Ibig sabihin vs Median | Mga Pagkakaiba sa Paggamit ng Mga Paraan sa Mga Istatistika
Pagkakaiba sa Pagitan ng Min at Median
Min at Median ay dalawang karaniwang ginagamit na termino sa matematika, ang ibig sabihin ay tulad ng average ng isang naibigay na mga numero at binubuo nito ang mga numero at hinati ang mga ito sa bilang ng mga numero na nagbibigay sa amin ng ibig sabihin habang ang panggitna sa kabilang banda ay nagbabalik ng gitnang numero mula sa buong hanay ng data at kung ang data set ay kahit na pagkatapos median ay nagdaragdag ng dalawang gitnang numero at hinahati ito sa pamamagitan ng 2 na nagbibigay sa amin ng median.
Ang mga ito ay ang sukatan ng gitnang pagkahilig at madalas na ginagamit sa pagsukat ng malalaking mga hanay ng data kung saan kailangang iguhit ang pagtatasa at ang mga resulta ay mabibigyang kahulugan. Ang ibig sabihin, panggitna at mode ay tatlong mga sukat ng mga average na nagpapakita ng pagpapakalat ng data ay mula sa average o average. Ang mga pamamaraang ito ay ginagamit sa mga istatistika ng malawak, samantalang ang ibig sabihin ng halaga ng data ay ang pinaka malawak na ginagamit na pamamaraan sa tatlo.
Ano ang ibig sabihin?
Ang ibig sabihin ay isang simpleng kabuuan ng mga bilang ng mga obserbasyon sa isang array na nahahati sa mga bilang ng obserbasyon. Halimbawa, kung pinag-uusapan natin ang average na taas o ang average na taas ng isang pangkat na binubuo ng 5 tao. Ang ibig sabihin ng taas ay makakalkula sa pamamagitan ng paglalagay ng kabuuan ng 5 tao na hinati sa bilang ng mga tao hal. 5.
Pormula
Ibig sabihin ng Formula = (Kabuuan ng lahat ng mga obserbasyon / bilang ng mga obserbasyon)
Ano ang Median?
Ang median sa kabilang banda ay ang gitnang numero sa hanay ng data array na naghihiwalay sa mas mataas na hanay ng data mula sa mas mababa. Ang data ay kailangang isaayos sa pataas na pagkakasunud-sunod muna upang kalkulahin ang panggitna ng data. Kapag ang hanay ng data ay may cardinality ang ibig sabihin ng gitnang dalawang numero sa hanay ng data ay kailangang kunin. Gayunpaman, ang dalawang pamamaraang ito ay madalas na ginagamit na palitan.
Pormula
Median Formula = (n + 1) / 2kapag ang n ay isang kakaibang numero
Median = [(n / 2) + {(n / 2) +1}] / 2kapag ang n ay isang pantay na numero
Ibig sabihin vs Median Infographics
Tingnan natin ang mga nangungunang pagkakaiba sa pagitan ng mean vs median.
Mga ibig sabihin kumpara sa Median Key Mga Pagkakaiba
- Ang ibig sabihin ay simpleng gamitin at mag-apply at maaaring mailapat sa anumang hanay ng data na itinakda maging pantay o kakatwa. Median sa kabilang banda ay bahagyang kumplikado upang magamit at ang hanay ng data ay kailangang isaayos sa pataas o pababang order bago ang pagkalkula.
- Ang ibig sabihin ay karaniwang ginagamit para sa mga normal na pamamahagi samantalang ang panggitna ay ginagamit para sa hiwalay na hanay ng data.
