在討論統計資料時, 這項概念聽起來很簡單:平均數是大約在中間的數量. 但實際上只有幾種不同型別的平均數, 資料集中的所有數字被加上並除以集中的輸入數字來得出平均數值. 平均數值是4.4. 在這個例子中, 平均數值是4.4. 資料集中的中位數是位於下位數和上位數之間的數字. 因為其中2個數字較小,2個數字較大. 平均值是資料集中最常見的數字的表示. 因為它出現兩次. 但事實上並非如此. 因為資料中高低的數字會顯著影響平均數值. 收集外在資料並將其用在方程式中. 想象一下你在一個區域調查50個家庭的收入. 但有個家庭每年賺到五百萬美元. 因為五百萬美元的數字比其他數字大得多. 如果有資料顯示每位9人銀行帳戶有1000美元, 但每位10人只有1美元, 在計算平均數之前, 但並非所有在新聞上看到的調查都是可信的. 除非你自己有權取得整個資料集, 或是看到有書面保證, 因為相較於大多數資料集, 必須在中心. 您可以使用中位數來隱藏很大或很小的數字. 如果你的資料集是1,1,2,3,4,5,3000, 找到中間的兩項資料的平均值. 這仍不包括偏差值. 請注意使用中位數來描述時間的變化. 該公司每年將服務價格提高3%, 今年可能會提高20%的價格, 平均每人購買的門票數量, 例如球賽, 幾乎總是會被正確地反映在模式上. 特別是在較小的資料集中, 數字1的平均值為1的平均值, 即使平均值 (在這種情況下更合理) 較接近50的平均值. 任何在廣泛範圍上評價的調查都能被操縱以強調模式. 如果在一到十的比例上調查一百人對某個主題的感受, 更多的人比任何其他數字評分10<unk>, 如果你的資料以抽象而非實質數字來定義 (例如客戶滿意度調查), 這並不一定證明選擇3的顧客比選擇1的顧客快樂三倍. 這項事實通常用於偏向平均值, 但也可應用於中位數, 這篇文章要說什麼?
瞭解這些用語. 沒有任何資料. 這裡的平均數值. 這裡的平均數值. 我們必須用代表性數字撒謊.