L'écart type est calculé à partir de chaque observation de l'ensemble de données. Par conséquent, on l'appelle une mesure sensible car elle sera influencée par des valeurs aberrantes. … Dans ce cas, l'IQR est la mesure de propagation préférée car l'échantillon a une valeur aberrante.
Quel est l'avantage de l'écart type par rapport à l'IQR ?
L'écart-type décrit à quelle distance, en moyenne, chaque observation se situe par rapport à la moyenne. Il est affecté par les valeurs extrêmes, mais l'avantage qu'il a sur l'intervalle interquartile est qu'il utilise toutes les observations dans son calcul.
Quand préférez-vous l'IQR à l'écart type ?
Vous devez utiliser l'intervalle interquartile pour mesurer la dispersion des valeurs dans un ensemble de données lorsqu'il existe des valeurs aberrantes extrêmes. Inversement, vous devez utiliser l'écart type pour mesurer la propagation des valeurs lorsqu'il n'y a pas de valeurs aberrantes extrêmes présentes.
Pourquoi l'IQR est-il meilleur que l'écart type pour les données asymétriques ?
C'est une autre raison pour laquelle il est préférable d'utiliser l'IQR pour mesurer la propagation d'un ensemble de données asymétrique. … Dans une distribution asymétrique, la moitié supérieure et la moitié inférieure des données ont un écart différent, donc aucun nombre tel que l'écart type ne pourrait décrire très bien l'écart.
Est-ce que l'IQR ou l'écart type est meilleur pourvariabilité ?
L'écart-type et la variance sont préférés car ils prennent en compte l'ensemble de vos données, mais cela signifie également qu'ils sont facilement influencés par les valeurs aberrantes. Pour les distributions asymétriques ou les ensembles de données avec des valeurs aberrantes, l'intervalle interquartile est la meilleure mesure.
