{"id":855133,"date":"2023-07-07T11:00:00","date_gmt":"2023-07-07T18:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/standaardafwijking\/"},"modified":"2024-02-20T07:34:43","modified_gmt":"2024-02-20T07:34:43","slug":"standaardafwijking","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/nl\/standaardafwijking\/","title":{"rendered":"Standaardafwijking: Wat het is + Hoe het te berekenen + Toepassingen"},"content":{"rendered":"\n
De standaardafwijking is een van de belangrijkste statistische maatstaven om een onderzoekssteekproef te berekenen. Het is ook een maatstaf voor risico die analisten, portefeuillebeheerders en adviseurs gebruiken.<\/p>\n\n
In deze blog leggen we uit wat het is, waar het voor kan worden gebruikt en een stap-voor-stap handleiding om het te berekenen.<\/p>\n\n
De standaardafwijking is een maat voor spreiding of variabiliteit in beschrijvende statistieken. Het wordt gebruikt om de variantie of spreiding te berekenen waarmee individuele gegevenspunten verschillen van het gemiddelde.<\/p>\n\n
Een lage deviance betekent dat de datapunten extreem dicht bij het gemiddelde liggen, terwijl een hoge deviance aangeeft dat de gegevens verspreid zijn over een groter bereik van waarden. <\/p>\n\n
In marketing kan variantie helpen bij het verantwoorden van grote variaties in uitgaven of inkomsten. Het helpt ook bij het identificeren van de spreiding van activaprijzen ten opzichte van hun gemiddelde prijs en marktvolatiliteit.<\/p>\n\n
De standaardafwijking is een belangrijke metriek in statistische analyses<\/a>. Enkele redenen hiervoor zijn:<\/p>\n\n Een goede eigenschap van bias is dat elk stukje data wordt meegenomen in het onderzoek. Andere manieren om afwijking te meten, zoals bereik, kijken alleen naar de punten die ver uit elkaar liggen en houden geen rekening met de plaatsen in het midden. Daarom wordt de standaardafwijking vaak gezien als een nauwkeurigere en betrouwbaardere manier om te meten dan andere gegevens.<\/p>\n\n Met een bepaalde methode kunnen de standaarddeviaties van twee verzamelingen gegevens bij elkaar worden opgeteld. Er bestaan geen methoden zoals deze voor andere observationele maten van spreiding in de statistiek. In tegenstelling tot andere manieren van waarnemen, kan het ook worden gebruikt in andere wiskundige berekeningen.<\/p>\n\n Deviantie is zeer nuttig om te bepalen hoe ongelijk je gegevensverzameling is verdeeld. Het vertelt je niet alleen de omvang van je gegevens, maar ook de ongelijke verdeling ervan.<\/p>\n\n De standaardafwijkingswaarde is altijd ingesteld en goed gedefinieerd, waardoor zowel wiskundige als statistische analyses mogelijk zijn.<\/p>\n\n Het aantal gegevenspunten dat afwijkt van het gemiddelde kan worden gebruikt om het risico van een investering te berekenen. Hoe groter de afwijking van het gemiddelde, hoe riskanter de investering.<\/p>\n\n \n LEER OVER:<\/em>\n<\/strong> Beschrijvende analyse<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n\n De standaardafwijking is een belangrijke factor bij het bepalen van de grootte van de onderzoekssteekproef. De formule om deze te berekenen is als volgt:<\/p>\n\n <\/a><\/p>\n\n Waar,<\/p>\n\n Volg deze stappen om de standaardafwijking van een steekproef te berekenen:<\/p>\n\n Verzamel de dataset waarvoor de standaardafwijking moet worden berekend. Stel je hebt een gegevensreeks (45, 67, 30, 58, 50) en een steekproef met grootte n = 5.<\/p>\n\n Bereken het steekproefgemiddelde door alle gegevenspunten bij elkaar op te tellen en te delen door de steekproefgrootte n.