Contrairement à cela, l’ écart type est la racine carrée de la valeur numérique obtenue lors du calcul de la variance. Beaucoup de gens opposent ces deux concepts mathématiques. Cet article tente donc de faire la lumière sur l’importante différence entre la variance et l’écart type.
Tableau de comparaison
| Base de comparaison | Variance | Déviation standard |
|---|---|---|
| Sens | La variance est une valeur numérique qui décrit la variabilité des observations à partir de sa moyenne arithmétique. | L'écart-type est une mesure de la dispersion des observations dans un ensemble de données. |
| Qu'Est-ce que c'est? | C'est la moyenne des déviations au carré. | C'est la déviation quadratique moyenne. |
| Étiqueté comme | Sigma au carré (σ ^ 2) | Sigma (σ) |
| Exprimée en | Unités carrées | Mêmes unités que les valeurs de l'ensemble de données. |
| Indique | Dans quelle mesure les individus d'un groupe sont-ils répartis? | Combien d'observations d'un ensemble de données diffère de sa moyenne. |
Définition de la variance
En statistique, la variance est définie comme la mesure de la variabilité qui représente l'étendue de l'étalement des membres d'un groupe. Il découvre dans quelle mesure chaque observation diffère de la moyenne. Lorsque la variance d'un ensemble de données est faible, elle montre la proximité des points de données avec la moyenne alors qu'une valeur de variance supérieure indique que les observations sont très dispersées autour de la moyenne arithmétique et l'une par rapport à l'autre.
Pour les données non classifiées :
Pour la distribution de fréquence groupée :
Définition de l'écart type
L'écart-type est une mesure qui quantifie le degré de dispersion des observations dans un jeu de données. Le faible écart-type est un indicateur de la proximité des scores avec la moyenne arithmétique et représente un écart-type élevé; les scores sont dispersés sur une plage de valeurs plus élevée.
Pour les données non classifiées :
Principales différences entre la variance et l'écart type
La différence entre l'écart type et la variance peut être clairement établie pour les motifs suivants:
- La variance est une valeur numérique qui décrit la variabilité des observations à partir de sa moyenne arithmétique. L'écart-type est une mesure de la dispersion des observations dans un ensemble de données.
- La variance n'est rien d'autre qu'une moyenne des déviations au carré. Par ailleurs, l’écart-type est l’écart quadratique moyen.
- La variance est notée sigma au carré (σ2) alors que l'écart type est appelé sigma (σ).
- La variance est exprimée en unités carrées, généralement supérieures aux valeurs de l'ensemble de données donné. Contrairement à l’écart type qui est exprimé dans les mêmes unités que les valeurs de l’ensemble de données.
- La variance mesure dans quelle mesure les individus d'un groupe sont répartis. Inversement, l’écart-type mesure la différence entre les observations d’un jeu de données et sa moyenne.
Illustration
Les notes attribuées par un élève dans cinq matières sont respectivement 60, 75, 46, 58 et 80. Vous devez trouver l'écart type et la variance.
Tout d'abord, vous devez trouver le moyen,
Donc, les notes moyennes sont de 63, 8
Maintenant calculer la variance
| X | UNE | (xA) | (XA) ^ 2 |
|---|---|---|---|
| 60 | 63, 8 | -3, 8 | 14.44 |
| 75 | 63, 8 | 11.2 | 125.44 |
| 46 | 63, 8 | -17, 8 | 316.84 |
| 58 | 63, 8 | 5.8 | 33, 64 |
| 80 | 63, 8 | 16.2 | 262.44 |
Où, X = Observations
A = moyenne arithmétique
Et l'écart type est -
Similitudes
- La variance et l’écart type sont toujours positifs.
- Si toutes les observations dans un ensemble de données sont identiques, l'écart-type et la variance seront nuls.
Conclusion
Ces deux termes sont des termes statistiques de base, qui jouent un rôle essentiel dans différents secteurs. L'écart type est préféré à la moyenne car il est exprimé dans les mêmes unités que celles des mesures, tandis que la variance est exprimée dans les unités plus grandes que l'ensemble de données donné.
