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Medidas de dispersão: amplitude, variância e desvio-padrão
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Medidas De Dispersão
Indicam como os valores de um conjunto de dados variam e se dispersam dos valores de tendência central, ou seja, o quanto os valores estão distantes da média. São medidas complementares às medidas de tendência central.
Amplitude total
é obtida por meio da diferença entre o valor mais alto (máximo) e o valor mais baixo (mínimo) de um conjunto de dados. É uma medida de dispersão rápida de ser obtida e de fácil interpretação, mas útil para conjuntos pequenos de dados, pois utiliza-se apenas dos extremos e não é sensível à variabilidade de amostras grandes.
At = Xmax - Xmin
Variância
É possível estudar a variância a partir do desvio, ou seja, da dispersão dos dados em relação à média.
1. Calcule todos os desvios de cada observação em relação à média.
2. Eleve cada desvio ao quadrado.
3. Some os quadrados e divida o resultado por n -1.
Desvio médio
Para calcular o desvio médio:
1. Calcular a média aritmética da distribuição.
2. Subtrair de cada escore bruto a média aritmética.
3. Somar todos os valores absolutos dos desvios e dividir o somatório dos desvios pelo número total de casos. Vamos calcular o desvio médio para o conjunto anterior?
Desvio-padrão:
é uma das medidas mais utilizadas, pois mede bem a dispersão dos dados e é obtido pela raiz quadrada da variância, com sinal positivo
1. Calcular a média aritmética da distribuição.
2. Subtrair de cada escore bruto o valor da média aritmética.
3. Elevar os desvios ao quadrado.
4. Realizar o somatório de todos os desvios ao quadrado.
5. Dividir o somatório pelo número total de casos.
6. Extrair a raiz quadrada do resultado e dar-lhe sinal positivo.
Coeficiente de variação:
mede a dispersão em relação à média. Essa medida é obtida pela razão entre o desvio-padrão e a média; o resultado é multiplicado por 100, de forma que o coeficiente seja dado em porcentagem.
CV = S
X
Information
- Description
- Flowchart on Untitled, created by Kaian Vinícius on 22/05/2019.
- Created by
- Kaian Vinícius · May 2019
- Updated
- May 22, 2019
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