Perbedaan Antara Dispersi dan Skewness

Tingkat variasi sering dinyatakan dalam bentuk data numerik untuk tujuan perbandingan dalam teori dan analisis statistik. Kami biasanya menghitung satu angka untuk mewakili seluruh rangkaian data, yang disebut "rata-rata". Namun, itu tidak menentukan cara khusus untuk menentukan komposisi seri. Karena itu diperlukan langkah-langkah tambahan untuk memberi tahu kami tentang bagaimana item berbeda satu sama lain atau di sekitar rata-rata. Untuk memahami konsep analisis kuantitatif yang lebih terperinci dalam statistik, kami menggunakan ukuran dispersi dan kemiringan. Dispersi adalah ukuran rentang distribusi di sekitar lokasi pusat sedangkan skewness adalah ukuran asimetri dalam distribusi statistik.

Apa itu Dispersi??

Dalam statistik, dispersi adalah ukuran seberapa terdistribusi data artinya menentukan bagaimana nilai-nilai dalam set data berbeda satu sama lain dalam ukuran. Ini adalah rentang distribusi statistik yang tersebar di sekitar titik pusat. Ini terutama menentukan variabilitas item dari set data di sekitar titik pusatnya. Sederhananya, ini mengukur tingkat variabilitas di sekitar nilai rata-rata. Ukuran dispersi penting untuk menentukan penyebaran data di sekitar ukuran lokasi. Sebagai contoh, varians adalah ukuran standar dispersi yang menentukan bagaimana data didistribusikan tentang rata-rata. Ukuran dispersi lainnya adalah Range dan Rata-rata Deviasi.

Apa itu Skewness??

Skewness adalah ukuran distribusi asimetri tentang titik tertentu. Distribusi mungkin agak asimetris, sangat asimetris, atau simetris. Ukuran asimetri distribusi dihitung dengan menggunakan skewness. Dalam hal kemiringan positif, distribusi dikatakan kemiringan kanan dan ketika kemiringan negatif, distribusi dikatakan kemiringan kiri. Jika kemiringannya nol, distribusinya simetris. Skewness diukur berdasarkan Mean, Median, dan Mode. Nilai skewness bisa positif, negatif, atau tidak ditentukan tergantung pada apakah titik data condong ke kiri, atau condong ke kanan.

Perbedaan antara Dispersi dan Skewness

1. Definisi Dispersi vs Skewness

Dalam istilah statistik dan teori probabilitas, dispersi adalah ukuran kisaran nilai untuk variabel acak atau distribusi probabilitasnya. Ini menggambarkan kisaran distribusi yang merentang atau menyebar. Sederhananya, itu adalah ukuran untuk mempelajari variabilitas item. Skewness, di sisi lain, adalah ukuran asimetri dalam distribusi statistik dari variabel acak tentang rata-rata. Nilai skewness dapat berupa positif dan negatif, atau terkadang tidak terdefinisi. Sederhananya, distribusi asimetris dikatakan miring

2. Ukuran Dispersi vs Skewness

Ukuran dispersi berarti sejauh mana variasi tidak seimbang dari nilai pusatnya. Lebih tepatnya, ini mengukur tingkat variabilitas dalam nilai variabel di sekitar nilai rata-rata. Dispersi menunjukkan penyebaran data. Ukuran skewness berarti seberapa asimetris distribusi dan menentukan apakah titik data condong ke kanan atau ke kiri. Jika distribusi dikatakan miring ke kiri, maka nilainya negatif dan nilainya positif jika distribusinya miring ke kanan..

3. Perhitungan Dispersi vs Skewness

Dispersi dihitung berdasarkan rata-rata tertentu. Ini adalah perhitungan statistik yang mengukur tingkat variasi dan ada banyak cara berbeda untuk menghitung dispersi, tetapi dua yang paling umum adalah rentang dan penyimpangan rata-rata. Rentang adalah perbedaan antara nilai terbesar dan terkecil dalam satu set data, sedangkan rata-rata penyimpangan adalah nilai rata-rata absolut dari penyimpangan nilai-nilai fungsional dari titik pusat. Skewness, di sisi lain, dihitung berdasarkan Mean, Median, dan Mode. Jika mean lebih besar dari mode, Anda memiliki condong positif dan jika rata-rata kurang dari mode, Anda memiliki kecenderungan negatif. Selain itu, distribusi memiliki kemiringan nol dalam hal distribusi simetris.

4. Aplikasi Dispersion vs Skewness

Dispersi terutama digunakan untuk menggambarkan hubungan antara satu set data dan menentukan tingkat variasi nilai data dari nilai rata-rata mereka. Penyebaran statistik dapat digunakan untuk metode statistik lainnya seperti Analisis Regresi, yang merupakan proses yang digunakan untuk memahami hubungan antar variabel. Ini juga dapat digunakan untuk menguji Keandalan Rata-rata. Skewness, di sisi lain, berkaitan dengan sifat distribusi dalam satu set data. Hal ini sangat membantu dalam analisis ekonomi di sektor keuangan yang melibatkan sejumlah besar data seperti pengembalian aset, harga saham, dll..

Dispersion vs. Skewness: Chart Perbandingan

Ringkasan Penyebaran vs Skewness

Keduanya adalah istilah yang paling umum digunakan dalam analisis statistik dan teori probabilitas untuk mengkarakterisasi satu set data yang melibatkan banyak sekali data numerik. Dispersi adalah ukuran untuk menghitung variabilitas dalam data atau untuk mempelajari variasi data di antara mereka sendiri atau di sekitar rata-rata. Ini terutama berkaitan dengan distribusi nilai-nilai data dalam satu set di sekitar titik pusatnya. Hal ini dapat diukur dalam beberapa cara, yang paling umum Rentang dan Penyimpangan rata-rata. Skewness digunakan untuk mengukur asimetri dari distribusi normal dalam set data yang berarti sejauh mana distribusi tidak seimbang di sekitar rata-rata.