Another time when we usually prefer

Another time when we usually prefer the median over the mean (or mode) is when our data is skewed (i.e., the frequency distribution for our data is skewed). If we consider the normal distribution - as this is the most frequently assessed in statistics - when the data is perfectly normal, the mean, median and mode are identical. Moreover, they all represent the most typical value in the data set. However, as the data becomes skewed the mean loses its ability to provide the best central location for the data because the skewed data is dragging it away from the typical value. However, the median best retains this position and is not as strongly influenced by the skewed values. This is explained in more detail in the skewed distribution section later in this guide.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เวลาอื่นเมื่อเรามักต้องการค่ามัธยฐานมากกว่าค่าเฉลี่ย (หรือโหมด) เป็นเบ้ของข้อมูล (เช่น การแจกแจงความถี่ข้อมูลของเราเป็นเบ้) ถ้าเราพิจารณาการแจกแจงปกติ - นี้เป็นสถิติราคาประเมินบ่อยใน - เมื่อข้อมูลสมบูรณ์ปกติ ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และโหมดเหมือนกัน นอกจากนี้ พวกเขาทั้งหมดแสดงค่าปกติมากที่สุดในชุดข้อมูล อย่างไรก็ตาม เป็นข้อมูลกลายเป็นเบ้ มัชฌิมสูญเสียความสามารถในการให้ส่วนตำแหน่งศูนย์กลางสำหรับข้อมูลเนื่องจากข้อมูลที่บิดจะลากจากค่าปกติ อย่างไรก็ตาม ส่วนมัธยฐานรักษาตำแหน่งนี้ และจะไม่เป็นขอรับอิทธิพลจากค่าบิด นี้จะอธิบายในรายละเอียดเพิ่มเติมในส่วนของการแจกแจงเบ้ในคู่มือนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อีกครั้งเมื่อเรามักจะชอบเฉลี่ยมากกว่าค่าเฉลี่ย (หรือโหมด) คือเมื่อข้อมูลของเราเป็นเบ้ (เช่นการแจกแจงความถี่สำหรับข้อมูลของเราเป็นเบ้) ถ้าเราพิจารณาการกระจายปกติ - เช่นนี้เป็นประเมินบ่อยที่สุดในสถิติ - เมื่อข้อมูลที่เป็นปกติอย่างสมบูรณ์แบบค่าเฉลี่ยค่ามัธยฐานและโหมดเหมือนกัน นอกจากนี้พวกเขาทั้งหมดเป็นตัวแทนของค่าปกติมากที่สุดในชุดข้อมูล แต่เป็นข้อมูลที่จะกลายเป็นเบ้หมายถึงการสูญเสียความสามารถในการให้สถานที่กลางที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลเนื่องจากข้อมูลเบ้คือลากออกไปจากค่าปกติ อย่างไรก็ตามยังคงมีค่าเฉลี่ยที่ดีที่สุดในตำแหน่งนี้และไม่ได้เป็นอิทธิพลอย่างมากจากค่าเบ้ นี้จะอธิบายในรายละเอียดในส่วนของการกระจายเบ้ต่อมาในคู่มือนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เวลาอื่นเมื่อเรามักจะชอบกว่าค่าเฉลี่ยมัธยฐาน ( หรือโหมด ) เมื่อมีการบิดเบือนข้อมูล ได้แก่ การแจกแจงความถี่ข้อมูล ของเราเป็นเบ้ ) ถ้าเราพิจารณาการกระจายปกตินี้เป็น บ่อย ที่สุด ประเมิน สถิติเมื่อข้อมูลเป็นปกติ ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และค่าฐานนิยมเหมือนกัน นอกจากนี้ พวกเขาทั้งหมดเป็นตัวแทนของค่าปกติมากที่สุดในชุดข้อมูลอย่างไรก็ตาม ข้อมูลจะบิดเบือนหมายถึงสูญเสียความสามารถในการให้สถานที่กลางที่ดีที่สุด สำหรับข้อมูล เพราะข้อมูลเป็นเบ้ลากมันออกไปจากค่าปกติ อย่างไรก็ตาม ค่าเฉลี่ยที่ดีที่สุดรักษาการตำแหน่งนี้ และไม่ได้เป็นอิทธิพลอย่างมากโดยพิจารณาค่า นี้จะอธิบายในรายละเอียดในกำหนดการกระจายส่วนในภายหลังในคู่มือนี้