Mesures de la tendance centrale

Les chercheurs résument souvent leurs données à l’aide d’une mesure particulière de la tendance centrale, c’est-à-dire un score qui représente l’ensemble des points de données.

La mesure la plus simple est le mode (le score le plus fréquent), qui est utile lors du calcul des totaux pour des données catégorielles, telles que la profession professionnelle. Ici, le mode est noté écrivain, puisqu’ils constituent la majorité des carrières déclarées.

Une autre mesure est la médiane, c’est-à-dire le véritable point médian d’un ensemble de données numériques classées par ordre de grandeur. Ici, la médiane des salaires est de 65 000 $... avec la moitié des employés payés au niveau ou au-dessus... et l’autre moitié à ou en dessous... de ce point médian. Dans les cas où il y a un nombre pair de valeurs, la moyenne des deux nombres du milieu détermine la médiane.

Enfin, la mesure la plus courante pour les données numériques est la moyenne, la moyenne arithmétique, qui est égale à la somme totale de tous les scores numériques, divisée par le nombre de points de données.

Par exemple, la somme totale de tous les revenus serait divisée par le nombre de personnes employées, ce qui donnerait dans ce cas-ci une moyenne de 140 000 $. Étant donné que cette mesure prend en compte toutes les valeurs de l’ensemble de données pour le calcul, les chercheurs préfèrent généralement rapporter la moyenne.

Dans une distribution normale, le mode, la moyenne et la médiane ont des valeurs approximativement équivalentes et sont positionnés exactement au centre de la courbe. Cependant, dans les distributions asymétriques, c’est-à-dire lorsque les scores très élevés ou très faibles sont plus fréquents et pondérés plus lourdement, ces mesures ne sont pas égales.

Si la majorité des participants déclaraient avoir un faible revenu, la moyenne augmenterait en raison de quelques scores de revenu extrêmement élevés. Ainsi, la sensibilité de la moyenne aux valeurs extrêmes pourrait entraîner une représentation artificiellement élevée ou faible des données. Dans ce cas, la médiane ou le mode servirait de mesure plus précise.

En fin de compte, la meilleure mesure de la tendance centrale est celle qui prend en compte le modèle de distribution dans les données disponibles.