Antwort Was sagt mir die Varianz? Weitere Antworten – Was sagt die Varianz und Standardabweichung aus
Der Unterschied zwischen dem Streuungsparameter Varianz und der Standardabweichung ist also, dass die Standardabweichung die durchschnittliche Entfernung vom Mittelwert misst und die Varianz die quadrierte durchschnittliche Entfernung vom Mittelwert.Ist die Varianz groß, so streuen die Werte eher stark um den Erwartungswert. Ist die Varianz gering, so streuen die Werte eher wenig um den Erwartungswert.Die Varianz ist ein Streuungsmaß, welches die Verteilung von Werten um den Mittelwert kennzeichnet. Sie ist das Quadrat der Standardabweichung. Berechnet wird die Varianz, indem die Summe der quadrierten Abweichungen aller Messwerte vom arithmetischen Mittel durch die Anzahl der Messwerte dividiert wird.
Kann die Varianz größer 1 sein : Der Variationskoeffizient ist eine Normierung der Varianz : Ist die Standardabweichung größer als der Mittelwert bzw. der Erwartungswert , so ist der Variationskoeffizient größer 1.
Wann braucht man die Varianz
Die Varianz gibt an, wie sich deine Beobachtungswerte um den Mittelwert aller Beobachtungen verteilen. Da sie die Streuung der Werte um den Mittelwert beschreibt, gehört die Varianz zu den Streuungsmaßen.
Wie ist die Standardabweichung zu interpretieren : Eine Standardabweichung von 10% bedeutet beispielsweise, dass 68% der Daten innerhalb von +/- 10% des Durchschnitts liegen. Eine Standardabweichung von 20% würde bedeuten, dass 95% der Daten innerhalb von +/- 20% des Durchschnitts liegen.
Die Varianz gibt an, wie sich deine Beobachtungswerte um den Mittelwert aller Beobachtungen verteilen. Da sie die Streuung der Werte um den Mittelwert beschreibt, gehört die Varianz zu den Streuungsmaßen.
In der Marktforschung ist eine 100-prozentige Varianzaufklärung jedoch unrealistisch. Auch eine 30- bis 50-prozentige Varianzaufklärungen kann u. U. schon als sehr gut bezeichnet werden.
Wie interpretiere ich Varianz
Wir können die Varianz in fünf Schritten bestimmen:
- Mittelwert aller Beobachtungswerte berechnen.
- Abweichungen der Beobachtungswerte vom Mittelwert bestimmen.
- Abweichungen (aus Schritt 2) quadrieren.
- Quadrierte Abweichungen (aus Schritt 3) addieren.
- Summe (aus Schritt 4) durch Gesamtanzahl der Beobachtungen – 1 teilen.
Die Varianz gibt also an wie weit sich die Daten im Schnitt vom Mittelwert unterscheiden. Um so größer die Varianz umso weiter liegen die Daten vom Mittelwert entfernt. Wobei xˉ den Mittelwert darstellt. Wenn der Wert nun kleiner als der Durchschnitt ist fällt die Abweichung negativ aus.Die Standardabweichung ist die Wurzel aus der Varianz und somit quasi ihre "Tochter". Beide beschreiben bzw. quantifizieren die Streuung der Werte um den Mittelwert eines Datensatzes herum, geben also Auskunft darüber, wie sehr sich die Versuchspersonen im betreffenden Merkmal unterscheiden.
Bei annähernd normal verteilten Daten liegen etwa 68% aller Daten innerhalb einer Standardabweichung vom Mittelwert. Etwa 95% liegen innerhalb von 2 Standardabweichung (genauer: 1,96) und 99,7% liegen innerhalb von 3 Standardabweichungen.
Was sagt Varianzaufklärung aus : Gibt an, welcher Anteil der Streuung (vgl. Varianz) eines abhängigen Merkmals auf die Veränderung von unabhängigen Merkmalen zurückzuführen ist.
Wann ist Varianzaufklärung hoch : Erklärte Varianz / Multipler Determinationskoeffizient
| Interpretation von R² nach Cohen (1988, S. 412 ff.) | |
|---|---|
| geringe / schwache Varianzaufklärung | |R²| = .02 |
| mittlere / moderate Varianzaufklärung | |R²| = .13 |
| hohe / starke Varianzaufklärung | |R²| = .26 |
Warum ist die Varianz nicht aussagekräftig
Die Varianz beträgt also 20,75. Die Varianz ist zusammen mit der Standardabweichung (siehe nächster Abschnitt) das wichtigste Streuungsmaß. Die Varianz ist dimensionslos und daher auf den ersten Blick nicht sehr aussagekräftig.
Die Varianz σ² ist das Quadrat der Standardabweichung . Sie ist ein Streuungsmaß, das die Verteilung von Werten um den Erwartungswert μ angibt. Du berechnest sie, indem du die quadrierte Abweichung eines Messwerts xi von μ mit dessen Wahrscheinlichkeit pi multiplizierst.Der Vorteil der Standardabweichung gegenüber der Varianz ist, dass die Standardabweichung die gleiche Masseinheit wie die ursprüngliche Variable hat.