La relation entre les écarts et les percentiles standards

Lorsque de nombreux types de données d`origine naturelle tels que la taille, le quotient intellectuel et la pression artérielle sont tracées sur un histogramme, où les scores sont sur l`axe horizontal et les occurrences ou le nombre de scores sont sur l`axe vertical, les données tombe dans une cloche motif en forme appelé une courbe en cloche. Ce modèle, connu comme une distribution normale, se prête bien à l`analyse statistique.

La moyenne moyenne de tous les scores tombera au milieu approximatif de la courbe en cloche. La moyenne représente le 50e percentile, où la moitié de tous les scores sont au-dessus de cette mesure, et la moitié sont ci-dessous. En données normalement distribuées, le score médian chute également dans le centre de la courbe en cloche, ce qui représente le nombre d`occurrences.

À quelle distance de la moyenne est une mesure? Dans les ensembles de données distribués normalement, une mesure peut être décrite comme étant un certain nombre d`écarts types de la moyenne. Un écart type est une mesure de la variance, ou comment dispersée, ou étalée, les données de la moyenne. Si des mesures ont beaucoup de variance, la courbe en cloche est étalé extérieur si elles ont peu de variance, la courbe en cloche est étroite. Les écarts plus classiques loin le score est, moins le score est de se produire dans la nature.

Lorsque l`on regarde une courbe en cloche, 68% des mesures se situe dans un écart type de la moyenne. 95% de la distribution se situe entre deux écarts types de la moyenne. Un énorme 99,7% des mesures relèvent de trois écarts-types de celui-ci. Ces pourcentages, appelés la règle empirique, sont la base de l`analyse statistique des phénomènes qui se produisent naturellement. Si un chercheur médical, par exemple, trouve qu`un groupe qui a pris un certain médicament pour contrôler le cholestérol a maintenant des mesures de cholestérol deux écarts types de la moyenne, il serait peu probable de se produire par hasard.