Анализ статистической совокупности в программе MS Excel. Акжигитова А.Н - 43 стр.

ным выводам, поскольку слабо выраженные «горбики и ямы» частот могут
быть обусловлены не основными факторами, определяющими распределение
единиц по группам, а просто случайными отклонениями вариантов от х .




           –2,50 -0,75 1,09 . 2,94 4,79                          0,05   9,22
10,89 27,56 36,73
                Рис. 12 Примеры гистограмм с длинными «хвостами»
                            и резкой асимметричностью

        Установив по виду диаграммы однородность совокупности, для даль-
нейшего анализа формы распределения используются описательные пара-
метры выборки – показатели центра распределения ( х , Мо, Ме), вариации
( δ ), особенностей формы распределения (Аsn, Аs, Ek), позволяющие оценить
близость эмпирических данных к нормальной форме распределения.
        Нормальное распределение является симметричным, и для него вы-
полняются соотношения:
                       х = Мо = Ме, Аs = 0, Аsn = 0, R = 6 δ .
      Нарушение этих соотношений свидетельствует о наличии асиммет-
рии распределения. Распределение с небольшой или умеренной асиммет-
рией в большинстве случаев по своему типу относится к нормальному.
      Нарушение равенства Еk = говорит о достаточно частом появлении
крайних значений признака.
      Таким образом, если гистограмма приблизительно симметрична, ее
«хвосты» не очень длинны (не больше 5% вариантов лежат за пределами
интервала [ х ± 2 δ ], то она представляет распределение, близкое к нор-
мальному.
      При резко асимметричной гистограмме (рис. 12) более удобной ха-
рактеристикой «центра» распределения является медиана Ме. Она более
устойчива к резким выбросам данных, чем среднее х , что позволяет ис-
пользовать ее при работе с распределениями, имеющими «хвосты». В этом
случае для измерения вариации признака применяются коэффициент учи-
тывающий свойство медианы:
                                        Ме
                                  VMe =    ,
                                         х
а также квартильное отклонение



                                          43