분산은 데이터 세트의 데이터 요소가 얼마나 광범위하게 분산되어 있는지를 측정합니다. 표준 편차는 평균에 영향을 미치는 극단적 인 특이 치에 의해 크게 영향을받습니다. 평균 절대 편차는 몇 가지 극단적 인 데이터 포인트의 영향을받지 않고 핵심 데이터의 척도를 제공 할 수있는 중앙값을 기반으로합니다. Naval Bajpai의 "Business Statistics"에 따르면 평균 절대 편차 (MAD)는 평균 및 표준 편차를 기반으로 통계 분석을 수행 할 수없는 극단적 인 특이 치에 의해 영향을받지 않는 분산의 절대 척도를 제공합니다.
필요한 항목
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데이터 세트
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계산자
중앙값 계산 중
가장 작은 것부터 가장 큰 것까지 데이터 세트의 모든 관측치를 나열하십시오. 번호가 두 번 이상 나타나는 경우 동일한 횟수만큼 나열하십시오.
관찰 수를 센다.
관측 수를 2로 나눕니다. 홀수의 관측치가있어 균등하게 나눌 수없는 경우 중간 관찰은 중앙값입니다. 그렇지 않은 경우 두 중간 숫자의 평균이 중간 지점입니다.
중간 지점 바로 위와 아래에있는 두 가지 관찰을하십시오. 그런 다음이 두 가지 관찰을 평균합니다. 이 값은 중앙값입니다.
중앙 절대 값 편차 계산
중앙값에서 데이터 세트의 각 값을 빼십시오. 이것은 각 데이터 포인트의 중앙값과의 편차를 나타냅니다.
데이터 세트의 모든 편차를 합산하십시오. 계산기를 사용하면 속도를 높일 수 있습니다.
관측 수로 데이터 세트의 모든 편차를 합계로 나눕니다. 결과는 중간 절대 편차입니다.
팁
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MAD는 표준 편차의 추정치는 아니지만 데이터 분포가 대략 정상인 경우 MAD에 1.483을 곱한 값은 표준 편차의 대략적인 추정치를 제공하는 책 "분석 과학자를위한 실용 통계"에 따르면.
경고
6 개 시그마 품질 기반 통계에서는 중간 값 기반 통계를 사용할 수 없습니다.
