Các sự khác biệt chính giữa trung bình và trung bình là giá trị trung bình là tổng của các giá trị trong một tập dữ liệu chia cho số lượng giá trị, trong khi trung vị là giá trị trung bình của tập dữ liệu.
Chúng tôi sử dụng giá trị trung bình và trung bình để kiểm tra vị trí của dữ liệu vì chúng đưa ra dấu hiệu của một giá trị trung tâm xung quanh mà một tập hợp các giá trị có xu hướng co cụm. Việc lựa chọn trung bình hoặc trung bình để kiểm tra dữ liệu phụ thuộc vào loại dữ liệu và yêu cầu của kết quả. Trong một số trường hợp, trung bình cho kết quả tốt hơn so với trung bình và ngược lại.
1. Tổng quan và sự khác biệt chính
2. Nghĩa là gì
3. Trung bình là gì
4. So sánh cạnh nhau - Trung bình so với trung bình ở dạng bảng
5. Tóm tắt
Khái niệm giá trị trung bình giống như tính giá trị trung bình của tập dữ liệu. Nói một cách đơn giản, giá trị trung bình là tổng của các giá trị số có trong một tập dữ liệu chia cho số lượng giá trị có trong tập dữ liệu đó. Loại trung bình này được gọi là trung bình số học. Có ba loại trung bình khác: trung bình hình học, trung bình hài hòa và trung bình dân số.
Giá trị trung bình hình học được sử dụng cho các số dương, được hiểu trong tập dữ liệu dưới dạng sản phẩm thay vì tổng. Giá trị trung bình hài là hữu ích cho các số có một số mối quan hệ với thuật ngữ có các đơn vị như dữ liệu vận tốc hoặc gia tốc được thu thập tại các khoảng thời gian khác nhau. Cả vận tốc và gia tốc đều có các đơn vị như m / s và m / sq.sec. Giá trị trung bình dân số khác với tất cả các phương tiện này vì nó là giá trị mong đợi của một biến ngẫu nhiên, được tính từ trọng số trung bình của tất cả các giá trị có thể.
Trung vị của một tập dữ liệu là giá trị số ở giữa, phân tách dữ liệu nửa dưới với dữ liệu nửa trên. Phương pháp tìm trung vị rất dễ dàng. Chỉ cần sắp xếp tất cả các giá trị của một dữ liệu nhất định theo thứ tự tăng dần; nghĩa là, bắt đầu từ giá trị tối thiểu và kết thúc ở giá trị tối đa. Bây giờ giá trị trung bình là trung vị của bạn.
Nếu số lượng giá trị trong tập dữ liệu của bạn là số chẵn thì giá trị trung bình của hai giá trị trung bình sẽ là trung vị của bạn. Khi có khả năng không đối xứng trong phân phối hoặc giá trị cuối không được đưa ra, trung vị sẽ hữu ích để đo vị trí. Do đó, trung vị là một nguồn đo lường xu hướng trung tâm tốt hơn, nếu một vài giá trị được phân tách rõ ràng khỏi phần chính của dữ liệu (được gọi là ngoại lệ).
Giá trị trung bình là giá trị trung bình của tập dữ liệu, trong khi trung vị là giá trị số trung tâm của tập dữ liệu. Đây là sự khác biệt chính giữa trung bình và trung bình. Để tìm trung vị, bạn phải cộng tất cả các giá trị của tập dữ liệu lại với nhau và chia tổng này cho số lượng giá trị trong tập dữ liệu. Tuy nhiên, để tìm trung vị, bạn phải sắp xếp tất cả các giá trị trong tập dữ liệu theo thứ tự tăng dần và xác định giá trị nào ở giữa.
Để xóa sự khác biệt giữa trung bình và trung bình, đây là một ví dụ:
Chúng tôi có một bộ dữ liệu bao gồm các giá trị như 5, 10, 15, 20 và 25. Bây giờ chúng tôi tính giá trị trung bình và trung bình cho tập dữ liệu này.
Giá trị trung bình = 60 + 80 + 85 + 90 + 100 = 415/5 = 83
Trung vị = 85 vì đây là số giữa của tập dữ liệu này.
Hơn nữa, giá trị trung bình thường là thước đo thích hợp nhất của vị trí. Điều này là do nó tính đến mọi giá trị trong tập dữ liệu. Tuy nhiên, các ngoại lệ trong tập dữ liệu có thể ảnh hưởng đến giá trị trung bình, dẫn đến nó không thể hiện chính xác tất cả các điểm. Trong trường hợp này, trung vị là một biện pháp tốt hơn vì các ngoại lệ không ảnh hưởng đến nó.
Giá trị trung bình và trung bình là các biện pháp giúp diễn giải một bộ sưu tập dữ liệu từ một nguồn duy nhất. Mặc dù nhiều người vẫn còn nhầm lẫn về hai khái niệm này, có một sự khác biệt rõ ràng giữa trung bình và phương tiện truyền thông. Giá trị trung bình là giá trị trung bình của tập dữ liệu trong khi trung vị là giá trị số trung tâm của tập dữ liệu.
1. So sánh trung bình Chế độ trung bình Chế độ trung bình Trực tiếp Cmglee - Công việc riêng (CC BY-SA 3.0) qua Commons Wikimedia
2. Tìm kiếm trung vị của Blythwood - Công việc riêng (CC BY-SA 4.0) qua Wikimedia Commons