Trung bình vs Trung vị | Sự khác biệt giữa các phương pháp sử dụng trong thống kê

Sự khác biệt giữa trung bình và trung vị

Trung bình và Trung vị là hai thuật ngữ thường được sử dụng trong toán học, giá trị trung bình giống như trung bình của một số nhất định và nó tính tổng các số và chia chúng với số lượng số cho chúng ta giá trị trung bình trong khi trung vị trả về số giữa từ tổng thể tập dữ liệu và nếu tập dữ liệu là số chẵn thì số trung vị cộng hai số ở giữa và chia nó cho 2 cho chúng ta số trung vị.

Chúng là thước đo xu hướng trung tâm và thường được sử dụng để đo lường các tập dữ liệu lớn, nơi cần phân tích và giải thích kết quả. Mean, median và mode là ba thước đo trung bình cho thấy mức độ phân tán của dữ liệu là từ giá trị trung bình hoặc giá trị trung bình. Các phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong thống kê, trong khi giá trị trung bình của dữ liệu là phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất trong ba phương pháp.

Mean là gì?

Trung bình là một tổng đơn giản của số lượng quan sát trong một mảng được chia cho số lượng quan sát. Ví dụ, nếu chúng ta nói về chiều cao trung bình hoặc chiều cao trung bình của một nhóm gồm 5 người. Chiều cao trung bình sẽ được tính bằng cách lấy tổng chiều cao của 5 người chia cho số người tức là 5.

Công thức

Công thức trung bình = (Tổng của tất cả các quan sát / số lượng quan sát)

Trung vị là gì?

Mặt khác, số trung vị là số ở giữa trong tập hợp mảng dữ liệu phân tách tập dữ liệu cao hơn với tập dữ liệu thấp hơn. Dữ liệu cần được sắp xếp theo thứ tự tăng dần trước để tính giá trị trung bình của dữ liệu. Khi tập dữ liệu có bản số thì cần phải lấy giá trị trung bình của hai số ở giữa trong tập dữ liệu. Tuy nhiên, hai phương pháp này thường được sử dụng thay thế cho nhau.

Công thức

Công thức Trung vị = (n + 1) / 2

khi n là số lẻ

Trung vị = [(n / 2) + {(n / 2) +1}] / 2

khi n là số chẵn

Đồ họa thông tin trung bình so với trung bình

Hãy xem sự khác biệt hàng đầu giữa giá trị trung bình và giá trị trung bình.

Sự khác biệt chính giữa trung bình và trung bình

  • Mean rất dễ sử dụng và áp dụng và có thể được áp dụng cho bất kỳ tập hợp mảng dữ liệu nào dù là chẵn hay lẻ. Mặt khác, Median hơi phức tạp để sử dụng và tập dữ liệu cần được sắp xếp theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần trước khi tính toán.
  • Giá trị trung bình thường được sử dụng cho các phân phối chuẩn trong khi giá trị trung bình được sử dụng cho tập dữ liệu phân phối lệch.
  • Giá trị trung bình đơn giản nhưng không mạnh mẽ vì nó có thể chứa các giá trị ngoại lai trong các bản phân phối và đôi khi không thể cung cấp cho người dùng kết quả chính xác để giải thích. Mặt khác, phương pháp trung vị là mạnh mẽ và phù hợp hơn để sử dụng vì nó được sử dụng cho các phân phối lệch để tính xu hướng trung tâm của bộ ngày và sẽ cung cấp cho người dùng nhiều kết quả chính xác khi so sánh với giá trị trung bình.
  • Chỉ có một công thức trung bình là tổng của tất cả các quan sát chia cho số lượng quan sát. Trong khi, giá trị trung bình có hai công thức, một là số lẻ trong đó chỉ các số ở giữa từ tập dữ liệu trở thành giá trị trung bình. Nhưng khi chúng ta có tập dữ liệu chẵn, phần giữa của hai giá trị được chọn và chia cho 2, sau đó sẽ cho chúng ta giá trị trung bình của tập dữ liệu chẵn.

Bảng so sánh trung bình và trung bình

Nghĩa là Trung bình
Giá trị trung bình được tính bằng cách cộng tất cả các giá trị trong mảng dữ liệu, sau đó chia cho số lượng quan sát Trung vị là giá trị giữa chính xác của tập dữ liệu. Nó có thể được tính bằng cách sắp xếp tập dữ liệu theo thứ tự tăng dần và sau đó tìm hoặc chọn ra giá trị giữa từ tập dữ liệu
Nó được sử dụng rộng rãi hơn trong ngành công nghiệp do dễ dàng tính toán giá trị trung bình và nó cho chúng ta một con số nhanh Nó không được sử dụng thường xuyên trong ngành công nghiệp nhưng nó đầy đủ và chính xác hơn nghĩa là chỉ là một tổng số đơn giản
Nó thường được sử dụng cho tập dữ liệu lệch bình thường, tức là phân phối chuẩn Đặc biệt hữu ích khi mô tả tập dữ liệu với độ lệch đáng kể trong dữ liệu hoặc khi dữ liệu có đuôi dài. Phương pháp này được sử dụng rộng rãi khi người phác thảo có trọng lượng đáng kể trong dữ liệu có nghĩa là không phải là một phương pháp tính toán tốt.
Nó không phải là một công cụ mạnh mẽ để tính toán để xác định xu hướng trung tâm Nó là một công cụ mạnh mẽ vì nó xác định trọng lượng trong dữ liệu thường có trọng lượng cao ở các đuôi dài hơn
Nó rất nhạy cảm với các yếu tố ngoại lai Nó ít bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài
nó rất dễ sử dụng Bản chất nó phức tạp
Nó không thể được tính toán cho dữ liệu phân loại, vì các giá trị không thể được tính tổng Nó không thể được xác định cho dữ liệu danh nghĩa đã phân loại vì nó không thể được sắp xếp một cách hợp lý.

Phần kết luận

Ngoài giá trị trung bình và trung vị, có một phương pháp nữa thường được sử dụng để đo lường xu hướng trung tâm đó là phương thức. Chế độ là một giá trị xuất hiện thường xuyên nhất trong tập dữ liệu, chế độ này có lợi thế hơn giá trị trung bình và giá trị trung bình mà nó có thể được tìm thấy cho cả tập dữ liệu số và phân loại.

Bất chấp sự tồn tại của mode và trung vị, tính ưu việt của kết quả và phân tích tốt hơn so với giá trị trung bình, giá trị trung bình vẫn là thước đo thích hợp nhất cho xu hướng trung tâm, đặc biệt nếu tập dữ liệu là phân phối chuẩn và dữ liệu thường bị lệch.

Là một nhà phân tích giỏi, xu hướng trọng tâm nên được đo lường bằng cả ba phương pháp dữ liệu và phương sai trong phân tích cần được cân nhắc và phân tích cẩn thận để tạo ra kết quả tốt hơn và chính xác hơn trong tập dữ liệu.


$config[zx-auto] not found$config[zx-overlay] not found