要比较成年组与幼儿组的身高差异,要采用什么样的统计量,为什么

作者&投稿:夷坚 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
要比较成年组与幼儿组的身高差异,要采用什么样的统计量,为什么~

采用离散系数,因为标准差的大小会受到数据本身数值大小的影响,成年组与幼儿组数据相差较大,离散系数是标准差除以均值,无量纲,能更好的反映数据的差异程度。因此,采用离散系数。分别来计算成年组与幼儿组的离散系数,再进行对比。

扩展资料:
离散系数是衡量资料中各观测值离散程度的一个统计量。当进行两个或多个资料离散程度的比较时,如果度量单位与平均数相同,可以直接利用标准差来比较。
离散系数通常可以进行多个总体的对比,通过离散系数大小的比较可以说明不同总体平均指标(一般来说是平均数)的代表性或稳定性大小。一般来说,离散系数越小,说明平均指标的代表性越好;离散系数越大,平均指标的代表性越差。
离散系数只对由比率标量计算出来的数值有意义。举例来说,对于一个气温的分布,使用开尔文或摄氏度来计算的话并不会改变标准差的值,但是温度的平均值会改变,因此使用不同的温标的话得出的变异系数是不同的。也就是说,使用区间标量得到的变异系数是没有意义的。

应采用离散系数,因为成年人和幼儿的身高处于不同的水平,采用标准差比较不合适。离散系数消除了不同组数据水平高低的影响,所以用离散系数比较合理。
对数据集使用适合的描述指标,能够帮助我们探究庞大、杂乱无序的数据背后隐藏的事实规律。描述数据集的三个维度包括数据的集中趋势描述,数据的离散程度描述和数据的分布形态描述。
全距Range(极差):最大值与最小值的差。对同类型同数量单位的数据来说,全距越大,离散程度越大,反之越小。
优缺点:全距易于理解,使用范围广泛,但不稳定,仅与最值有关,对全部数据的离散程度没有代表性。
示例:若有两组数据,第一组数据的全距R1=31-18=13,第二组数据的全距R2=25-19=6。通过两组数据的全距我们可以观察到第二组数据的离散程度更大。

扩展资料
离散系数应用
离散系数在概率论的许多分支中都有应用,比如说在更新理论、排队理论和可靠性理论中。在这些理论中,指数分布通常比正态分布更为常见。
由于指数分布的标准差等于其平均值,所以它的离散系数等于一。离散系数小于一的分布,比如爱尔朗分布称为低差别的,而离散系数大于一的分布,如超指数分布则被称为高差别的。
参考资料来源:百度百科-离散系数

采用离散系数,因为标准差的大小会受到数据本身数值大小的影响,成年组与幼儿组数据相差较大,离散系数是标准差除以均值,无量纲,能更好的反映数据的差异程度。因此,采用离散系数。分别来计算成年组与幼儿组的离散系数,再进行对比。

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离散系数是衡量资料中各观测值离散程度的一个统计量。当进行两个或多个资料离散程度的比较时,如果度量单位与平均数相同,可以直接利用标准差来比较。

离散系数通常可以进行多个总体的对比,通过离散系数大小的比较可以说明不同总体平均指标(一般来说是平均数)的代表性或稳定性大小。一般来说,离散系数越小,说明平均指标的代表性越好;离散系数越大,平均指标的代表性越差。

离散系数只对由比率标量计算出来的数值有意义。举例来说,对于一个气温的分布,使用开尔文或摄氏度来计算的话并不会改变标准差的值,但是温度的平均值会改变,因此使用不同的温标的话得出的变异系数是不同的。也就是说,使用区间标量得到的变异系数是没有意义的。




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