¿Qué es el coeficiente de dispersión? ¿Por qué deberíamos calcular el coeficiente discreto?
¿Qué es el coeficiente discreto?
El coeficiente de dispersión, también conocido como coeficiente de variación, es un indicador estadístico comúnmente utilizado en estadística. Se utiliza principalmente para comparar el grado de dispersión de secuencias variables en diferentes niveles y la representatividad del promedio. .
El coeficiente de variación es un estadístico que mide el grado de variación de cada observación en los datos. Al comparar el grado de variación de dos o más datos, si la unidad de medida es la misma que la media, la desviación estándar se puede utilizar para comparar directamente. Si las unidades y/o medias son diferentes, la desviación estándar no se puede utilizar para comparar el grado de variación, pero se debe utilizar la relación entre la desviación estándar y la media (valor relativo) para comparar.
¿Por qué necesitamos calcular el coeficiente discreto?
Motivo: La comparación directa de desviaciones estándar es inexacta. Es necesario eliminar la influencia de medias desiguales y calcular y comparar los coeficientes de dispersión.
El coeficiente de dispersión es una estadística relativa que mide el grado de dispersión de los datos. Se utiliza principalmente para comparar el grado de dispersión de diferentes datos de muestra. Un coeficiente de dispersión grande indica un alto grado de dispersión de datos; un coeficiente de dispersión pequeño indica un grado pequeño de dispersión de datos.
Coeficiente de variación y desviación estándar:
1. Ventajas: en comparación con la desviación estándar, la ventaja del coeficiente de dispersión es que no requiere el valor promedio de los datos de referencia. El coeficiente de dispersión es una cantidad adimensional, por lo que al comparar dos conjuntos de datos con diferentes dimensiones o diferentes medias, se debe utilizar el coeficiente de variación en lugar de la desviación estándar como referencia para la comparación.
En segundo lugar, desventajas
1. Cuando el valor promedio es cercano a 0, las pequeñas perturbaciones también tendrán un gran impacto en los coeficientes discretos, lo que resultará en una precisión insuficiente.
2. El coeficiente de dispersión no puede desarrollar una herramienta similar al intervalo de confianza de la media.