Jämförelse mellan medel, median och läge

Denna artikel hjälper dig att göra jämförelse mellan medel, median och mode.

1. Användning av medelvärde:

Det aritmetiska genomsnittet är relativt stabilt och används allmänt än median och mode. Den är lämplig för släktforskning, såvida det inte finns någon särskild anledning att välja någon annan typ av medelvärde. När det gäller enkelheten är läget det enklaste av tre.

Läget är det vanligaste eller typiska föremålet, så det kan också lokaliseras genom inspektion. Median delar kurvan i två lika delar och är enklare än medelvärdet. I vissa lättnader är median lika stabil som medelvärdet.

2. Algebraisk manipulation:

Medel lämpar sig för algebraisk manipulation. Till exempel kan vi beräkna aggregat när antalet objekt och genomsnittsvärdet av serien ges. Median och Mode kan inte algebraiskt manipuleras.

3. Extrema och onormala föremål:

Närvaro av extrema och onormala föremål kan leda till viss vilseledande slutsats i händelse av medelvärde. När det gäller Mode och Median berörs de inte mycket av förekomsten av onormala föremål i serien. Statistiker anser att median eller mod bör användas i sådana fall eftersom de är minst influerade.

4. Kvalitativt uttryck:

Medel kan inte användas när data är kvalitativa eller inte kan uttrycka numeriska uttryck. Med hjälp av Median kan vi mäta kvantiteter som kan uttrycka tal. Vi kan mäta killarnas intelligens eller hälsa etc. På liknande sätt är läget det genomsnitt som visar sig användbart för icke-numeriska data.

5. Skewness närvaro:

Vid en symmetrisk kurva skulle värdet av medelvärdet, medianen och läget sammanfalla. Men när skevhet är närvarande är det inte mycket förändring i värdet av läget. Värdet av median och medelvärden förändras med närvaron av positiv eller negativ skenhet till respektive positiva eller negativa sida. Värdet av medelvärdet förändras i större utsträckning än medianvärdet eftersom det påverkas av positionen och värdet för varje objekt.

6. Fluktuationer i provtagningen:

Medel påverkas minst av fluktuationer av provtagning. Om antalet poster är stora, avbryter abnormiteterna på den ena sidan avvikelserna på den andra sidan. Median fördelar kurvan i två lika delar och påverkas av fluktuationerna i provtagningen. Läget påverkas i stor utsträckning än till och med medianen.

7. Som ett mått på dispersion:

Dispersion är ett mått på variabilitet inom en grupp av data och för denna åtgärd används medelvärden för att fastställa graden av avvikelse. Vi vet att summan av avvikelserna från medelvärdet är lika med noll och därmed kvadraten av avvikelser blir den minsta.

På grund av detta är medelvärden den vanliga grunden för denna mått på dispersion. Median som grund för dispersion anses betrakta eftersom avvikelserna från medianen är minst och medianen är i bred praxis. Läget är inte mycket lämpligt som ett mått på dispersion.

8. Klasser med öppen ände:

Obehandlade medelvärden leder till felaktigt medelvärde. Median och mode påverkas inte mycket av förekomsten av öppna slutklasser, förutom vid extremt sneda kurvor.

9. Måttskalor:

När data är på intervallskala är lämplig mätning av central tendensen medelvärdet. Median är lämplig när data är i ordinär skala. Mode beräknas när data är på nominell skala.