Escolhendo a medida certa de Dispersão em Psicologia Estatísticas

As medidas de dispersão que você usa em psicologia estatística mostrar-lhe a propagação ou a variabilidade da variável que você está medindo. Os três principais são o intervalo, o intervalo interquartil eo desvio-padrão.

Conhecendo o intervalo, intervalo interquartil e desvio padrão

As três medidas mais importantes de dispersão são definidos como se segue:

• o alcanceé a diferença entre a pontuação mais alta ea mais baixa pontuação em uma variável. Estes são os valores que foram marcados por participantes no estudo, e não necessariamente as pontuações mais altas e mais baixas possíveis.

• o intervalo interquartilé a diferença entre o quartil superior e o quartil mais baixo num conjunto de notas em ordenadas. Quartis são formados pela divisão de um conjunto de notas ordenadas em quatro grupos de igual tamanho.

• o desvio padrão(Muitas vezes abreviado para Std. Dev. Ou SD) é o desvio da média das pontuações em seu conjunto de dados a partir de sua pontuação média para uma determinada variável. o pontuação médiarepresenta a média das contagens em uma variável. O desvio padrão indica o grau em que as pontuações em um desviante variável do escore médio.

Trabalhar fora que medida de dispersão de usar

É possível determinar a medida mais apropriada de dispersão como se segue, dependendo da natureza dos seus dados:

• Dados medidos no nível nominal: Porque todas as três medidas de dispersão requerem dados a serem classificados ou resumida, nenhum deles é adequado para os dados medidos no nível nominal.

• Dados medidos no nível ordinal: O alcance ea amplitude interquartil são adequados. O intervalo interquartílico é geralmente preferível, pois é mais informativa do que a faixa.

• Dados medidos no nível intervalo / Proporção: Todas as três medidas de dispersão que examinamos são adequados. O desvio padrão é geralmente preferível. No entanto, o desvio padrão (ou variância) não é apropriado quando há dezenas e / ou assimetria extremas em seu conjunto de dados. Nesta situação, o intervalo interquartil é geralmente preferível.