Немає проблем, щоб стандартне відхилення було більше, ніж середнє. Просто візьміть стандартний нормальний розподіл, який має середнє значення 0 і стандартне відхилення 1. Щоб отримати стандартне відхилення більше за середнє, це означає, що дані допускають від’ємні значення.12 квітня 2020 р
Стандартне відхилення може бути більшим за середнє значення коли дані негативно спотворені. Від’ємна асиметрія означає, що хвіст розподілу довший з лівого боку, ніж з правого боку. Це може призвести до негативних значень у даних.
Низьке або мале стандартне відхилення вказує на те, що дані щільно згруповані навколо середнього значення, а високе або велике стандартне відхилення вказує на дані більш розкидані.
Якщо вимірювання можуть приймати як негативні, так і позитивні значення, стандартне відхилення нижче середнього вказує на це не варто очікувати багато негативних значень. Інтерпретація середнього значення та стандартного відхилення вимагає розуміння природи даних і мети аналізу.
Високе стандартне відхилення показує, що дані широко поширені (менш надійні), а низьке стандартне відхилення показує, що дані згруповані близько до середнього (більш надійні).
І навпаки, високе стандартне відхилення (значно вище 1) вказує на це точки даних розподіляються в більш широкому діапазоні, що означає високу варіабельність. Це може бути «погано» в ситуаціях, коли вам потрібна низька дисперсія, але «добре», коли ви шукаєте високий ступінь різноманітності або дисперсії у своїх даних.