Die mittlere absolute Abweichung ist das arithmetische Mittel der absoluten Abweichung der Merkmalswerte vom Mittelwert (z. B. arithmetisches Mittel oder Median). Bezogen auf den Median (x z) berechnet man die mittlere absolute Abweichung folgendermaßen: Bezogen auf das arithmetische Mittel berechnet man die mittlere absolute Abweichung folgendermaßen: Mittlere absolute Abweichung aus einer Häufigkeitsverteilung Aus einer Häufigkeitsverteilung lässt sich die mittlere absolute Abweichung bezogen auf das Median/Zentralwert nach folgender Formel berechnen: Entsprechend für mittlere absolute Abweichung aus einer Häufigkeitsverteilung bezogen auf den arithmetische Mittel. Möchte man die mittlere Abweichung eines klassierten Merkmals bestimmen, dann muss man lediglich die Merkmalswerte a durch die Klassenmitte ersetzen und a z durch den (feinberechneten) Zentralwert.
Mittlere absolute Abweichung berechnen - Klassierte Daten Beispiel [Statistik] - YouTube
Einschätzung Die mittlere absolute Abweichung einer Stichprobe ist ein verzerrter Schätzer der mittleren absoluten Abweichung der Grundgesamtheit. Damit die absolute Abweichung ein unverzerrter Schätzer ist, muss der Erwartungswert (Durchschnitt) aller absoluten Stichprobenabweichungen gleich der absoluten Abweichung der Grundgesamtheit sein. Allerdings nicht. Für die Grundgesamtheit 1, 2, 3 beträgt sowohl die absolute Abweichung der Grundgesamtheit vom Median als auch die absolute Abweichung der Grundgesamtheit vom Mittelwert 2/3. Der Durchschnitt aller absoluten Abweichungen der Stichprobe vom Mittelwert der Größe 3, der aus der Grundgesamtheit gezogen werden kann, beträgt 44/81, während der Durchschnitt aller absoluten Abweichungen der Stichprobe vom Median 4/9 beträgt. Daher ist die absolute Abweichung ein verzerrter Schätzer. Dieses Argument basiert jedoch auf dem Konzept der Mittelwertneutralität. Jedes Standortmaß hat seine eigene Form der Unvoreingenommenheit (siehe Eintrag zum verzerrten Schätzer).
Je weiter die Werte vom arithmetischen Mittel entfernt sind, desto höher wird die Standardabweichung. Wann ist Varianz gleich? Varianzhomogenität (auch Homoskedastizität genannt) ist eine Voraussetzung des ungepaarten t-Tests. Bei gegebener Varianzhomogenität ist die Varianz in den beiden Gruppen (etwa) gleich. Ein größeres Problem verursacht mangelnde Varianzhomogenität allerdings bei der Berechnung des Standardfehlers. Was versteht man unter Varianz? 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. Was ist die erklärte Varianz? Anteil der Variabilität in den Daten, der durch das Modell (z. in Multipler Regression, ANOVA, Nichtlinearer Regression, Neuronalen Netzen) erklärt wird.
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