Вариацией признака называют отличие (колеблемость, многообразие, изменяемость величины) в численных значениях признаков единиц совокупности и их колебания около средней величины, что и будет характеризовать совокупность. Показатели делятся на абсолютные и относительные: | Абсолютные | Относительные | | ------------------------------------ | ------------------------------------ | | 1. Размах вариации | 1. Коэффициенты осцилляции | | 2. Среднее линейное отклонение | 2. Относительное линейное отклонение | | 3. Дисперсия | 3. Коэффициент вариации | | 4. Среднее квадратическое отклонение | | ## Абсолютные показатели вариации Применяются для изучения колеблемости (несовпадения) уровней одного и того же показателя. **Размах вариации** - показывает, насколько велико различие между единицами совокупности, имеющими самое маленькое и самое большое значение признака: $R=X_{max}−X_{min}$ **Среднее линейное отклонение** - показывает колеблемость наблюдаемого признака относительно среднего значения в абсолютных значениях: - $\overline{L}=\frac{\sum{|x_i−\overline{x}|}}{n}$ - простое - $\overline{L}=\frac{\sum{|x_i−\overline{x}|f}}{\sum{f}}$ - взвешенное **Дисперсия** представляет собой средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины и вычисляется: - $σ^2=\frac{\sum{(x_i-\overline{x})^2}}{n}$ - простая дисперсия - $σ^2=\frac{\sum{(x_i-\overline{x})^2f}}{\sum{f}}$ - взвешенная дисперсия Дисперсию используют не только для оценки вариации, но и для измерения связей между исследуемыми факторами; распределение дисперсии на составляющие позволяет оценить влияние разных факторов, которые обусловливают вариацию признака. **Среднее квадратическое отклонение**, как и дисперсия, выступает в качестве широко используемого обобщающего показателя вариации: - $σ_{прост}=\sqrt\frac{\sum{(x_i−\overline{x})}^2}{n}$ - $σ_{взвеш}=\sqrt\frac{\sum{(x_i−\overline{x})}^2f}{\sum{f}}$ ## Относительные показатели вариации Применяются для сравнения колеблемости различных признаков в одной и той же совокупности, а также при сопоставлении признака в нескольких совокупностях с разными средними арифметическими. **Коэффициент осциляции** - колеблемость крайних значений признака вокруг средней: $V_R=\frac{R}{\overline{x}}\cdot{100}$% **Линейный коэффициент вариации** - характеризует долю усредненного значения абсолютных отклонений от средней арифметической. $V_L=\frac{\overline{L}}{\overline{x}}\cdot{100}$% **Коэффициент вариации** - характеризует степень однородности совокупности $V_{\sigma}=\frac{\sigma}{\overline{x}}\cdot{100}$% ## Правило сложения дисперсий Для сгруппированной совокупности (разделенной на $i$ групп) возможно вычисление 3 видов дисперсии: 1. общей 2. внутригрупповой 3. межгрупповой **Общая дисперсия** - характеризует колеблемость признака во всей изучаемой совокупности и рассчитывается по несгруппированным данным: $\sigma^2_{общ}=\frac{\sum^n_i\sum^m_j(x_{ij}-\overline{x})}{\sum^n_if_i}$, где: - $x_{ij}$ - значение признака $j$-той единицы в $i$-той группе - $\overline{x}$ - среднее значение признака по всей совокупности - $f_i$ - число единиц в $i$-той группе **Внутригрупповая дисперсия** - отражает случайную вариацию внутри каждой $i$-той группы: $\sigma^2_{груп}=\frac{\sum\limits{(x_{ij}-\overline{x}_i)^2}}{f_i}$, где: - $\overline{x}_{i}$ - среднее значение в группе - $f_{i}$ - количество значений признаков в $i$-ой группе **Обобщённая внутригрупповая дисперсия**: $\overline{\sigma^2_{x_{i}}}=\frac{\sum\limits_i{\sigma^2_{x_i}}f_i}{\sum\limits_i{f_i}}$ **Межгрупповая дисперсия** - характеризует систематическую вариацию $σ^2=\sum\limits_{i}\frac{(\overline{x_i}−\overline{x})^2f_i}{\sum\limits_{i}f_i}$ Правило сложения дисперсий широко применяется при исчислении показателей тесноты связи, в дисперсионном анализе, при оценке точности типической выборки и в ряде других случаев. Существует закон, связывающий три вида дисперсии: Общая дисперсия равна сумме средней из внутригрупповых и межгрупповой дисперсий: $\sigma^2_{общ}=\sigma^2_{м/гр}+\overline{\sigma}^2_{в/гр}$ ## Внутригрупповая дисперсия доли Наряду с вариацией количественных признаков может наблюдаться и вариация качественных признаков, таких, как доли количественных признаков. Внутригрупповая дисперсия доли определяется по формуле: $σ^2_{pi}=p_i⋅(1−p)$. **Средняя из внутригрупповых дисперсий**: $\overline{\sigma^2_{p_i}}=\overline{p_i\cdot{1-p_i}}=\frac{\sum\limits{p_i}\cdot{(1-p_i)\cdot{n_i}}}{\sum\limits{n_i}}$ **Межгрупповая дисперсия**: $\overline{\sigma^2_{p_i}}=\frac{\sum\limits{(p_i-\overline{p})^2\cdot{n_i}}}{\sum\limits{n_i}}$ **Общая дисперсия**: $\overline{σ_\overline{p}}^2-\overline{p}(1-\overline{p})$ 3 вида дисперсии связаны между собой: $\sigma^2_\overline{p} = \overline{\sigma_{p_i}}^2+\sigma^2_{p_i}$