Pour deux ensembles de données ayant la même moyenne, celui dont l'écart-type est le plus grand est celui dans lequel les données sont les plus dispersées par rapport au centre. L'écart-type est égal à 0 zéro si toutes les valeurs d'un ensemble de données sont les mêmes (parce que chaque valeur est égale à la moyenne).
L'écart-type ne peut pas être négatif. Un écart-type proche de 0 signifie que les valeurs sont très peu dispersées autour de la moyenne (représentée par la droite en pointillés). Plus les valeurs sont éloignées de la moyenne, plus l'écart-type est élevé.
1. Pour l'intervalle 1S : Soustrayez l'écart type à la moyenne (190,5-2=188,5) Additionner l'écart type à la moyenne (190.5 + 2 = 192.5) → L'intervalle +/-1S est [188.5 - 192.5].
Pour comprendre les résultats du calcul de l'écart type, voici ce qu'il faut retenir : Entre 0 et 3 %, la volatilité de l'actif est très faible et le risque est moindre. Entre 3 et 8 %, l'actif est peu volatil et le risque est faible.
L'écart-type d'une série statistique nous renseigne sur la dispersion autour de la moyenne des valeurs de cette série. Plus l'écart-type est grand, plus les valeurs sont dispersées autour de la moyenne ; plus l'écart-type est petit, plus les valeurs sont concentrées autour de la moyenne.
L'écart-type est dans la même unité de mesure que les données. Même avec peu d'habitude, il est donc assez simple à interpréter. En revanche, la variance a davantage sa place dans les étapes intermédiaires de calcul que dans un rapport.
La fonction ECARTYPE. PEARSON part de l'hypothèse que les arguments représentent l'ensemble de la population. Si vos données ne représentent qu'un échantillon de cette population, utilisez la fonction ECARTYPE pour en calculer l'écart type. S'il s'agit d'échantillons de taille importante, les fonctions ECARTYPE.
La variance mesure la manière dont des points de données varient par rapport à la moyenne, tandis que l'écart type mesure la distribution de données statistiques. Penchons-nous sur un exemple. Deux groupes d'étudiants ont répondu à un questionnaire noté sur 10 points.
On suppose qu'on réalise des échantillons d'effectif n au sein de cette loi normale parente. L'écart-type expérimental est s=racinecarré[Σ(xi-m)2/(n-1)] (et c'est un estimateur biaisé de σ).
L'écart-type est un outil statistique qui permet d'estimer la dispersion des valeurs par rapport à la moyenne. Plus l'écart-type a une valeur élevée, plus les données sont dispersées par rapport à la moyenne. L'unité de l'écart-type est la même que celle de la moyenne.
– La manière la plus simple de diminuer l'écart type de l'estimation est d'augmenter le nombre d'observations, c'est-à-dire la taille de l'échantillon si on est dans un contexte de sondage.
Sans unité, il permet la comparaison de distributions de valeurs dont les échelles de mesure ne sont pas comparables ( source INSEE). Pour comparer des séries statistiques différentes, lorsque les moyennes ont des ordres de grandeur différents, il vaut mieux utiliser le coefficient de variation que l'écart-type seul.
Véritable outil de gestion des coûts, la formule de calcul des écarts de coûts vous aide à respecter le budget de vos projets. Les « écarts de coûts » correspondent à la différence entre le coût prévisionnel d'un projet (ou le montant budgétisé) et son coût réel (c'est-à-dire le montant dépensé).
Écart relatif
Généralement, on l'exprime sous la forme d'un pourcentage et plus celui-ci est faible, plus la valeur obtenue est proche de la valeur attendue. Au lycée, on estime généralement qu'une mesure est satisfaisante si l'écart relatif est inférieur à 5 % ou 10 %.
L'écart type sert à calculer l'intervalle de confiance et la valeur de p. Une valeur d'écart type élevée indique que les données sont dispersées. Plus la valeur est élevée, moins les intervalles de confiance sont précis (ils sont plus étendus) et moins les tests sont puissants.
Lorsque l'on veut comparer la dispersion de deux séries statistiques, il faut prendre garde à leur valeurs moyennes respectives. On pourra comparer leurs dispersions en « normant » leurs écarts-types par rapport à leurs moyennes en calculant un coefficient de variation égal à l'écart-type divisé par la moyenne.
Comme 𝑋 suit une loi normale de moyenne 𝜇 et de variance 196, on peut écrire 𝑋 ∼ 𝑁 ( 𝜇 ; 1 9 6 ) . On rappelle que l'écart-type est la racine carrée de la variance, donc 𝜎 = √ 1 9 6 = 1 4 .
Les indices de dispersion : donnent des renseignements sur la dispersion et la variabilité dans un groupe, à savoir à quel point les valeurs de la distributions sont homogène ( si les valeurs sont proches de la moyenne ou pas) et hétérogène ( si écart entre la moyenne et les valeur extrême est trop important).
Une variance est toujours positive. La valeur d'une variance ne peut être interprétée que par comparaison à la valeur d'une norme ou d'une autre variance. Si une variance est nulle, cela veut dire que toutes les observations sont égales à la moyenne, ce qui implique qu'il n'y a aucune variation de celles-ci.
Un écart-réduit négatif signifie que l'observation est inférieure à la moyenne. Un écart-réduit proche de 0 signifie que l'observation est proche de la moyenne. Une observation est considérée comme atypique si son écart-réduit est supérieur à 3 ou inférieur à −3 .