 22 |
Vsoto absolutnih odstopanj razdelimo in vidimo, da imamo povprečno absolutno odstopanje glede modusa 22/10 = 2,2.
Hitra dejstva
Obstaja nekaj osnovnih lastnosti v zvezi s povprečnimi absolutnimi odstopanji
- Povprečno absolutno odstopanje od mediane je vedno manjše ali enako srednjemu absolutnemu odstopanju od srednje vrednosti.
- Standardni odklon je večji ali enak povprečnemu absolutnemu odklonu od povprečja.
- Povprečno absolutno odstopanje je včasih skrajšano z MAD. Na žalost je to lahko dvoumno, saj se lahko MAD izmenično nanaša na mediano absolutnega odstopanja.
- Povprečni absolutni odklon za normalno porazdelitev je približno 0,8-kratnik velikosti standardnega odklona.
Pogoste uporabe
Povprečno absolutno odstopanje ima nekaj aplikacij. Prva uporaba je, da se ta statistika lahko uporabi za poučevanje nekaterih idej, ki stojijo za standardni odklon . Povprečno absolutno odstopanje od srednje vrednosti je veliko lažje izračunati kot standardno odstopanje. Ne zahteva, da kvadriramo odstopanja, in na koncu našega izračuna nam ni treba najti kvadratnega korena. Poleg tega je povprečni absolutni odklon bolj intuitivno povezan s širjenjem nabora podatkov kot standardni odklon. Zato se včasih najprej pouči povprečni absolutni odklon, preden se uvede standardni odklon.
Nekateri so šli tako daleč, da so trdili, da je treba standardni odklon nadomestiti s povprečnim absolutnim odklonom. Čeprav je standardni odklon pomemben za znanstvene in matematične aplikacije, ni tako intuitiven kot srednji absolutni odklon. Za vsakodnevne aplikacije je povprečno absolutno odstopanje bolj oprijemljiv način za merjenje razpršenosti podatkov.