Определите, что вы будете рассчитывать. Например, если вы смотрите на стандартное отклонение того, как учащиеся в классе набрали баллы по тесту, вы будете учитывать индивидуальные баллы тестов. Это Xi или отдельные значения рассматриваемой переменной.
Создайте таблицу с 4 столбцами и пометьте каждую переменную в отдельной строке в первом столбце. В данном примере в первой ячейке каждой строки укажите один из баллов студента.
Найдите среднее или среднее значение ваших переменных. Чтобы вычислить среднее значение, сложите отдельные значения и разделите на количество наблюдений.
Вычтите каждое наблюдение из среднего, чтобы определить, насколько индивидуальное наблюдение отличалось или отклонялось от среднего.
Возьмите каждого индивидуального девианта и возьмите его в квадрат. Наблюдения, которые далеки от среднего значения, дадут очень высокий результат. Точно так же, возведя результаты в квадрат, все ваши цифры станут положительными.
Добавьте цифры в последний столбец. Добавьте разницу между каждым наблюдением и среднее значение в квадрате.
Разделите это число на единицу минус общее количество наблюдений, чтобы получить дисперсию - важный статистический показатель.
Найдите квадратный корень из дисперсии.
Интерпретируйте результаты. Большинство результатов на одно стандартное отклонение выше или ниже среднего. Изучите данные, чтобы понять, есть ли в них смысл.
Эта статья была написана профессиональным писателем, отредактирована и проверена с помощью многоточечной системы аудита, чтобы наши читатели получали только самую лучшую информацию. Чтобы отправить свои вопросы или идеи или просто узнать больше, посетите нашу страницу о нас: ссылка ниже.