ฉันได้ทำการวิเคราะห์ที่ฉันสร้างแบบจำลองส่วนประกอบความแปรปรวนที่แตกต่างกัน เมื่อรายงานผลลัพธ์ในตารางจะมีความรัดกุมมากกว่าการรายงานส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานแทนที่จะเป็นความแปรปรวน
ดังนั้นสิ่งนี้นำมาสู่คำถาม - มีเหตุผลที่จะรายงานความแปรปรวนแทนที่จะเบี่ยงเบนมาตรฐานหรือไม่? มันเหมาะสมกว่าไหมที่จะรายงานอีกตัวหนึ่ง?
คำตอบ:
หากคุณรายงานค่าเฉลี่ยคุณควรรายงานความเบี่ยงเบนมาตรฐานตามที่แสดงในเอกภาพเดียวกัน คิดเกี่ยวกับความสม่ำเสมอของมิติในฟิสิกส์
ยิ่งไปกว่านั้นมันง่ายสำหรับผู้อ่านที่จะต้องพิจารณาช่วงความเชื่อมั่น (สำหรับ n ขนาดใหญ่เพื่อใช้ทฤษฎีการ จำกัด ศูนย์กลางและพิจารณาการแจกแจงแบบปกติ) หากค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานมีให้มากกว่าความแปรปรวน
อย่างไรก็ตามคุณอาจพิจารณาการรายงานความแปรปรวนหากคุณสนใจที่จะเปรียบเทียบความแปรปรวนและอคติหรือให้ "องค์ประกอบความแปรปรวนที่แตกต่าง" เนื่องจากความแปรปรวนทั้งหมดคือผลรวมของความแปรปรวนระหว่างและภายในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานไม่รวม
สิ่งนี้เทียบเท่า อย่างไรก็ตามค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจะถูกแสดงในหน่วยเดียวกับตัวแปรในขณะที่หน่วยของความแปรปรวนเป็นหน่วยของตัวแปรถึงกำลังสอง นี่ทำให้การเบี่ยงเบนมาตรฐานง่ายต่อการตีความ
ความแปรปรวนของน้ำหนักทำให้ค่าผิดปกติหนักกว่าข้อมูลซึ่งอยู่ใกล้กับค่าเฉลี่ยเนื่องจากค่ากำลังสอง ความแปรปรวนที่สูงขึ้นจะช่วยให้คุณมองเห็นสิ่งต่างๆได้ง่ายขึ้น
นอกจากนี้การพูดเชิงคณิตศาสตร์ / เชิงทฤษฎีการจัดการกับความแปรปรวนง่ายขึ้น และถ้าคุณจัดการกับชุดข้อมูลมากกว่าหนึ่งชุดคุณสามารถเพิ่มความแปรปรวนอิสระสองชุด (หรือมากกว่า) เพื่อรับความแปรปรวนทั้งหมดเนื่องจากปัจจัยเหล่านั้น แต่การเพิ่มความเบี่ยงเบนมาตรฐานหนึ่งค่าไปยังอีกค่าหนึ่งจะทำให้คุณไม่มีความหมาย (ถ้าหน่วยการวัดแตกต่างกัน)