- Ang ibig sabihin ay simple ngunit hindi ito matatag na maaari itong maglaman ng mga outliers sa mga pamamahagi at kung minsan ay hindi maaaring bigyan ang gumagamit ng tamang mga resulta para sa interpretasyon. Sa kabilang banda, ang median na pamamaraan ay matatag at mas angkop na gamitin para sa ginamit para sa mga nadulas na pamamahagi upang makuha ang gitnang pagkahilig ng itinakdang petsa at bibigyan ang gumagamit ng maraming tumpak na mga resulta kung ihahambing sa ibig sabihin
- Mayroon lamang isang pormula ng ibig sabihin ay ang kabuuan ng lahat ng mga obserbasyon na hinati sa bilang ng mga obserbasyon. Samakatuwid, ang panggitna ay may dalawang formula na isa sa kakaiba kung saan ang mga gitnang numero lamang mula sa dataset ang nagiging panggitna. Ngunit kapag mayroon kaming itinakdang data ang gitna ng dalawang halaga ay napili at nahahati sa 2 na pagkatapos ay binibigyan kami ng median ng pantay na hanay ng data.
Ang ibig sabihin kumpara sa Median Comparative Table
| Ibig sabihin | Median | |
| Ang ibig sabihin ay nakalkula sa pamamagitan ng pagdaragdag ng lahat ng mga halaga sa array ng data na pagkatapos ay hinati sa mga bilang ng mga obserbasyon | Median ang eksaktong gitnang halaga ng hanay ng data. Maaari itong makalkula sa pamamagitan ng pag-aayos ng hanay ng data sa pataas na pagkakasunud-sunod at pagkatapos ay paghahanap o pagpili ng gitnang halaga mula sa hanay ng data | |
| Ito ay mas malawak na ginagamit sa industriya dahil sa isang madaling pagkalkula ng average at nagbibigay ito sa amin ng isang mabilis na numero | Hindi ito madalas ginagamit sa industriya ngunit ito ay mas kumpleto at tumpak kaysa sa ibig sabihin na isang simpleng kabuuan lamang ng mga numero | |
| Ginagamit ito sa pangkalahatan para sa normal na hilig na hanay ng data hal. Normal na pamamahagi | Partikular na madaling gamitin ito upang ilarawan ang dataset na may isang makabuluhang skewness sa data o kapag ang data ay may mahabang buntot. Malawakang ginagamit ito kung saan ang mga outliner ay nagdadala ng makabuluhang timbang sa data doon ibig sabihin ay hindi isang mahusay na pamamaraan ng pagkalkula | |
| Hindi ito isang matibay na tool para sa isang pagkalkula upang makuha ang gitnang pagkahilig | Ito ay isang mas matatag na tool dahil natutukoy nito ang bigat sa data na sa pangkalahatan ay mataas ang timbang sa mas mahahabang buntot | |
| Ito ay napaka-sensitibo sa mga outliers | Ito ay higit na hindi gaanong apektado ng mga nasa labas | |
| Ito ay simpleng gamitin | Ito ay kumplikado sa likas na katangian | |
| Hindi ito makakalkula para sa kategoryang data, dahil ang mga halaga ay hindi maaaring buuin | Hindi ito makikilala para sa ikinategorya na nominal na data dahil hindi ito maaaring ma-order nang lohikal. |
Konklusyon
Bukod sa ibig sabihin at panggitna, mayroong isa pang pamamaraan na madalas gamitin para sa pagsukat ng gitnang pagkahilig na ang mode. Ang isang mode ay isang halaga na kung saan ay pinaka-madalas na naganap sa hanay ng data, ang mode ay may kalamangan kaysa sa mean at median na maaari itong matagpuan para sa parehong bilang at naka-kategorya na hanay ng data.
Sa kabila ng pagkakaroon ng mode at panggitna ang kataasan ng mas mahusay na mga resulta at pag-aaral sa mean, ang mean ay pa rin ang pinakaangkop na sukat ng gitnang pagkahilig, lalo na kung ang set ng data ay isang normal na pamamahagi at ang data ay normal na nadurog.
Bilang isang mahusay na analista, ang sentral na pagkahilig ay dapat na sukatin sa lahat ng tatlong mga pamamaraan ng data at ang pagkakaiba-iba sa pag-aaral ay dapat na pag-isipan at maingat na pag-aralan upang makabuo ng mas mahusay at mas tumpak na mga resulta sa hanay ng data.
