Садржај
Статистичка мерења помажу у сажимању скупа података. Израчунавање различитих врста укупних амплитуда омогућава вам не само да дефинишете варијацију или раст података, већ и израчунате просек за опис укупног скупа. Предност укупног опсега је у томе што га је лако израчунати, али мора се пажљиво протумачити.
Код куће са опсегом података
Корак 1
Уметните податке у прорачунску табелу, као што је Мицрософт Екцел, ради анализе. Ово је посебно важно ако имате велику количину података. Ако имате мали број, попут десет бројева или мање, можете користити калкулатор.
Корак 2
Организујте податке у прорачунској табели тако да буду поређани од најмање до највише вредности. Многи програми за прорачунске табеле имају функције које ће вам омогућити да их лако организујете. Укупан опсег израчунава се на основу најниже и највише вредности у скупу података.
3. корак
Утврдите квартиле, мере које ваше податке поређају на четири дела. Први квартил је вредност која одређује 25% најниже запажених вредности. Други квартил је просечна вредност. Трећи квартил је вредност која одређује 75% најнижих запажених вредности и 25% највиших. Овај корак је посебно користан код великих скупова података, али можда неће бити потребан код малог скупа података.
4. корак
Израчунајте укупну амплитуду која ће одредити вредност ширења података. Укупна амплитуда је разлика између највеће и најниже вредности забележене у скупу података. На пример, претпоставимо да имамо скуп оцена из математике за одељење од 25 ученика, где је највиша оцена 98, а најнижа 50. Одузимање најнижег од највишег, у овом примеру имамо амплитуду у вредности од 48.
Корак 5
Израчунајте просек највиших и најнижих забележених вредности да бисте добили полу амплитуду. Као и средња вредност (аритметичка средина), медијана и мода, полуамплитуда је мера централне тенденције. У нашем примеру, просек између 50 и 98 даје нам полу амплитуду од 74.
Корак 6
Користећи вредности квартила идентификоване у трећем кораку, одузмите вредност првог квартила од трећег квартила да бисте добили амплитуду између квартила. Ова мера узима у обзир ниво дисперзије у једном од квартила, стога је не искривљују екстремне вредности, јер су оне највише или најниже.