<\/p>\n\n Trek het steekproefgemiddelde (x\u0305) af van elk gegevenspunt (X).<\/p>\n\n Verschil = X – x\u0305<\/p>\n\n Kwadrateer elk verschil verkregen in de vorige stap.<\/p>\n\n Kwadratisch verschil = (X – x\u0305)2<\/sup><\/p>\n\n Tel alle verschillen in het kwadraat bij elkaar op.<\/p>\n\n \u2211(gekwadrateerd verschil) = \u2211[(X – x\u0305)2<\/sup>]= 16 + 289 + 400 + 64 + 0 = 769<\/p>\n\n Om de variantie te krijgen, deel je de som van de gekwadrateerde verschillen door (n – 1).<\/p>\n\n Bereken ten slotte de standaardafwijking door de vierkantswortel van de variantie te nemen.<\/p>\n\n \n LEER OVER:<\/strong>\n<\/em> \n Statistische analysemethoden<\/a>\n<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n De standaardafwijking is een nuttige statistische maat die verschillende toepassingen heeft. Hier zijn vijf veelvoorkomende toepassingen:<\/p>\n\n Veel beleggingsmaatschappijen gebruiken de standaarddeviatie om te bepalen hoe ver de prestaties van het fonds afwijken van het verwachte rendement. Deze gegevens kunnen worden doorgegeven aan eindgebruikers en investeerders omdat ze eenvoudig te begrijpen zijn.<\/p>\n\n Op deze manier stelt de afwijking ons in staat om de risicograad van markteffecten te meten en toekomstige prestatiepatronen te voorspellen.<\/p>\n\n Het wordt gebruikt om de spreiding van waarden in een gegevensreeks te berekenen. Individuen en bedrijven gebruiken voortdurend vertekeningen in verschillende sectoren om gegevenssets beter te begrijpen.<\/p>\n\n Marketeers berekenen vaak de standaardafwijking van de inkomsten die voor elke advertentie worden verdiend om de inkomstenfluctuatie te begrijpen die voor een bepaalde advertentie kan worden verwacht. <\/p>\n\n Je kunt ook de variatie in de hoeveelheid reclame berekenen die concurrenten in dit gebied gebruiken om te zien of ze meer of minder advertenties dan normaal gebruiken tijdens een bepaalde periode.<\/p>\n\n De rekruteringsmanager is onder andere verantwoordelijk voor het berekenen van de standaarddeviatie van het loon in een bepaald vakgebied om te bepalen welke salarisvariatie hij moet bieden voor nieuwe werknemers.<\/p>\n\n\n
Het omvat alle waarnemingen.<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Het kan in combinatie worden gebruikt.<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Het vertelt ons wanneer een verzameling ongelijk verdeeld is.<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Het ondersteunt wiskundige en statistische analyse.<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Hiermee kunnen we het risico van een investering bepalen.<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
De formule voor het berekenen van de standaardafwijking van een steekproef<\/h2>\n\n
<\/figure>\n\n
\n
Stap-voor-stap handleiding voor het berekenen van standaardafwijking<\/h2>\n\n
Stap 01: Verzamel uw gegevens<\/h3>\n\n
Stap 02: Zoek het gemiddelde<\/h3>\n\n
\n
Stap 03: Bereken de verschillen van het gemiddelde<\/h3>\n\n
\n
Stap 04: Kwadrateer de verschillen<\/h3>\n\n
\n
Stap 05: Tel de gekwadrateerde verschillen bij elkaar op<\/h3>\n\n
Stap 06: Bereken de variantie<\/h3>\n\n
\n
Stap 07: Bereken de standaardafwijking<\/h3>\n\n
\n
\n
Gebruik van de standaardafwijking<\/h2>\n\n
01. Het beleggingsrisico meten<\/h3>\n\n
02. Een beter begrip van de gegevensreeksen<\/h3>\n\n
03. Advertentieprestaties begrijpen<\/h3>\n\n
04. In personeelszaken<\/h3>\n\n
\n