Streuung (Statistik)
Unter Streuung (auch Dispersion) fasst man in der deskriptiven Statistik und in der Stochastik verschiedene Maßzahlen zusammen, die die Streubreite von Werten einer Häufigkeitsverteilung oder Wahrscheinlichkeitsverteilung um einen geeigneten Lageparameter herum beschreiben. Die verschiedenen Berechnungsmethoden unterscheiden sich prinzipiell durch ihre Beeinflussbarkeit beziehungsweise Empfindlichkeit gegenüber Ausreißern. Die Streuung der Häufigkeitsverteilung wird als Standardfehler bezeichnet.
Inhaltsverzeichnis |
[Bearbeiten] Maßzahlen
[Bearbeiten] Spannweite
Die Spannweite (englisch range) R berechnet sich als Differenz zwischen dem größten und dem kleinsten Messwert:
- R = xmax − xmin
Da die Spannweite nur aus den zwei Extremwerten berechnet wird, ist sie nicht robust gegenüber Ausreißern.
Siehe auch: gleitende Spannweite (engl. moving range)
[Bearbeiten] Quantilsabstand
Der Quantilsabstand ist die Differenz zwischen dem p und 1 − p Quantil:
- QAp = Q1 − p − Qp mit

Innerhalb des QAp liegen
Prozent aller Messwerte.
[Bearbeiten] (Inter-)Quartilsabstand
Der Interquartilsabstand (engl. interquartile range), abgekürzt IQR, wird als Differenz der Quartile Q.25 und Q.75 berechnet:
- IQR = Q.75 − Q.25
Innerhalb des IQR liegen 50 % aller Messwerte. Er ist – wie auch der Median bzw. Q.50 – unempfindlich gegenüber Ausreißern. Es lässt sich zeigen, dass er einen Bruchpunkt von
hat.
Der Interquartilsabstand ist gleich dem Quantilsabstand QA.25
[Bearbeiten] Mittlere absolute Abweichung
Die mittlere absolute Abweichung e einer Zufallsvariable X von ihrem Erwartungswert
ist definiert durch
Im Falle einer konkreten Stichprobe
mit Stichprobenmittelwert
wird sie errechnet durch
Die mittlere absolute Abweichung wird in der mathematischen Statistik meist zugunsten der quadratischen Abweichung umgangen, welche analytisch leichter zu behandeln ist. Die in der Definition verwendete Betragsfunktion ist nicht überall differenzierbar, was die Berechnung des Minimums erschwert.
Aufgrund der Ungleichung vom arithmetisch-quadratischen Mittel ist die mittlere absolute Abweichung kleiner oder gleich der Standardabweichung (Gleichheit gilt nur für konstante Zufallsgrößen).
Für symmetrische Verteilungen, d. h. Verteilungen mit der Eigenschaft f(μ − x) = f(μ + x) für alle reellen x, mit monoton fallender Dichte für x > μ, gilt
.
Für die Stetige Gleichverteilung gilt das Gleichheitszeichen.
[Bearbeiten] Mittlere absolute Abweichung bezüglich des Medians
Die mittlere absolute Abweichung (engl. mean deviation from the median, abgekürzt MD) vom Median
ist definiert durch
Im Falle einer konkreten Stichprobe wird sie errechnet durch
Aufgrund der Extremaleigenschaft des Medians gilt im Vergleich mit der mittleren absoluten Abweichung stets
,
d. h. die mittlere absolute Abweichung bezüglich des Medians ist erst recht kleiner als die Standardabweichung.
Durch die Definition ergibt sich im Falle von normalverteilten Daten folgender Zusammenhang zur Standardabweichung:
[Bearbeiten] Median der absoluten Abweichungen
Die mittlere absolute Abweichung (engl. median absolute deviation, auch MedMed), abgekürzt MAD, ist definiert durch
Im Falle einer konkreten Stichprobe wird sie errechnet durch
Durch die Definition ergibt sich im Falle von normalverteilten Daten folgender Zusammenhang zur Standardabweichung:
z0,75 ist das 0,75-Quantil der Standardnormalverteilung und beträgt ca. 0,6745.
Die mittlere absolute Abweichung ist ein robuster Schätzer für die Standardabweichung. Es lässt sich zeigen, dass sie einen Bruchpunkt von ε * = 0,5 hat.
[Bearbeiten] Varianz und Standardabweichung
Die Varianz (engl. variance) und die Standardabweichung (engl. standard deviation) sind die wichtigsten und am meisten verwendeten Streuungsmaße. Mit dem Mittelwert
bzw. dem Erwartungswert
ergeben sich folgende Streuungen:
als Maß in der deskriptiven Statistik,
als Schätzung der Varianz der Grundgesamtheit
als die Varianz einer Zufallsvariablen
Daraus ergeben sich folgende Standardabweichungen:
bzw. 
.
[Bearbeiten] Variationskoeffizient
Der Variationskoeffizient
einer Zufallsvariable X mit
ist definiert als das Verhältnis ihrer Standardabweichung zu ihrem Erwartungswert
Liegt anstelle der Verteilung der Zufallsvariablen eine konkrete Meßreihe von Werten
vor, so bildet man den empirischen Variationskoeffizienten
als Quotienten aus empirischer Standardabweichung und arithmetischem Mittelwert.
[Bearbeiten] Graphische Darstellungsformen
[Bearbeiten] Literatur
- Günter Buttler, Norman Fickel (2002), "Einführung in die Statistik", Rowohlt Verlag
- Jürgen Bortz (2005), Statistik: Für Human- und Sozialwissenschaftler (6. Auflage), Springer Verlag, Berlin
- Bernd Rönz, Hans G. Strohe (1994), Lexikon Statistik, Gabler Verlag



.

,



als Maß in der deskriptiven Statistik,
als Schätzung der Varianz der Grundgesamtheit
als die Varianz einer Zufallsvariablen
bzw. 
.