Ao medir a média de um conjunto de dados, é preciso ter cuidado ao associar a média à sua tendência central. O mesmo vale para a média aritmética, a média geométrica ou a média harmônica. Isso ocorre porque a presença de um único valor de dados discrepantes pode afetar significativamente a média. Ou seja, a média é sensível a flutuações no conjunto de dados.
Embora certas medidas de tendência central não sejam sensíveis a outliers, existem versões alternativas da média que contornam o problema. A média aparada é um exemplo. Depois de classificar os dados, os outliers podem ser removidos antes de calcular a média aritmética, a média geométrica ou a média harmônica. Quando o corte é realizado simetricamente na mesma porcentagem dos dados organizados dos limites superior e inferior, os dados são considerados cortados por essa porcentagem.
Geralmente, a média de um conjunto de dados é calculada dividindo a soma de todos os valores pelo número total de valores. No entanto, a média é muito sensível à presença de valores extremos. Por exemplo, a altura média dos alunos é afetada pelos valores discrepantes – alunos muito baixos ou muito altos.
Nesses casos, os dados são ordenados primeiro e, em seguida, os outliers removidos. Agora, a média é calculada para os valores de dados restantes. Essa média é chamada de média aparada ou truncada.
Observe que, aqui, de um total de dez valores de dados, um de cada lado do conjunto de dados é cortado. Ou seja, 10% dos dados são removidos de ambos os lados. Em seguida, a média é calculada para os valores restantes e é chamada de média aparada de 10%.
A média aparada ajuda a evitar flutuações sem sentido na média. Por exemplo, a taxa de inflação é calculada usando a média aparada dos preços das commodities. Ele ignora as altas mudanças de preços voláteis e suaviza os dados, fornecendo a taxa de inflação mais precisa.
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