Среднее квадратической отклонение рассчитывается по простой и взвешенной формах.
Для ранжированного ряда рассчитывают невзвешенное (простое) среднее квадратической отклонение по следующей формуле:
(6.19)
где - среднее квадратической отклонение вариационного признака; х – индивидуальные варианты в ранжированном ряду; - среднее значение признака в статистической совокупности; n – число вариант в ряду.
Взвешенное среднее квадратической отклонение рассчитывают для дискретного ряда:
(6.20)
где fх – частота (веса) в вариационном ряду.
Последовательность расчёта взвешенного среднего квадратического отклонения состоит в следующем:
1. По данным дискретного или интервального вариационного ряда находят среднее арифметическое взвешенное значение признака – ().
2. Рассчитывают индивидуальные линейные отклонения по каждой варианте –
3. Полученные линейные отклонения вариант возводят в квадрат -
4. Квадраты линейных отклонений взвешивают - и суммируют - .
5. Находят сумму накопленных частот (весов) - (Σ f).
6. Сумму взвешенных квадратов делят на сумму накопленных частот (весов) - полученный результат представляет собой средний квадрат отклонений (дисперсию).
Дисперсия как показатель колеблемости признака не играет какой-либо самостоятельной роли при оценке вариации признака в статистической совокупности. Вместе с тем дисперсия представляет собой особый интерес при рассмотрении и применении дисперсионного метода.
7. Из среднего квадрата отклонений (дисперсии) извлекают квадратный корень, в результате чего получаем среднее квадратическое отклонение.
Целесообразно обратить внимание на то, что среднее квадратическое отклонение измеряется в тех же единицах, что и варианты изучаемого признака в статистической совокупности. Оно характеризует среднюю колеблемость вариант в этой совокупности и широко используется в качестве одного из более точных и объективных показателей вариации не только в статистике, но и в технике, биологии, других отраслях знаний.