| 
			
				|  | © 
				h.hofstede (h.hofstede@hogeland.nl) |  
				| De Standaardafwijking. |  |  | 
    
      |  |  | 
    
      | We hebben al gezien 
		dat spreidingsmaten aangeven hoe ver de gemeten getallen uit elkaar 
		liggen. Daarvoor hebben we al  de spreidingsbreedte de 
		kwartielafstand en de gemiddelde deviatie behandeld. Maar er is nog een 
		andere, veel meer gebruikte maat voor de spreiding, en dat is de 
		standaardafwijking 
		
		(of ook wel de
		standaarddeviatie). 
 De letter die we daarvoor gebruiken is σ.
 
 De berekening daarvan is vrij ingewikkeld, en die hoef je niet 
		helmaal te kennen.
 Ik noem hem toch.
 Het recept ervoor is als volgt:
 | 
    
      |  |  | 
    
      |  | 
    
      |  |  | 
    
      | Oh ja; waarschijnlijk had je het 
		al wel verzonnen hoop ik:  als je te maken hebt met een klassenindeling, 
		dan doe je weer alsof alle metingen in een klasse gelijk zijn aan het 
		klassenmidden. 
			
				
					|  |  
					| 
						
							
								| σ = 
								standaardafwijking= √(gemiddelde 
								kwadratische afwijking)
 |  |  
					|  |  Wat heeft dat voor zin?
 Dat heeft in ieder geval twee simpele praktische voordelen.
 Op de eerste plaats hoeven we ons er niet meer druk om te maken of de 
		afwijking tot het gemiddelde nou plus of min is. Door dat kwadraat wordt 
		alles gewoon plus, en dat maakt onze formules veel eenvoudiger.
 Op de tweede plaats heeft dat kwadraat nemen tot gevolg dat de getallen 
		die verder van het midden afliggen ook zwaarder meetellen, en dat willen 
		we ook graag immers die zeggen meer over de spreiding.
 
 Er is ook nog een minder simpel praktisch voordeel.
 | 
    
      | Het blijkt in praktijk dat histogrammen er 
		vaak ongeveer zo uitzien als hiernaast. Veel metingen zijn ongeveer 
		gelijk aan het gemiddelde en steeds minder metingen zitten verder van 
		het midden af. Dit histogram heet de  normale verdeling 
		en 
		de "breedte" daarvan blijkt makkelijk te beschrijven met de 
		standaarddeviatie.
 |  | 
    
      |  |  | 
    
      | Voorbeeldberekening. 
		Vier hondenliefhebbers vergelijken de hoogte van hun honden: | 
    
      |  |  | 
    
      | 
		 | 
    
      |  | 
    
      | Ze meten achtereenvolgens de 
		hoogtes  19 cm, 70 cm, 39 cm en 55 cm. De gemiddelde hoogte is dan 45 cm, en dat geeft de blauwe lijn hieronder 
		aan
 | 
    
      |  |  | 
    
      | 
		 | 
    
      |  | 
    
      | De afwijkingen van de vier honden 
		ten opzichte van dat gemiddelde zijn 26 cm, 25 cm, 6 cm en 10 cm. De kwadraten daarvan zijn 676,  625, 36 en 100
 Het gemiddelde van deze vier kwadraten is (676 + 625 + 36 + 100)/4 
		= 359,25
 De wortel daarvan is  √359,25
		≈ 
		18,95 cm.
 Hieronder kun je zien wat die spreiding van 18,95 cm ten opzichte van het 
		gemiddelde van 45 cm betekent.
 | 
    
      |  |  | 
    
      | 
		 | 
    
      |  | 
    
      | De beide groene lijnen liggen op afstand 
		18,95 
		cm vanaf het gemiddelde. Je ziet dat de laatste twee honden minder dan een standaarddeviatie van 
		het midden af zitten.
 
