บทที่ 3 การแจกแจงความถี่ การวัดการกระจาย
ความหมายของการวัดกระจาย
การวัดการกระจาย คือ การวัดความแตกต่างกันของข้อมูล
ประเภทของการวัดการกระจาย
1) การวัดการกระจายสัมบูรณ์ (Absolution Dispersion) เป็นวิธีในการวัดการกระจายของข้อมูลเพียงชุดเดียว เพื่อสรุปลักษณะของข้อมูลชุดนั้นว่ามีความแตกต่างกันของข้อมูลภายในชุดมากน้อยเพียงใด
2) การวัดการกระจายสัมพัทธ์ (Relative Dispersion) เป็นการวัดการกระจายแต่ละชุด เพื่อนำมาใช้เปรียบเทียบการกระจายของข้อมูลตั้งแต่ 2 ชุดขึ้นไป
1) การวัดการกระจายสัมบูรณ์ (Absolution Dispersion)
1.1) พิสัย
Ex. จงวัดการกระจายของข้อมูลชุดนี้โดยใช้พิสัย
10 11 11 12 13 19
วิธีทำ
R = Xmax − Xmin = 19 −10 = 9
ข้อดีและข้อเสียของพิสัย
ข้อดี 1) พิสัยเป็นการวัดการกระจายที่สามารถหาได้ง่าย สะดวก รวดเร็ว
2) พิสัยเป็นการวัดการกระจายที่มีประสิทธิภาพ หากข้อมูลแต่ละตัวมีค่าใกล้เคียงกัน
ข้อเสีย 1) ค่าพิสัยเป็นค่าที่ไม่ละเอียดพอ โดยเฉพาะในกรณที่ข้อมูลมีความแตกต่างกันมาก ๆ
2) การวัดการกระจายด้วยพิสัยใช้เฉพาะค่าเพียงสองค่าคือ ค่าสูงสุดและค่าต่าํ สุดเท่านั้น ค่าอื่น ๆ ไม่ได้นำมาพิจารณาเลย
3) กรณีที่ข้อมูลมีค่าใดค่าหนึ่งมากหรือน้อยกว่าข้อมูลอื่น มาก ๆ การวัดการกระจายด้วยพิสัย จะทำให้ค่าที่สูงกว่าที่ควรจะเป็นมาก
4) ไม่สามารถใช้พิสัยวัดการกระจายของข้อมูลแจกแจงความถี่ที่มีอนัตรภาคของชั้นแรกหรือชั้นสุดท้ายเป็นแบบชั้นเปิดได้
1.2) ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation) และความแปรปรวน (Variance)
1.2.1) ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของข้อมูลตัวอย่าง
1.2.2) ความแปรปรวนของข้อมูลตัวอย่าง
1.2.3) ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของประชากร
1.2.4) ความแปรปรวนของประชากร
Ex. วัดการกระจายของข้อมูลตัวอย่างต่อไปนี้ โดยใช้ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
10 16 2 19 30 15 23 13
1.2.5) การหาส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานกรณีข้อมูลจัดหมวดหมู่
Ex. จงหาส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานและความแปรปรวนของน้ำหนักคนจากตัวอย่าง 40 คนต่อไปนี้
วิธีทำ
1.2.6) คุณสมบัติของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
Ex.
1.2.7) ข้อดีของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
1) การวัดการกระจายด้วยส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เป็นวิธีการวัดการกระจายของข้อมูลที่ดีที่สุด
2) เป็นค่าที่มีความละเอียดถูกต้องและน่าเชื่อถือ เพราะทำการคำนวณจากข้อมูลทุกค่าในชุดของข้อมูล
3) เป็นการวัดการกระจายเพียงตัวเดียว ที่สามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติขั้นสูงได้
2) การวัดการกระจายสัมพัทธ์ (Relative Dispersion)
สัมประสิทธ์ิของความแปรผัน (Coefficient of variation : C.V.)
Ex.คะแนนสอบวิชาคณิตศาสตร์ และวิชาสถิติของนักศึกษากลุ่มหนึ่ง สุ่มตัวอย่าง 10 คน มีคะแนนดังนี้
วิชาคณิตศาสตร์ : 3 , 5 , 5 , 7 , 9 , 10 , 10 , 16 , 18 , 18
วิชาสถิติ : 4 , 4 , 6 , 6 , 6 , 11 , 12 , 13 , 16 , 20
จงเปรียบเทียบว่าคะแนนวิชาใดกระจายมากกว่ากัน
คะแนนทั้งสองรายวิชามีการกระจายใกล้เคียงกันมาก และมีวิชาคณิตศาสตร์ที่มีการกระจายน้อยกว่า กล่าวคือคะแนนไม่แตกต่างกันมาก สรุปว่ากลุ่มตัวอย่างสอบได้คะแนนวิชาคณิตศาสตร์ดีกว่า


























นส.พัชราภรณ์ เผื่อนผึ้ง ปวส.2/2 สาขาคอมพิวเตอร์
ตอบลบ