He realizado un análisis en el que he modelado diferentes componentes de varianza. Al informar los resultados en una tabla, es mucho más conciso informar las desviaciones estándar en lugar de las variaciones.
Entonces, esto me lleva a la pregunta: ¿hay alguna razón para informar la varianza en lugar de la desviación estándar? ¿Es cada vez más apropiado informar uno sobre el otro?
Si informa la media, entonces es más apropiado informar la desviación estándar tal como se expresa en la misma unidad. Piensa en la homogeneidad dimensional en física.
Además, es más fácil para el lector considerar los intervalos de confianza (para n grande, para usar el Teorema del límite central y considerar una distribución normal) si se proporciona la desviación estándar en lugar de la varianza.
Sin embargo, puede considerar informar la variación si está interesado en comparar la variación y el sesgo, o dar "componentes de variación diferentes", ya que la variación total es la suma de las variaciones intra e inter, mientras que las desviaciones estándar no se resumen.
Esto es equivalente No obstante, la desviación estándar se expresa en las mismas unidades que la variable, mientras que las unidades de la varianza son las de la variable a la potencia dos. Esto hace que la desviación estándar sea más fácil de interpretar.
La variación pondera los valores atípicos más que los datos muy cerca de la media debido al cuadrado. Una variación más alta te ayuda a detectar eso más fácilmente.
Además, matemáticamente / teóricamente hablando, lidiar con la varianza es más fácil. Y si se trata de más de un conjunto de datos, puede agregar dos variaciones independientes (o más) para obtener la variación total debido a esos factores. Pero, agregar una desviación estándar a otra le da un número sin sentido (si las unidades de medida son diferentes).