Kwalifikacja: EKA.01 - Obsługa klienta w jednostkach administracji
Zawód: Technik administracji
Który z wskaźników statystycznych wyznacza bezwzględne zróżnicowanie analizowanej cechy?
Odpowiedzi
Informacja zwrotna
Odchylenie standardowe jest kluczowym wskaźnikiem statystycznym, który służy do oceny rozproszenia wartości wokół średniej w zestawie danych. Wyraża ono, jak bardzo poszczególne obserwacje różnią się od wartości średniej, co pozwala na ocenę stopnia zróżnicowania badanej cechy w populacji. Na przykład, w badaniach dotyczących wyników egzaminów, niskie odchylenie standardowe sugeruje, że większość uczniów uzyskała wyniki bliskie średniej, co wskazuje na jednolitość poziomu wiedzy. Z kolei wysokie odchylenie standardowe wskazuje na dużą różnorodność wyników, co może sugerować, że program nauczania nie był dostosowany do potrzeb uczniów. W praktyce, odchylenie standardowe jest często stosowane w analizie ryzyka w finansach, gdzie pomaga ocenić zmienność zwrotów z inwestycji. Zgodnie z dobrymi praktykami statystycznymi, odchylenie standardowe jest obliczane na podstawie wszystkich dostępnych danych, co czyni je wiarygodnym wskaźnikiem zróżnicowania w populacji.
Wskaźnik natężenia, dominanta oraz średnia arytmetyczna to inne wskaźniki statystyczne, które pełnią różne funkcje i nie służą do bezwzględnej oceny zróżnicowania cech w sposób, w jaki robi to odchylenie standardowe. Wskaźnik natężenia koncentruje się na relacji między różnymi kategoriami danych, nie dostarczając informacji o rozproszeniu poszczególnych wartości. Dominanta, znana także jako wartość modalna, wskazuje na najczęściej występującą wartość w danym zbiorze danych, co może być mylące, jeśli zestaw danych ma wiele wartości modalnych lub jest silnie zróżnicowany. Średnia arytmetyczna natomiast, będąca sumą wszystkich wartości podzieloną przez ich liczbę, może być nieadekwatna w przypadku danych rozkładowych o dużych odchyleniach, ponieważ jest wrażliwa na wartości skrajne, które mogą zniekształcać rzeczywistą interpretację danych. Dlatego takie podejścia mogą prowadzić do błędnych wniosków, jeśli celem analizy jest zrozumienie rozproszenia i zróżnicowania danych, a nie tylko identyfikacja najczęstszej wartości czy średniej. Użycie błędnych wskaźników statystycznych w analizach może prowadzić do mylnych interpretacji, co jest szczególnie istotne w kontekście podejmowania decyzji opartych na danych.