Привет! Сегодня я хотел бы поделиться с вами своим опытом использования различных мер разброса для номинальной, порядковой и метрической шкал. Я занимаюсь исследованием данных уже несколько лет, и эти меры помогают мне понять, насколько переменные разбросаны в моих наборах данных.Для начала, давайте разберемся с номинальными переменными. Они представляют собой категориальные данные, которые не имеют порядка или взаимосвязи между значениями. Когда я работаю с номинальными данными, я обычно использую меру разброса под названием частота. Я подсчитываю количество наблюдений для каждой категории и анализирую, какие категории наиболее или наименее популярны.Перейдем к порядковым переменным. Такие переменные также представляют собой категориальные данные, но в отличие от номинальных переменных, они имеют порядок и взаимосвязь между значениями. В своей работе я использую меру разброса, называемую медианой; Медиана — это значение, которое разделяет данные на две равные части. Она позволяет мне понять, какие значения находятся в центре распределения и как далеко от них находятся остальные значения.
И, наконец, приходим к метрическим переменным. Они представляют собой количественные данные, которые обычно измеряются на шкале. В этом случае я использую две меры разброса ⏤ дисперсию и стандартное отклонение. Дисперсия показывает, насколько значения распределены относительно среднего значения. Стандартное отклонение, это квадратный корень из дисперсии и позволяет мне понять, насколько значения разбросаны вокруг среднего значения.
В моем опыте меры разброса очень полезны, потому что они помогают мне получить более полное представление о распределении данных. Это особенно важно при анализе больших объемов данных, где небольшие изменения в переменных могут иметь значительные последствия.
Надеюсь, что это объяснение было полезным! Если у вас есть еще вопросы, не стесняйтесь задавать!