В чем заключаются преимущества и недостатки разных показателей рассеивания данных?

Некоторые показатели рассеивания данных и их преимущества и недостатки:

• Размах. shakhbanov.org Преимущества: простота расчёта, наглядность и понятность. shakhbanov.org psymag.info Недостатки: отсутствие информации о характере распределения внутри интервала разброса и неустойчивость к выбросам. shakhbanov.org psymag.info
• Интерквартильный размах. shakhbanov.org Преимущества: устойчивость к выбросам, так как основывается на квартилях, лучше отображает центральную часть распределения, игнорируя крайние значения. shakhbanov.org Недостатки: менее информативен о полном разнообразии данных, чем размах. shakhbanov.org
• Дисперсия. shakhbanov.org Преимущества: учитывает все значения в наборе данных, предоставляя обширную информацию о разбросе, используется в статистических методах. shakhbanov.org Недостатки: чувствительна к выбросам из-за использования квадратов отклонений. shakhbanov.org
• Среднеквадратичное отклонение. shakhbanov.org Преимущества: предоставляет стандартную меру разброса данных, легко интерпретируется. shakhbanov.org Недостатки: чувствительно к выбросам, поскольку использует дисперсию. shakhbanov.org

Выбор показателя рассеивания данных зависит от конкретных условий анализа. shakhbanov.org Например, если важна полная вариабельность данных и нет проблем с выбросами, можно использовать размах. shakhbanov.org Если данные содержат выбросы, рекомендуется применять интерквартильный размах для более устойчивой оценки центральной части распределения. shakhbanov.org Для статистических анализов, особенно при нормальном распределении, дисперсия и среднеквадратичное отклонение предоставляют дополнительные статистические характеристики. shakhbanov.org