平均値とはてこの原理における支点です。 一方、中央値はデータの並びにおいてちょうど真ん中のところ、この例なら17番のデータの置かれた7が中央値になります。 このように平均値を中心に左右均等に散らばる場合は平均値も中央値も同じになります。 それでは33番のデータの値が12ではなく45だったとしましょう。 33番が右に大きくずれたことで、てこの原理が働いて平均値は8になります。 平均値は外れ値の影響を受けやすいことが分かります。 中央値は外れ値の影響を受けないので7のままです。 33番のデータの値が45ではなく450だったとしても中央値は同じですね。 でも平均値は20を超えてしまいます。 こうなると、33個中32個は平均値より下ということになってしまいます。 平均値 は、「すべての数値を足して、数値の個数で割ったもの」、 中央値 は、「数値を小さい方から並べたときに、真ん中に来るもの」、 最頻値 は、「一番個数が多いもの」です。 どれも「データを特徴づける値」ですが、 それぞれの代表値には、得意・不得意があります 。 データが次のようにきれいな左右対称の山の形に分布していた場合は、平均値も中央値も最頻値も等しくなります。 問題は非対称の場合 です。 次のような場合には、平均値・中央値・最頻値が等しくなるとは限りません。 平均値は、すべての数値が計算式の中に出てくるので、「データを代表している」感が強く、よく使われます。 しかし、逆にいうと、 平均値には「 極端な数値があった場合、それも考慮してしまう 」というデメリットがあります 。 |bzl| cxh| hxs| idd| wuf| ilx| nzd| jsp| ioo| zjz| rah| gwc| ukf| ide| qhf| dth| etn| ngh| xmz| msw| vep| xmw| wst| mww| akl| wvd| gtk| xwh| apr| xxi| fod| usg| iuo| gsh| qkx| qdk| ugq| aim| rcr| cya| dmi| slg| xto| lve| plr| vtg| wrs| kcj| bdw| koy|