Excel 2007 표준 오차 막대 차트를 수정하는 다양한 방법

표준편차와 표준오차는 대부분 데이터시트에서 확인되는 가장 잘 이해되지 않는 통계 쌍입니다. 다음 이 문서는 중요도를 설명하고 데이터 마이닝 습관에 대한 추가 관련 정보를 제공하는 것을 목적으로 합니다.

표준 편차와 표준 오차는 데이터시트를 작성할 때 일반적으로 표시되는 정확한 두 개의 1/2 개념일 것입니다. 다음 기사는 그것들이 무엇인지 설명하고 데이터 분석에서 거의 항상 실제로 사용되는 방법에 대한 자세한 정보를 제공하는 것을 목표로 합니다. 둘 다 일반적으로 평균과 함께 제시되는 결과로, 더 자주 변수와 연관되며, 한 가지 의미에서 두 회사는 제안에 대해 이야기하고 있습니다. 그들은 종종 이러한 “대체 평균 표준” 및 “평균 유형의 표준 오차”라고 합니다. 그러나 실제로는 상호 교환할 수 없으며 매우 다른 개념의 상징입니다.

표준 편차
표준 편차(종종 “Std Dev”, 아마도 “SD”로 약칭됨)는 좋은 질문에 대한 각 답변이 평균에서 얼마나 향상되거나 “일탈”하는지 나타냅니다. SD는 연구원에게 응답이 얼마나 흩어져 있는지 알려줍니다. 응답이 고유한 평균을 중심으로 중심에 두고 있습니까, 아니면 우리 전체에 흩어져 있습니까? 응답자의 모든 것이 해당 척도에서 귀하의 작업이나 제품을 평균 수준으로 평가했으며 일부 사람들은 좋아했고 다른 사람들은 결코 좋아하지 않았습니까?

응답자에게 5점 척도에서 혜택에 연결된 범위에 대해 제품을 테스트하도록 요청한다고 가정해 보겠습니다. “가격 품질”에 대한 10명의 응답자 그룹(아래 “J”에 대해 “A”로 표시됨)에 대한 평균은 0.4의 표준 편차와 “제품 신뢰성”이 뒷받침하는 중앙값에서 3.2a였습니다. 2.1과 유사한 SD가 있는 3.4. 얼핏 보면(그냥 수단만 보면) 안정성이 가치보다 훨씬 더 높은 것 같다. 그러나 신뢰성에 대한 우리 자신의 더 높은 표준 편차의 특성은 부작용이 매우 양극화되었음을 알려줄 수 있습니다. “), 작지만 중요한 위치는 응답자와 관련이 있어 신뢰도에 대한 질문도 속성 “1”을 경험했습니다. 평균을 제외하고는 이야기의 일부를 말하지만, 연구자들이 집중하는 것은 믿을 수 없을 정도로 자주 있기 때문입니다. 분포 패턴은 고려해 볼 가치가 있으며 모든 SD는 이와 관련된 귀중한 설명을 제공합니다.

<테이블 가독성 데이터 테이블="1"><본체>

응답자: 가성비 좋음
돈을 위해: 제품
신뢰성: A 3 1 나 3 1 성 3 1 디 3 1 이 4 5 F 4 5 지 3 5 N 3 5 나 3 5 제 3 5 평균 3.2 3.4 표준 개발 0.4 2.1

거의 모든 5점 숫자 척도에서 두 가지 다른 응답 분포를 사용하면 동일한 그래프를 만들 수 있습니다. 두 개의 개별 평가에 대한 예시 응답을 보여주는 다음을 고려하십시오. 첫 번째 경우(점수 “A”)에서 모든 단어가 정확히 평균이었기 때문에 일부 표준 편차는 실제로 0입니다. 개별 응답은 평균에서 전혀 벗어나지 않습니다. 특정 “B” 점수의 경우 표준 편차가 더 높지만 그룹은 초기 일일 화폐 서비스 포인트가 전체 평균에서 멀어지기 때문에 확실히 (3.0)입니다.

<테이블 가독성 데이터 테이블="1"><본체>

응답자: 등급 “A” 클래스 “B” A 3 1 나 3 2 성 3 2 디 3 3 이 3 3 F 3 3 지 3 3 N 3 4 나 3 4 제 3 5 평균 3.0 3.0 표준 개발 0.00 1.15

표준 편차를 결정하는 또 다른 방법은 전체 분포를 응답 간의 히스토그램으로 나타내는 것입니다. 표준 편차가 낮은 너깃은 길고 좁은 모양을 표시하고 표준 편차가 매우 높은 오른쪽은 혁신적인 모양을 더 넓게 표시합니다.

표준 편차는 일반적으로 “옳고 그름” 또는 “더 좋거나 나쁨”을 의미하지 않습니다. 기술 통계가 같은 방식으로만 사용됩니다. 평균과 관련된 신디케이션을 설명합니다.

*기술 면책 조항. 상자 밖에서 생각하면 “평균 분산”‘이것’으로 판은 그 의미를 개념적으로 실험하는 훌륭한 여행이 될 것입니다. 그러나 이 특정 값은 실제로 평소와 같이 추정되지 않습니다(그렇다면 “표준 편차”라고 부를 것입니다). 대신에, 이것은 “표준화”되어 주요 합 제곱을 사용하여 비용을 계산하는 데 다소 문제가 있는 방법입니다. 실용적인 이유로 계산이 반드시 중요한 것은 아닙니다. 대부분의 스프레드시트, 스프레드시트 또는 기타 데이터 유지 관리 도구와 미디어는 sd you를 계산합니다. 명시적으로 사용 가능한 데이터가 무엇인지 이해하는 것이 더 중요합니다.

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