Der Variationskoeffizient (CV) beantwortet eine Frage, die die Standardabweichung allein nicht beantworten kann: Ist dieser Datensatz im Verhältnis zu seinem eigenen Durchschnitt mehr oder weniger variabel? Indem CV die Streuung als Prozentsatz des Mittelwerts ausdrückt, können Sie die Konsistenz zwischen Datensätzen vergleichen, die in unterschiedlichen Einheiten, auf unterschiedlichen Maßstäben oder mit sehr unterschiedlichen typischen Werten gemessen werden.

So funktioniert der Variationskoeffizientenrechner

Der Rechner wendet CV = SD / Mittelwert × 100 an. Wenn Sie einen Rohdatensatz eingeben, berechnet er zunächst den Mittelwert und entweder die Stichprobenstandardabweichung (Quadratabweichungen durch n − 1 dividieren) oder die Grundgesamtheitsstandardabweichung (durch n dividieren), je nachdem, was Sie auswählen. Diese SD wird dann durch den Mittelwert dividiert und mit 100 multipliziert, um den CV-Prozentsatz zu ermitteln. Wenn Sie den Mittelwert und die Standardabweichung bereits kennen, springt die Registerkarte „Aus Mittelwert und Standardabweichung“ direkt zur endgültigen Division.

Eingaben und was sie bedeuten

Fügen Sie auf der Registerkarte „Lebenslauf“ eine beliebige Liste numerischer Werte ein, die durch Kommas, Leerzeichen, Semikolons oder neue Zeilen getrennt sind. Nicht numerische Einträge werden automatisch übersprungen und gemeldet. Wählen Sie „Sample SD“, wenn es sich bei Ihren Daten um eine Stichprobe handelt, die zur Schätzung einer größeren Population verwendet wird (der häufigere Fall), und „Population SD“, wenn Ihre Daten die gesamte für Sie relevante Population darstellen. Geben Sie auf der Registerkarte „Aus Mittelwert und SD“ den Mittelwert und die Standardabweichung direkt ein, wenn Sie diese bereits berechnet haben oder diese erhalten haben – beispielsweise aus einem Laborbericht oder einer zusammenfassenden Statistiktabelle.

Grenzen und Randfälle

CV ist undefiniert, wenn der Mittelwert Null ist. CV ist in erster Linie für Daten mit positiver Verhältnisskala gedacht; Vorzeichenbehaftete Daten können das Verhältnis instabil machen – der Rechner markiert dies, anstatt eine irreführende Zahl anzuzeigen. Der CV ist auch weniger aussagekräftig für Daten, die auf einer Intervallskala (wie der Temperatur in Celsius, wobei Null willkürlich ist) gemessen werden, statt für Daten, die auf einer echten Verhältnisskala (wie Gewicht, Preis oder Anzahl) gemessen werden. Und da CV ein Verhältnis ist, kann ein Datensatz mit einem sehr kleinen Mittelwert einen extrem großen CV erzeugen, selbst wenn seine absolute Streuung gering ist – betrachten Sie immer den Mittelwert und die SD neben dem CV, nicht den CV isoliert.