Porównanie średniej, mediany i trybu
Ten artykuł pomoże ci porównać średnią, medianę i tryb.
1. Wykorzystanie średniej:
Średnia arytmetyczna jest porównywalnie stabilna i jest szeroko stosowana niż średnia i tryb. Jest odpowiedni do ogólnych celów, chyba że istnieje jakiś szczególny powód, aby wybrać inny typ średniej. Jeśli chodzi o prostotę, dotyczy to najprostszego z trzech.
Tryb jest najbardziej typowym lub typowym przedmiotem, dlatego też można go zlokalizować również za pomocą inspekcji. Median dzieli krzywa na dwie równe części i jest prostsza niż średnia. W niektórych przypadkach Mediana jest tak stabilna jak średnia.
2. Manipulacja algebraiczna:
Oznacza to manipulację algebraiczną. Na przykład możemy obliczyć wartość zagregowaną, gdy podana jest liczba pozycji i średnia z serii. Median i tryb nie mogą być manipulowane algebraicznie.
3. Ekstremalne i nienormalne przedmioty:
Obecność ekstremalnych i nienormalnych przedmiotów może prowadzić do pewnych mylących wniosków w przypadku średniej. Jeśli chodzi o tryb i medianę, nie mają one dużego wpływu na obecność nienormalnych pozycji w serii. Statystycy są zdania, że mediana lub tryb powinien być stosowany w takich przypadkach, ponieważ są one najmniej podatne na wpływ.
4. Wyrażenie jakościowe:
Średnia nie może być używana, gdy dane są jakościowe lub niezdolne do wyrażeń liczbowych. Za pomocą Mediana możemy mierzyć wielkości, które są zdolne do ekspresji numerycznej. Możemy mierzyć inteligencję lub zdrowie chłopców itp. Podobnie, tryb jest średnią, która okazuje się użyteczna dla danych nieliczbowych.
5. Obecność Skewness:
W przypadku krzywej symetrycznej, wartość średniej, mediany i trybu będą się pokrywać. Ale gdy występuje skośność, nie ma dużej zmiany w wartości trybu. Wartość średnich i średnich zmian z obecnością pochyleń dodatnich lub ujemnych odpowiednio na stronę dodatnią lub ujemną. Wartość średnich zmian w większym stopniu niż wartość mediany, ponieważ wpływa na nią pozycja i wartość każdego przedmiotu.
6. Fluktuacje pobierania próbek:
Średnia jest najmniej dotknięta fluktuacjami pobierania próbek. Jeśli liczba pozycji jest duża, nieprawidłowości z jednej strony anulują nieprawidłowości z drugiej. Median dystrybuuje krzywą na dwie równe części i podlega fluktuacjom próbkowania. Wpływ na tryb jest w dużym stopniu niż nawet mediana.
7. Jako miara dyspersji:
Dyspersja jest miarą zmienności w grupie danych, a dla tego pomiaru stosuje się średnie w celu ustalenia stopnia odchylenia. Wiemy, że suma odchyleń od średniej jest równa zeru, dlatego kwadrat odchyleń będzie minimalnym.
Z tego powodu średnia jest podstawową miarą dla tej miary dyspersji. Mediana jako podstawa rozproszenia jest uważana za lepszą, ponieważ odchylenia od mediany są najmniejsze, a mediana jest w szerokiej praktyce. Tryb nie jest zbyt odpowiedni jako miara dyspersji.
8. Klasy z otwartym końcem:
Nieokreślone wartości średnie prowadzą do niedokładności wartości średniej. Na medianę i tryb nie ma dużego wpływu obecność klas z otwartym zakończeniem, z wyjątkiem bardzo krzywych krzywych.
9. Skale pomiaru:
Gdy dane są w skali interwałowej, odpowiednią miarą tendencji centralnej jest średnia. Mediana jest odpowiednia, gdy dane są na skali porządkowej. Tryb jest obliczany, gdy dane są w skali nominalnej.
