Der Variationskoeffizient (CV) ist ein Maß für die relative Variabilität. Es ist das Verhältnis der Standardabweichung zum Mittelwert (Durchschnitt). Zum Beispiel ist der Ausdruck “Die Standardabweichung beträgt 15% des Mittelwertes” ein Lebenslauf.
Der Lebenslauf ist besonders hilfreich, wenn Sie die Ergebnisse von zwei eindeutigen Übersichten oder Tests analysieren müssen, die verschiedene Maße oder Qualitäten haben. Zum Beispiel für den Fall, dass Sie die Ergebnisse von zwei Tests mit unterschiedlichen Bewertungskomponenten gegenüberstellen. Mit der geringen Wahrscheinlichkeit, dass Beispiel A einen Lebenslauf von 12 % und Test B einen Lebenslauf von 25 % hat, würden Sie sagen, dass Beispiel B im Vergleich zu seinem Mittelwert mehr Vielfalt aufweist.
Wie man einen Variationskoeffizienten findet
Wie man einen Variationskoeffizienten findet: Der Inhalt:
Was ist der Variationskoeffizient?
Wie Sie den Variationskoeffizienten finden
Was ist der Variationskoeffizient?
Variationskoeffizient
Der Variationskoeffizient (CV) ist ein Maß für die relative Variabilität. Es ist das Verhältnis der Standardabweichung zum Mittelwert (Durchschnitt). Zum Beispiel ist der Ausdruck “Die Standardabweichung beträgt 15% des Mittelwertes” ein Lebenslauf.
Der Lebenslauf ist besonders nützlich, wenn Sie die Ergebnisse von zwei verschiedenen Umfragen oder Tests mit unterschiedlichen Maßen oder Werten vergleichen möchten. Zum Beispiel, wenn Sie die Ergebnisse von zwei Tests vergleichen, die unterschiedliche Bewertungsmechanismen haben. Wenn Probe A einen Lebenslauf von 12 % und Probe B einen Lebenslauf von 25 % hat, würde man sagen, dass Probe B mehr Variation im Verhältnis zu ihrem Mittelwert aufweist.
Formel
Die Formel für den Variationskoeffizienten lautet:
Variationskoeffizient = (Standardabweichung / Mittelwert) * 100.
In Symbolen: Lebenslauf = (SD/xbar) * 100. Die Multiplikation des Koeffizienten mit 100 ist ein optionaler Schritt, um einen Prozentsatz zu erhalten, im Gegensatz zu einer Dezimalstelle.
Ein Wissenschaftler stellt zwei zahlreiche Entscheidungstests und verschiedene Bedingungen gegenüber. Im Primärtest wird ein Lauf der Mühle und zahlreiche Entscheidungstests durchgeführt. Im anschließenden Test werden die Wahlentscheidungen (z.B. Off-Base-Antworten) willkürlich den Testteilnehmern zugewiesen. Die Ergebnisse der beiden Tests sind:
Wie man einen Variationskoeffizienten findet
Wie man einen Variationskoeffizienten findet: Der Inhalt:
Was ist der Variationskoeffizient?
Der Variationskoeffizient (CV) ist ein Maß für die relative Variabilität. Es
ist das Verhältnis der Standardabweichung zum Mittelwert (Durchschnitt). Zum Beispiel ist der
Ausdruck “Die Standardabweichung beträgt 15% des Mittelwertes” ein
Lebenslauf.
Der Lebenslauf ist besonders nützlich, wenn Sie die Ergebnisse von zwei verschiedenen Umfragen oder Tests mit unterschiedlichen Maßen oder Werten vergleichen möchten. Zum Beispiel, wenn Sie die Ergebnisse von zwei Tests vergleichen, die unterschiedliche Bewertungsmechanismen haben. Wenn Probe A einen Lebenslauf von 12 % und Probe B einen Lebenslauf von 25 % hat, würde man sagen, dass Probe B mehr Variation im Verhältnis zu ihrem Mittelwert aufweist.
Formel
Die Formel für den Variationskoeffizienten lautet:
Coefficient of Variation = (Standard Deviation / Mean) * 100.
In Symbolen: CV = (SD/x̄) * 100.
Die Multiplikation des Koeffizienten mit 100 ist ein optionaler Schritt, um einen Prozentsatz zu erhalten, im Gegensatz zu einer Dezimalstelle.
