Berechnung der mittleren absoluten Abweichung

In der Statistik gibt es viele Messungen der Ausbreitung oder Streuung. Obwohl die Angebot und Standardabweichung werden am häufigsten verwendet, gibt es andere Möglichkeiten, die Dispersion zu quantifizieren. Wir werden uns ansehen, wie die mittlere absolute Abweichung für einen Datensatz berechnet wird.

Wir beginnen mit der Definition der mittleren absoluten Abweichung, die auch als durchschnittliche absolute Abweichung bezeichnet wird. Die in diesem Artikel angezeigte Formel ist die formale Definition der mittleren absoluten Abweichung. Es kann sinnvoller sein, diese Formel als einen Prozess oder eine Reihe von Schritten zu betrachten, mit denen wir unsere Statistik erhalten können.

1. Wir beginnen mit einem Durchschnitt oder Messung des Zentrumseines Datensatzes, den wir mit bezeichnen werden m.
2. Als nächstes finden wir heraus, von wie viel jeder der Datenwerte abweicht m. Dies bedeutet, dass wir die Differenz zwischen jedem der Datenwerte und nehmen m.
3. Danach nehmen wir die Absolutwert
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   von jedem der Unterschiede zum vorherigen Schritt. Mit anderen Worten, wir lassen alle negativen Vorzeichen für einen der Unterschiede fallen. Der Grund dafür ist, dass es positive und negative Abweichungen von gibt m. Wenn wir keinen Weg finden, die negativen Vorzeichen zu beseitigen, heben sich alle Abweichungen gegenseitig auf, wenn wir sie addieren.
4. Nun addieren wir alle diese absoluten Werte.
5. Schließlich teilen wir diese Summe durch nDies ist die Gesamtzahl der Datenwerte. Das Ergebnis ist die mittlere absolute Abweichung.

Es gibt verschiedene Variationen für den obigen Prozess. Beachten Sie, dass wir nicht genau angegeben haben, was m ist. Der Grund dafür ist, dass wir eine Vielzahl von Statistiken für verwenden könnten m. In der Regel ist dies das Zentrum unseres Datensatzes, sodass alle Messungen der zentralen Tendenz verwendet werden können.

Die häufigsten statistischen Messungen des Zentrums eines Datensatzes sind der Mittelwert, Median und der Modus. Somit könnte jedes von diesen als verwendet werden m bei der Berechnung der mittleren absoluten Abweichung. Aus diesem Grund wird häufig auf die mittlere absolute Abweichung vom Mittelwert oder die mittlere absolute Abweichung vom Median Bezug genommen. Wir werden einige Beispiele dafür sehen.

Angenommen, wir beginnen mit dem folgenden Datensatz:

1, 2, 2, 3, 5, 7, 7, 7, 7, 9.

Der Mittelwert dieses Datensatzes beträgt 5. Die folgende Tabelle organisiert unsere Arbeit bei der Berechnung der mittleren absoluten Abweichung vom Mittelwert.

Wir teilen diese Summe nun durch 10, da es insgesamt zehn Datenwerte gibt. Die mittlere absolute Abweichung vom Mittelwert beträgt 24/10 = 2,4.

Nun beginnen wir mit einem anderen Datensatz:

1, 1, 4, 5, 5, 5, 5, 7, 7, 10.

Genau wie beim vorherigen Datensatz beträgt der Mittelwert dieses Datensatzes 5.

Somit beträgt die mittlere absolute Abweichung vom Mittelwert 18/10 = 1,8. Wir vergleichen dieses Ergebnis mit dem ersten Beispiel. Obwohl der Mittelwert für jedes dieser Beispiele identisch war, waren die Daten im ersten Beispiel weiter verteilt. Wir sehen aus diesen beiden Beispielen, dass die mittlere absolute Abweichung vom ersten Beispiel größer ist als die mittlere absolute Abweichung vom zweiten Beispiel. Je größer die mittlere absolute Abweichung ist, desto größer ist die Streuung unserer Daten.

Beginnen Sie mit demselben Datensatz wie im ersten Beispiel:

1, 2, 2, 3, 5, 7, 7, 7, 7, 9.

Der Median des Datensatzes ist 6. In der folgenden Tabelle zeigen wir die Details der Berechnung der mittleren absoluten Abweichung um den Median.

Wieder teilen wir die Summe durch 10 und erhalten eine mittlere durchschnittliche Abweichung um den Median als 24/10 = 2,4.

Beginnen Sie mit demselben Datensatz wie zuvor:

1, 2, 2, 3, 5, 7, 7, 7, 7, 9.

Diesmal ist der Modus dieses Datensatzes 7. In der folgenden Tabelle zeigen wir die Details der Berechnung der mittleren absoluten Abweichung über den Modus.

Wir teilen die Summe der absoluten Abweichungen und sehen, dass wir eine mittlere absolute Abweichung über den Modus von 22/10 = 2,2 haben.

Es gibt einige grundlegende Eigenschaften bezüglich der mittleren absoluten Abweichungen

• Die mittlere absolute Abweichung um den Median ist immer kleiner oder gleich der mittleren absoluten Abweichung um den Mittelwert.
• Die Standardabweichung ist größer oder gleich der mittleren absoluten Abweichung vom Mittelwert.
• Die mittlere absolute Abweichung wird manchmal mit MAD abgekürzt. Leider kann dies nicht eindeutig sein, da sich MAD alternativ auf die mittlere absolute Abweichung beziehen kann.
• Die mittlere absolute Abweichung für eine Normalverteilung beträgt ungefähr das 0,8-fache der Größe der Standardabweichung.

Die mittlere absolute Abweichung hat einige Anwendungen. Die erste Anwendung ist, dass diese Statistik verwendet werden kann, um einige der Ideen hinter dem zu lehren Standardabweichung. Die mittlere absolute Abweichung vom Mittelwert ist viel einfacher zu berechnen als die Standardabweichung. Es ist nicht erforderlich, dass wir die Abweichungen quadrieren, und wir müssen am Ende unserer Berechnung keine Quadratwurzel finden. Darüber hinaus ist die mittlere absolute Abweichung intuitiver mit der Streuung des Datensatzes verbunden als die Standardabweichung. Aus diesem Grund wird manchmal zuerst die mittlere absolute Abweichung gelehrt, bevor die Standardabweichung eingeführt wird.

Einige sind sogar so weit gegangen zu argumentieren, dass die Standardabweichung durch die mittlere absolute Abweichung ersetzt werden sollte. Obwohl die Standardabweichung für wissenschaftliche und mathematische Anwendungen wichtig ist, ist sie nicht so intuitiv wie die mittlere absolute Abweichung. Für alltägliche Anwendungen ist die mittlere absolute Abweichung eine greifbarere Methode, um die Verteilung der Daten zu messen.