Дисперсія набору даних визначає, наскільки далеко поширені спостереження. Для розрахунку дисперсії будь-якого розподілу потрібні середні дані та кількість спостережень. Більш великі розрахунки спрощуються з використанням електронної таблиці, інструменту, який не тільки полегшить процес, але й містить вбудовані функції, які автоматично обчислюють дисперсію.
Збір даних щодо зарплат. Важливо, що такі дані знаходяться в одному і тому ж періоді, наприклад, в тому ж місяці, кварталі або році. Бази даних про зарплати в США можна отримати в Бюро статистики праці. Компіляція даних у таблицю полегшить процес обчислення.
$config[code] not foundРозрахуйте середнє значення вибірки заробітної плати. Це досягається шляхом підсумовування всіх зарплат, а потім поділу на розмір вибірки. Розмір вибірки - це кількість спостережень у вашій вибірці. Отже, якщо у вас є спостереження за зарплатою $ 18,000, $ 12,000 і $ 14,000 на рік, додавання всіх цих і розподіл на три дає середнє значення $ 14,666.67, округлене до найближчого пенні.
Відняти середнє з кожної спостережуваної зарплати. Використовуючи той же приклад, результати становлять 3,333.33, -2,666.67 і -666.67. Візьмемо квадратний корінь кожного з цих результатів. Це залишає вас з 11111088,89 за перше спостереження, 7111128,89 за другий і 444,448.89 за третє. Візьміть суму всіх цих результатів, які становлять $ 18,666,666.67.
Розділіть результат на кількість спостережень, мінус один, щоб отримати дисперсію. Використовуючи той же приклад, поділ на два дасть розбіжність у $ 9333333,33. Приймаючи квадратний корінь з цього числа, даємо стандартне відхилення, яке дорівнювало б $ 3,055.05. Завдяки меншій природі, багато людей вважають, що стандартне відхилення легше вирішувати, ніж відхилення.