Beispiel für den Variationskoeffizienten
Ein Forscher vergleicht zwei Multiple-Choice-Tests mit unterschiedlichen Bedingungen. Im ersten Test wird ein typischer Multiple-Choice-Test durchgeführt. Im zweiten Test werden den Testteilnehmern alternative Wahlmöglichkeiten (d.h. falsche Antworten) nach dem Zufallsprinzip zugewiesen. Die Ergebnisse der beiden Tests sind:
| Regelmäßige Prüfung | Randomisierte Antworten | |
| bedeutet | 59.9 | 44.8 |
| SD | 10.2 | 12.7 |
Der Versuch, die beiden Testergebnisse zu vergleichen, ist eine Herausforderung. Der Vergleich von Standardabweichungen funktioniert nicht wirklich, weil auch die Mittel unterschiedlich sind. Die Berechnung nach der Formel CV=(SD/Mean)*100 hilft, die Daten sinnvoll zu nutzen:
| Regelmäßige Prüfung | Randomisierte Antworten | |
| bedeutet | 59.9 | 44.8 |
| SD | 10.2 | 12.7 |
| LEBENSLAUF | 17.03 | 28.35 |
Wenn Sie einen Blick auf die Standardabweichungen von 10,2 und 12,7 werfen, können Sie sich vorstellen, dass die Tests vergleichbare Ergebnisse haben. Wie dem auch sei, wenn man sich für die Unterscheidung in den Methoden ändert, haben die Ergebnisse mehr Größe:
Gewöhnlicher Test: LEBENSLAUF = 17,03
Randomisierte Antworten: LEBENSLAUF = 28,35
Der Variationskoeffizient kann ebenfalls genutzt werden, um über die Fluktuation zwischen verschiedenen Maßen nachzudenken. Sie können beispielsweise die IQ-Ergebnisse mit den Ergebnissen der Woodcock-Johnson III-Tests der kognitiven Fähigkeiten vergleichen.
Anmerkung: Der Variationskoeffizient sollte nur zur Analyse positiver Informationen auf einer Proportionsskala verwendet werden. Der Lebenslauf hat für Schätzungen auf einer Zwischenskala fast keine Bedeutung. Beispiele für Zwischenskalen enthalten Temperaturen in Celsius oder Fahrenheit, während die Kelvin-Skala eine Proportionsskala ist, die bei Null beginnt und per Definition keinen negativen Wert annehmen kann (0 Grad Kelvin ist die Nicht-Beachtung von Wärme).
Wie man einen Variationskoeffizienten findet: Übersicht.
σ ist die Standardabweichung für eine Population, die für die Stichprobe mit “s” identisch ist.
μ ist der Mittelwert für die Bevölkerung, der mit dem XBar in der Stichprobe übereinstimmt.
Mit anderen Worten: Um den Variationskoeffizienten zu finden, dividieren Sie die Standardabweichung durch den Mittelwert und multiplizieren Sie sie mit 100.
Wie man einen Variationskoeffizienten in Excel findet. Sie können den Variationskoeffizienten in Excel mit den Formeln für Standardabweichung und Mittelwert berechnen. Für eine bestimmte Datenspalte (d.h. A1:A10) könnten Sie eingeben: “=stdev(A1:A10)/Durchschnitt(A1:A10)) dann mit 100 multiplizieren.
You may also like
Falsch-negativ
Beim Verständnis der Hypothese können zwei Fehler ziemlich verwirrend sein. Diese beiden Fehler sind falsch negativ und falsch positiv. Sie können den falsch-negativen Fehler auch als Fehler vom Typ II und den falsch-positiven als Fehler vom Typ I bezeichnen. Während des Lernens denken Sie vielleicht, dass diese Fehler keinen Nutzen haben und nur Ihre Zeit […]
Box-Plot-Übersicht
Mit Hilfe eines Box-Plots oder Box-and-Whisker-Plots können Sie die Verteilung der Datenbank in einer fünfstelligen Zusammenfassung darstellen. Das erste Quartil Q1 ist das Minimum, das dritte Quartil Q3 ist der Median und das fünfte Quartil Q5 ist das Maximum. Sie können die Ausreißer und ihre Werte mit Hilfe eines Boxplots finden. Sie können auch erkennen, […]
Bayes’sche Netzwerke
Das Erstellen eines probabilistischen Modells kann eine Herausforderung sein, erweist sich aber beim maschinellen Lernen als hilfreich. Um ein solches grafisches Modell zu erstellen, müssen Sie die probabilistischen Beziehungen zwischen den Variablen finden. Angenommen, Sie erstellen eine grafische Darstellung der Variablen. Sie müssen die Variablen als Knoten und die bedingte Unabhängigkeit als das Fehlen von […]
