ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคำนวณโดยใช้ทุกการสังเกตในชุดข้อมูล ดังนั้นจึงเรียกว่าการวัดที่ละเอียดอ่อนเพราะจะได้รับอิทธิพลจากค่าผิดปกติ … ในกรณีนี้ IQR คือ การวัดการแพร่กระจายที่ต้องการเนื่องจากตัวอย่างมีค่าผิดปกติ.
ข้อได้เปรียบของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเหนือ IQR คืออะไร
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานอธิบายว่าการสังเกตแต่ละครั้งมาจากค่าเฉลี่ยมากเพียงใด มันได้รับผลกระทบจากค่าสุดขั้ว แต่ข้อได้เปรียบที่มีในช่วงควอไทล์คือ ที่มันใช้การสังเกตทั้งหมดในการคำนวณ.
เมื่อไหร่ที่คุณต้องการให้ IQR มากกว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
คุณควรใช้ช่วงระหว่างควอไทล์เพื่อวัดการแพร่กระจายของค่าในชุดข้อมูลเมื่อมีค่าผิดปกติสุดขั้ว ในทางกลับกัน คุณควรใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานในการวัด การแพร่กระจายของค่าเมื่อไม่มีค่าผิดปกติสุดขั้ว.
เหตุใด IQR จึงดีกว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับข้อมูลเบ้
นี่คืออีกเหตุผลหนึ่งว่าทำไมจึงดีกว่าที่จะใช้ IQR เมื่อวัดการแพร่กระจายของชุดข้อมูลแบบเบ้ … ในการแจกแจงแบบเบ้ ครึ่งบนและครึ่งล่างของข้อมูลมีจำนวนสเปรดต่างกัน ดังนั้นจึงไม่มีตัวเลขตัวเดียว เช่น ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน อธิบายสเปรดได้เป็นอย่างดี
IQR หรือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานดีกว่าสำหรับความแปรปรวน?
แนะนำให้ใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและความแปรปรวน เพราะจะพิจารณาชุดข้อมูลทั้งหมดของคุณ แต่ก็หมายความว่าค่าเหล่านี้ได้รับผลกระทบจากค่าผิดปกติได้ง่าย สำหรับการแจกแจงแบบเบ้หรือชุดข้อมูลที่มีค่าผิดปกติ ช่วงระหว่างควอไทล์คือการวัดที่ดีที่สุด
