1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ И СРАВНЕНИЕ ИЗМЕНЧИВОСТИ

Изменчивость признака фиксируется, прежде всего, в количестве типов или ступеней, в которых появляются его варианты. Если один признак встречается только в трех типах, а другой - в четырех, то изменчивость первого "беднее", а второго - "богаче". То же самое имеет место, когда из двух ранговых порядков равного числа лиц и равного числа измерений, первый ряд делится только на десять ступеней, а второй - на двадцать. Однако это определение вариабельности, скорее всего, не имеет какого-либо научного значения и, насколько мне известно, до сих пор еще не использовалось.

Гораздо важнее определение изменчивости по расстоянию между вариантами. В зависимости от более концентрированного (плотного) или более широкого рассеивания вариантов вокруг среднего значения можно выделять "более слабую" или "более сильную" вариабельность: строго говоря, только к ней мы и относим выражение "степень вариабельности", которая может измеряться в виде различных показателей.

Удобнее и легче всего достигается определение верхней и нижней границ вариантов (например: "результаты школьников колебались от 3 до 17 ошибок"). Но этот показатель чрезвычайно груб, так как подобные крайние варианты обусловлены совершенно случайными и единичными причинами; расположение же основной массы вариантов при этом оказывается невыявляемым.

Мы должны использовать такие показатели, которые фиксируют отдельные варианты со всеми их отклонениями. Дункер в качестве такого показателя вычисляет корни из среднеквадратичного отклонения; Гальтон - "вероятностное отклонение", составляющее две трети значения, получаемого Дункером. Этим же целям может служить и мера точности Гаусса, вычисление которой, однако, является очень сложным, да и применяется она только для кривых распределения Гаусса.

Для наших же целей, пожалуй, удобнее всего будет вычисление среднего отклонения, причем, большей частью в его относительной форме (V), являющейся достаточной и удобно вычисляемой мерой вариабельности для ряда данных; она дает им внутренний показатель рассеивания единичного ряда данных.