Độ lệch chuẩn được tính bằng mọi quan sát trong tập dữ liệu. Do đó, nó được gọi là một biện pháp nhạy cảm vì nó sẽ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố ngoại lai. … Trong trường hợp này, IQR là thước đo mức chênh lệch được ưu tiênvì mẫu có giá trị ngoại lệ.
Ưu điểm của độ lệch chuẩn so với IQR là gì?
Độ lệch chuẩn mô tả mức độ trung bình của mỗi quan sát so với giá trị trung bình. Nó bị ảnh hưởng bởi các giá trị cực trị, nhưng lợi thế mà nó có trong phạm vi liên phần tư làlà nó sử dụng tất cả các quan sát trong phép tính của nó.
Khi nào bạn thích IQR hơn độ lệch chuẩn?
Bạn nên sử dụng phạm vi liên phần tư để đo lường mức độ chênh lệch của các giá trị trong tập dữ liệu khi có các giá trị ngoại lai cực đoan. Ngược lại, bạn nên sử dụng độ lệch chuẩn để đo độ chênh lệch giá trịkhi không có giá trị ngoại lai cực đoan nào xuất hiện.
Tại sao IQR lại tốt hơn độ lệch chuẩn đối với dữ liệu sai lệch?
Đây là một lý do khác tại sao tốt hơn nên sử dụng IQR khi đo lường mức độ lan truyền của một tập dữ liệu bị lệch. … Trong phân phối lệch, nửa trên và nửa dưới của dữ liệu có mức chênh lệch khác nhau, do đó, không một con số nào như độ lệch chuẩn có thểmô tả mức chênh lệch rất tốt.
IQR hay độ lệch chuẩn tốt hơn chosự thay đổi?
Độ lệch chuẩn và phương sai được ưu tiên hơnvì chúng tính đến toàn bộ tập dữ liệu của bạn, nhưng điều này cũng có nghĩa là chúng dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố ngoại lai. Đối với các phân phối lệch hoặc tập dữ liệu có giá trị ngoại lai, phạm vi giữa các phần tư là thước đo tốt nhất.
