3.10:

3.10: Медиана

JoVE Core
Statistics

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

JoVE Core Statistics

Median

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

18,681 Views

•

01:08 min

•

April 30, 2023

Overview

Помимо среднего значения, медиана является широко используемой мерой центральной тенденции. Как правило, медиана определяется как центральное или среднее значение набора данных, измеряемое путем расположения элементов данных в порядке возрастания или убывания. Поскольку на это среднее значение не влияют точные числовые значения выбросов или флуктуаций, оно нечувствительно к ним. Следовательно, в тех случаях, когда набор данных может иметь выбросы или экстремальные значения неизвестны, медиана является лучшей мерой центральной тенденции, чем среднее значение.

Медиана может быть точным средним значением набора данных, если количество содержащихся в нем элементов нечетное. Если она четная, то медиана равна среднему из двух средних значений, но не равна ни одному из двух значений.

Для вычисления медианы необходимо отсортировать набор данных и вычислить количество содержащихся в нем элементов. Следовательно, не существует простой алгебраической формулы. Тем не менее, стандартное программное обеспечение может легко вычислить медиану набора данных.

Transcript

Медиана – это одна из мер центра. Обычно его называют средним значением, когда данные расположены в порядке возрастания или убывания. Медиана обозначается как x тильда.

Рассмотрим примерные данные о времени подготовки к экзаменам студентов колледжа. Чтобы узнать медианное значение, сначала расположите данные в порядке убывания времени подготовки. Число, находящееся точно в центре данных, называется медианой.

Что, если есть четное количество значений данных? Не существует единого среднего значения, которое могло бы разделить данные на две равные половины. В таком случае определите два средних числа. Затем определите среднее значение этих двух чисел, чтобы получить медиану.

В отличие от среднего, медиана является резистентной мерой центра. Добавление или удаление нескольких крайних значений не приводит к значительному изменению медианы.

Таким образом, медиана является предпочтительной мерой центра, когда экстремальные значения в выборочном наборе данных неизвестны или не важны.