무엇 변동 계수 특징

동안 연구 , 많은 인구의 개별 단위의 연구 특성의 변화에 직면하고, 그것의 변화와 함께, 즉, 특정 값에 대한 스윙. 즉, 다음 과학 연구의 구현에서 가장 신뢰할 수있는 정보를 얻기 위해 고려해야합니다.

대부분의 연구자 파라미터 간격 값의 결정은 종종 절대 및 상대 조건에 의존. 후자 중에서 변수의 경우 정규 분포 균일 기준 특징 변화 널리 계수 인구이다. 이 지표는 측정의 규모 및 단위에주의를 지불하지, 테스트 매개 변수의 값을 갖게됩니다 분산 어느 정도 결정할 수 있습니다.

변동 계수를 나눔으로써 계산 될 수있다 표준 편차 변수의 값을 산술 평균으로를 백분율로 나타냈다. 이 계산의 결과는 특성 변화가 증가함에 따라 증가하고, 0부터 무한대까지의 범위로 떨어질 수있다. 약한 변화 특성 - 얻어진 값은 33.3 % 미만인 경우. 강력한 - 더합니다. 후자의 경우, 조사 된 데이터 세트는 그 평균치가 비정형으로 인식되고, 따라서 일반적으로 표시 될 수 없으며, 균일하지 않다. 따라서, 주어진 인구 다른 지표를 적용해야합니다.

이는 변동 계수가, 상기 균일 특성의 복수뿐만 아니라 또한 비교 평가로서 사용하는 것이 주목되어야한다. 필요한 경우, 예를 들어, 계산 된 값의 평균값이 다르다되는 특성 컬렉션의 변동의 크기를 비교하기 위해 사용된다. 이 경우, 데이터의 분산 값의 취득 객관적인 평가를 허용하지 않는다. 변동 계수는 가변의 상대 변화를 나타내고, 따라서, 조사되는 상기 파라미터의 값의 변동에 대하여 측정 될 수있다.

그러나 일부 제한이 있습니다. 특히, 합이 특정 조성 만 특정 형질 한 경우 일 수 변동 파라미터 값의 정도를 평가한다. 이 경우, 이들 지표의 평등 강하고 약한 변화 모두를 나타낼 수있다. 징후가 다르거 나 서로 다른 컬렉션을 수행 연구하면이 경우입니다. 이러한 결과는 매우 대물 이유의 작용에 의해 생성되고,이 실험 데이터의 프로세싱 동안 고려되어야한다.

변동 계수가 수행하는데 널리 사용되는 데이터의 통계적 처리를 과학 기술의 여러 분야에서. 특히, 적극적 경제와 사회의 변동 파라미터의 성능 평가에 사용된다. 이 경우 응용 프로그램의 비율은 경우에 그들의 기호를 변경할 수있는 변수의 변동성을 평가하는 것이 필요하다 불가능하다. 결국, 인덱스 값의 잘못된 계산의 결과를 얻을 것 같은 경우 : 하나는 아주 작은 것, 또는 음의 부호를해야합니다. 후자의 경우에, 계산의 정확성을 점검 할 필요가있다.

당신이 분산의 정도와 평균의 상대적인 변동성을 평가 할 수 있도록 매개 변수 - 따라서, 우리는 변동 계수를 말할 수있다. 이 지표의 사용은 자신의 목표를 달성하고 필요한 작업을 수행 것에 초점을 맞추고, 가장 중요한 요인을 보여준다.