Quais são as vantagens e desvantagens de enviesadas Distribuições

? Pesquisadores usam estatísticas para tentar determinar os verdadeiros valores de um fenômeno específico . Por exemplo , os pesquisadores podem querer saber a idade média das pessoas em determinados grupos etários . Idealmente , os pesquisadores querem saber a média exata, mas vários fatores – como a distribuição heterogênea – pode levar a resultados que são menos do que precisa. A média real da distribuição cai em algum lugar entre a mediana e média da distribuição . Resultados precisos

Distribuições são representações gráficas de probabilidades estatísticas . Gráficos de distribuições estatísticas se assemelham a montanhas. As linhas nas laterais da extrema esquerda e extrema direita do gráfico são chamados de caudas. Distribuições tornar distorcida quando uma cauda é maior do que o outro . Quando a inclinação é positiva , o mais longo de cauda está no lado do gráfico com números positivos . Quando a inclinação é negativo , quanto mais a cauda está no lado do gráfico com números negativos . Um exemplo de uma distribuição assimétrica pode envolver a taxa de desemprego . Algumas pessoas podem não ter nunca teve um emprego – se, por exemplo , eles foram encarcerados para a maioria de suas vidas – o que distorce a taxa de desemprego para cima. Distribuições enviesadas são partes de técnicas de pesquisa que ainda pode dar dados precisos – especialmente quando as distribuições não são enviesados ​​demais

resultados imprecisos

distribuições extremamente distorcidas podem levar . as estatísticas enganosas , já que a distribuição assimétrica pode dirigir uma média para cima ou para baixo. Por exemplo , a renda média de uma determinada sociedade pode ser baixo, mas um punhado de pessoas pode ter ganhos elevados , o que distorce a renda média da sociedade para cima. Dados muito assimétrica pode levar a resultados incorretos, o que é uma desvantagem de distribuição heterogênea .

Encontrar a média

maioria das distribuições , a média é de fácil encontrar ao olhar para o meio. A média é a média da distribuição . No entanto, com uma distribuição muito distorcida , a média não é necessariamente no meio , fazendo a média mais difícil de encontrar. Muitas técnicas estatísticas contam com a média estatística da distribuição , o que pode fazer distribuições enviesadas difícil de se trabalhar.

Logaritmos

Um logaritmo é o poder pelo qual uma base deve estar para chegar a um número específico. Por exemplo , quando o número é de 1000 e a base é de 10 , o logaritmo é de 3 , desde 10 a potência de 3 é 1,000 . Com poderes , cada número representa o número de vezes que o matemático multiplica o número de base por si só. Uma vez que as variáveis ​​são geralmente inclinadas lognormal , o logaritmo da variável aleatória é normal . A distribuição normal é simétrica e tem uma curva em forma de sino . Distribuições normais permitem que as pessoas prever com mais precisão variáveis. Por exemplo, vida útil da bateria tem uma distribuição normal, o que significa que uma bateria pode durar 40 horas , em média, e tem um desvio de uma hora , ou seja, a bateria pode ficar sem energia em 39 horas ou 41 horas . A vantagem disso é que os estatísticos podem gerar um intervalo que prevê um conjunto de variáveis ​​.

Manipulação

Muitas pessoas não entendem estatísticas. Especialistas muitas vezes pode estatísticas presentes no campo da política de uma forma que pode apoiar o seu argumento de outra forma errônea. No entanto, aqueles que procuram distorcer a opinião pública pode ver isso como uma vantagem. As pessoas nem sempre entendem como distribuição heterogênea trabalhar, então um perito poderia apresentar estatísticas que parecem precisos, mas na verdade não são por causa da distribuição assimétrica .