Tính Độ Lệch Chuẩn của Mẫu Số Liệu

Trong bài viết này, chúng ta hiểu về độ lệch chuẩn của mẫu số liệu. Độ lệch chuẩn là một khái niệm quan trọng trong thống kê, giúp đo lường mức độ phân tán của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình. Đầu tiên, chúng ta cần hiểu rõ về mẫu số liệu đã cho. Mẫu số liệu là một tập hợp các giá trị số liệu được chọn ngẫu nhiên từ một quần thể lớn hơn. Trong trường hợp này, mẫu số liệu bao gồm các giá trị: 10, 8, 6, 2, và 4. Để tính độ lệch chuẩn của mẫu số liệu, chúng ta cần thực hiện các bước sau: 1. Tính giá trị trung bình (mean) của mẫu số liệu. Giá trị trung bình được tính bằng cách cộng tất cả các giá trị trong mẫu số liệu và chia cho số lượng giá trị. 2. Tính phương sai (variance) của mẫu số liệu. Phương sai được tính bằng cách lấy tổng các bình phương hiệu số giữa từng giá trị và giá trị trung bình, sau đó chia cho số lượng giá trị trừ đi 1. 3. Căn bậc hai của phương sai sẽ cho ta độ lệch chuẩn của mẫu số liệu. Áp dụng các bước trên vào mẫu số, ta có: - Giá trị trung bình: (10 + 8 + 6 + 2 + 4) / 5 = 6 - Phương sai: [(10-6)² + (8-6)² + (6-6)² + (2-6)² + (4-6)²] / (5-1) = 8 - Độ lệch chuẩn: √8 ≈ 2.83 Vậy, độ lệch chuẩn của mẫu số liệu là khoảng 2.83. Điều này có nghĩa là, các giá trị trong mẫu số liệu phân tán xung quanh giá trị trung bình với khoảng cách trung bình là 2.83. Tóm lại, độ lệch chuẩn là một công cụ hữu ích để đo lường mức độ phân tán của dữ liệu giúp chúng ta hiểu rõ hơn về tính chất của mẫu số liệu và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu một cách chính xác hơn.