统计数据
计算和解释变异系数和分位数离散系数的指南
介绍
我们都听说过一句话，“变化是生活的调味品”，而在数据中，这种变化通常以离散的形式呈现。
数据的离散性通过突出显示我们本来不会发现的模式和见解，使数据变得有趣。通常，我们使用以下指标来衡量离散性：方差、标准差、范围和四分位距（IQR）。然而，在某些情况下，我们可能需要超越这些典型的测量来研究数据集的离散性。
这就是当比较数据集时，变异系数（CV）和分位数离散系数（QCD）提供见解的地方。
在本教程中，我们将探讨CV和QCD的两个概念，并回答以下问题：
- 它们是什么，如何定义？
- 如何计算它们？
- 如何解释结果？
所有上述问题将通过两个示例详细回答。
理解变异性和离散性
无论我们测量人们的身高还是房价，我们很少发现所有数据点都是相同的。我们不会期望每个人都是相同的。有些人很高，有些人很平均，有些人很矮。数据通常是变化的。为了研究数据的变异性或离散性，我们通常使用范围、方差、标准差等指标来量化它。离散度的度量指标量化了我们的数据点的分散程度。
然而，如果我们希望评估数据集之间的变异性怎么办？例如，如果我们想比较珠宝店和书店的销售价格怎么办？标准差在这里不适用，因为两个数据集的尺度可能非常不同。
CV和QCD在这种情况下是有用的离散指标。