Дисперсия набора данных измеряет, насколько далеко разбросаны наблюдения. Чтобы рассчитать дисперсию любого распределения, необходимо среднее значение данных и количество наблюдений. Большие вычисления упрощаются благодаря использованию электронной таблицы, инструмента, который не только упростит процесс, но также будет содержать встроенные функции, которые автоматически рассчитывают дисперсию.
Соберите данные о зарплатах. Важно, чтобы такие данные находились в одном и том же временном интервале, например, в одном и том же месяце, квартале или году. Базы данных по заработной плате в Соединенных Штатах можно получить в Бюро статистики труда. Компиляция ваших данных в электронную таблицу облегчит процесс расчета.
$config[code] not foundРассчитать среднее значение выборки зарплат. Это достигается путем сложения всех зарплат, а затем деления на размер выборки. Размер выборки - это количество наблюдений в вашей выборке. Поэтому, если вы наблюдаете зарплаты в 18 000, 12 000 и 14 000 долларов в год, сложение всех этих значений и деление на три дает в среднем 14 666,67 долларов, округленные до ближайшей копейки.
Вычтите среднее из каждой наблюдаемой зарплаты. Используя тот же пример, результаты составляют 3333,33, -2 666,67 и -666,67. Возьмите квадратный корень каждого из этих результатов. Это оставляет вам 11 111 088,89 для первого наблюдения, 7 111 128,89 для второго и 444 448,89 для третьего. Возьмите сумму всех этих результатов, которая в сумме составляет 18 666 666,67 долларов.
Разделите ваш результат на количество наблюдений, минус один, чтобы получить дисперсию. Используя тот же пример, деление на два даст дисперсию в размере 9333333,33 долл. США. Взятие квадратного корня из этого числа дает стандартное отклонение, которое будет равно $ 3 055,05. Из-за его меньшей природы многим людям легче справиться со стандартным отклонением, чем с дисперсией.
