Mediana: kluczowe pojęcie w statystyce - IXS.pl

W statystyce istnieje wiele miar centralnych, które pomagają zrozumieć rozkład danych.

Jedną z najważniejszych z nich jest mediana. To pojęcie, które pozwala nam zrozumieć, gdzie znajduje się “środek” naszych danych, niezależnie od skrajnych wartości.

Czym jest mediana?

Mediana to wartość, która dzieli uporządkowany zbiór danych na dwie równe części. Innymi słowy, połowa danych znajduje się powyżej mediany, a połowa poniżej. Jest to alternatywna miara centralna do średniej arytmetycznej, która może być bardziej wrażliwa na skrajne wartości.

Jak obliczyć medianę?

Aby obliczyć medianę, należy uporządkować dane rosnąco, a następnie znaleźć wartość środkową. Jeśli liczba danych jest nieparzysta, mediana jest dokładnie wartością środkową. Jeśli liczba danych jest parzysta, mediana jest średnią arytmetyczną dwóch wartości środkowych.

Zastosowanie mediany

Mediana jest szczególnie przydatna w przypadku, gdy zbiór danych zawiera wartości skrajne lub obserwacje odstające. Ponieważ mediana nie jest wrażliwa na skrajne wartości, może ona dokładniej odzwierciedlać “typową” wartość w danych. Jest również użyteczna, gdy dane są uporządkowane według hierarchii, takiej jak oceny czy dochody.

Zobacz również Samsung galaxy s21: opinie, recenzje i wrażenia

Przykład

Rozważmy zbiór danych przedstawiający wiek osób w grupie: 21, 25, 26, 28, 30, 35, 40. Aby obliczyć medianę, najpierw uporządkujemy dane rosnąco: 21, 25, 26, 28, 30, 35, 40. W tym przypadku mamy 7 obserwacji, co oznacza, że mediana będzie wartością środkową, czyli 28.
Mediana jest kluczowym pojęciem w statystyce, pozwalającym zrozumieć “środek” danych niezależnie od skrajnych wartości. Jest to miara centralna szczególnie użyteczna w przypadku, gdy dane zawierają wartości skrajne lub są uporządkowane hierarchicznie. Dzięki zrozumieniu mediany, możemy lepiej analizować i interpretować rozkłady danych.
Wniosek: Zrozumienie mediany jest kluczowe dla każdego, kto zajmuje się analizą danych, ponieważ pozwala ona lepiej zrozumieć charakterystykę zbioru danych, niezależnie od obserwacji odstających.