 In de tabel hiernaast is nog eens schematisch te zien hoe de berekening 
		van de standaarddeviatie in zijn werk is gegaan.
 
 | 
			
				
					| hond nr.
 | hoogte (cm)
 | afw. Δ
 | Δ2 |  
					| 1 2
 3
 4
 | 19 70
 39
 55
 | 26 25
 6
 10
 | 676 635
 56
 100
 |  
					| gem. 45 | gem.359,25 |  
					| σ = 18,95 |  | 
    
      |  |  | 
    
      | Wat 
		stelt het ongeveer voor? |  | 
    
      |  |  | 
    
      | Hieronder zijn voor een aantal 
		histogrammen in dezelfde figuur de standaarddeviatie en de gemiddelde 
		deviatie als afstand vanaf het gemiddelde gegeven. De blauwe en rode 
		lijnen hieronder geven steeds de plaats van gemiddelde-plus-deviatie/standaarddeviatie 
		en gemiddelde-min-deviatie/standaarddeviatie. | 
    
      |  |  | 
    
      |  | 
    
      |  |  | 
    
      | Je ziet dat het allemaal niet 
		spectaculair veel verschilt van elkaar. De standaarddeviatie bestrijkt 
		steeds een iets breder deel van het histogram dan de "gewone"deviatie. 
		Dat komt natuurlijk omdat die buitenste meetwaarden wat zwaarder 
		meetellen. | 
    
      |  |  | 
    
      | Met de GR 
 Nou, dat gaat precies zo als de berekeningen van het gemiddelde en de 
		mediaan en de kwartielen.
 
 Voer de frequentieverdeling in in je TI via 
		STAT 
		- EDIT
 
 Bedenk wel dat je bij een klassenindeling de klassenmiddens 
		moet gebruiken in L1.
 
 Gebruik daarna  
		STAT 
		- CALC 
		- 1: 1-Var Stats
		
		( 
		
		L1
		
		 ,
		
		L2 
		
		)  
		waarbij in L1 de meetwaarden (evt klassenmiddens) staan en in L2 de 
		frequenties (of procenten). L1 en L2 vind je boven de knoppen 1 en 2  
		(dus 
		2nd 
		gebruiken).
 
 In het lijstje dat je dan voor je neus krijgt is 
		σx 
		de standaarddeviatie.
 Voor de volgende tabel zie daaronder hoe dat er op de TI-83 uitziet.
 | 
    
      |  |  | 
    
      | 
			
				
					| meetwaarde | 2 -< 10 | 10 -< 18 | 18 -< 26 | 26 -< 34 | 34  -< 42 |  
					| frequentie | 6 | 13 | 27 | 23 | 12 |  | 
    
      |  |  | 
    
      |  | 
    
      |  |  | 
    
      | Zoals je ziet komen in L1 de 
		klassenmiddens (als dat nodig is) rechts zie je dat de standaarddeviatie gelijk is aan  8,978.....
 | 
    
      |  |  | 
    
      | De standaarddeviatie van een rij 
		losse getallen. 
 Natuurlijk kun  je ook van een rij "losse" getallen de 
		standaarddeviatie berekenen.
 Volgens bovenstaande methode zou je de getallen in L1 moeten zetten 
		allemaal met frequentie 1 in L2, immers elk getal komt één keer voor.
 Maar je rekenmachine kan dat sneller....
 Als je je getallen in L1 zet, en dan eenvoudig gebruikt   STAT 
		- CALC - 1-Var-Stats (L1)  dan neemt je rekenmachine automatisch 
		alle frequenties gelijk aan 1. Dat scheelt weer een boel enen in 
		vullen......
 | 
    
      |  |  | 
    
      |  | 
    
      |  | 
    
      | OPGAVEN | 
    
      |  |  | 
    
      | 
			
				| 1. | Iemand meet elke week zijn bloeddruk, en voor de 
				bovendruk (de systolische druk)  levert dat de volgende serie metingen op:. 
 130 - 110 - 126 - 128 - 134 - 130 - 133 - 131 - 135 - 137 - 129
 |  
				|  |  |  |  |  
				|  | a. | Bereken de standaardafwijking van 
				deze waarden. |  
				|  |  |  |  |  
				|  | b. | De waarde 110  is wel érg laag  
				en is waarschijnlijk het gevolg van een storing van de 
				bloeddrukmeter. Hoe groot zou de standaardafwijking zijn geweest zonder deze 
				meetwaarde?
 |  
				|  |  |  
				| 2. | Voor een aantal busritten is het aantal passagiers in de bus 
				geteld  Dat
        leverde de tabel hiernaast. | 
          
