место положительная асимметрия, поскольку расстояние от минимального значения до первого квартиля было меньше, чем расстояние от третьего квартиля до максимального значения. Соответственно и расстояние от минимального значения до медианного меньше, чем от медианы до максимального значения.
Кроме того, по блочной диаграмме можно сказать: 1) устойчивость вариационного ряда преступности в Украине в 2009 году снизилась, то есть временной ряд 2009 года более изменчив, чем вариационный ряд 2008 года; 2) уровень преступности по территории Украины стал выше в 2009 году по сравнению с 2008 годом. Об этом свидетельствует сдвиг вверх минимального и максимального значений преступности, первого и третьего квартиля и медианного значения.
Во многих случаях форма распределения может быть асимметричной (скошенной), что вызвано содержанием набора исследуемых данных. Иногда удается избежать проблемы асимметрии, осуществив преобразование исходных данных.
Преобразование (transformation) – замена исходных данных для упрощения вычислений, например, сдвиг запятой или логарифмирование. Логарифмирование – замена исходных данных (только положительных чисел) их логарифмами, что позволяет: 1) увеличить (растянуть) малые значения; 2) уменьшить (сжать) большие значения; 3) преобразовать скошенные распределения в симметричные, поскольку горизонтальная ось (ось абсцисс) равномерно растягивается около нуля. Например, логарифм числа 0,0004=-3,3979; log(15000)=4,176. Отсюда и частоты, откладываемые по ординате, располагаются более кучно и равномерно. В случае, если вычисляется натуральный логарифм (основание число e=2,71…), то его перевод в десятичный осуществляется путем деления полученного числа на 2,302585, например, ln(15000)=9,6158. Разделив 9,6158 на 2,302585, получим 4,176. Соответственно и наоборот, если умножить 4,176 на 2,302585, то получим 9,615.
Рассмотрим практический пример.