標準偏差ではなく分散を報告するのが適切なのはいつですか？

さまざまな分散コンポーネントをモデル化した分析を実施しました。結果を表で報告する場合、分散ではなく標準偏差を報告する方がはるかに簡潔です。

だから、これは私に質問をもたらします-標準偏差の代わりに分散を報告する理由はありますか？一方を他方に報告する方が適切ですか？

平均を報告する場合、標準偏差は同じ単位で表されるため、標準偏差を報告する方が適切です。物理学における次元の均一性について考えてください。

さらに、分散ではなく標準偏差が提供されている場合、読者は信頼区間を検討するのが簡単です（nが大きい場合、中央極限定理を使用して正規分布を検討するため）。

ただし、分散とバイアスの比較、または「異なる分散コンポーネント」の提供に関心がある場合は、分散の報告を検討することができます。これは、総分散は内部および内部分散の合計であり、標準偏差は合計されないためです。

これは同等です。それでも、標準偏差は変数と同じ単位で表されますが、分散の単位は変数の2乗の単位です。これにより、標準偏差の解釈が容易になります。

分散は、平方に起因する平均値に非常に近いデータよりも外れ値の重みを大きくします。変動が大きいと、それを簡単に見つけることができます。

また、数学的に/理論的に言えば、分散に対処するのが簡単です。また、複数のデータセットを扱う場合は、2つの独立した分散（またはそれ以上）を追加して、これらの要因による合計分散を取得できます。ただし、1つの標準偏差を別の標準偏差に加算すると、意味のない数値が得られます（測定単位が異なる場合）。