            
              | aantal passagiers
 | aantal bussen
 |  
              | 0 - 4 | 2 |  
              | 5 - 9 | 7 |  
              | 10 - 14 | 10 |  
              | 15 - 19 | 14 |  
              | 20 - 24 | 16 |  
              | 25 - 29 | 12 |  
              | 30 - 34 | 8 |  
              | 35 - 39 | 4 |  |  
				|  |  |  |  |  
				|  | a. | Bereken
        van deze frequentieverdeling het gemiddelde en de standaardafwijking. 
				Rond af op gehele getallen. |  
				|  |  |  |  |  
				|  | b. | Bereken hoeveel busritten er méér dan de standaardafwijking van 
				het gemiddelde afliggen. (neem aan dat de aantallen gelijkmatig over de klassen zijn
        verdeeld) |  
				|  |  |  |  |  
				|  | c. | Maak
        een nieuwe klassenindeling met een breedte van 10, en bereken opnieuw
        het gemiddelde en de standaardafwijking. Leg uit waarom dit veranderd 
				is. Tussen welke grenzen kan het gemiddelde van deze frequentieverdeling liggen? |  
				|  |  |  |  |  |  
				| 3. | Gedurende een hele maand  (30 
				dagen) is de maximale luchtdruk (in mbar( |  
				|  |  |  |  |  
				|  | 
					
						
							| 1010  1020   
							1016     996    999    
							1018   1010   1013    991  
							1022 993   1001   1005   1012   
							1018   1093   1062   
							1000   994   1002
 1001  1012   1016     990   
							1015   1018   1022    
							984   1023  1013
 |  |  
				|  |  |  |  |  
				|  | a. | Bereken het gemiddelde en de 
				standaardafwijking van deze luchtdrukwaarden |  
				|  |  |  |  |  
				|  | b. | Hoeveel procent van de dagen had een 
				luchtdruk die méér dan een standaardafwijking van het gemiddelde 
				afweek? |  
				|  |  |  |  
				| 4. | In het dubbele steel- 
				en bladdiagram hiernaast staan de stappen die de werknemers van 
				een bedrijf gemiddeld per dag maken, gesplitst naar man-vrouw. 
 Er is afgerond op honderdtallen.
 In het blok staan duizendtallen, de bladeren stellen 
				honderdtallen voor.
 |  |  
				|  |  |  |  
				|  | a. | Probeer zonder een 
				berekening te maken in te schatten wie de grotere 
				standaardafwijking heeft (de vrouwen of de 
				mannen). |  
				|  |  |  |  
				|  | b. | Controleer je antwoord 
				op de vorige vraag met een berekening. |  
				|  |  |  |  
				|  | c. | Ga met een berekening 
				na of de standaardafwijking van de hele groep mannen en vrouwen sámen 
				gelijk is aan de standaardafwijking van de mannen plus die van 
				de vrouwen. |  | 
    
      | 
			
				|  |  |  |  |  
				| 5. | Hiernaast staat de 
				frequentietabel van bedragen die consumenten tijdens de 
				jaarwisseling uitgaven aan vuurwerk, | 
					
						
							| uitgaven in euro's | aantal |  
							| 0 - < 10 | 124 |  
							| 10 - < 20 | 150 |  
							| 20 - < 30 | 188 |  
							| 30 - < 40 | 201 |  
							| 40 - < 50 | 164 |  
							| 50 - < 60 | 82 |  |  
				|  |  |  |  
				|  | a. | Maak hiervan een histogram. Gebruik 
				op de y-as een frequentiedichtheid.. |  
				|  |  |  |  
				|  | b. | Hoeveel procent van de consumenten 
				gaf een bedrag aan vuurwerk uit dat  meer dan één standaardafwijking van het gemiddelde afwijkt? 
				Geef dat aan in je histogram. |  
				|  |  |  |  |  
				|  |  |  | 
    
      | © 
				h.hofstede (h.hofstede@hogeland.nl) |  |