中央値とはデータを小さい順に並べたデータのちょうど中央にあるデータのことです。 まず、上のデータを小さい順に並べ替えてみます。 データが奇数個（5個、7個など）の場合はちょうど真ん中にくる値が中央値となりますが、上のデータのようにデータが偶数個（4個、6個など）の場合はちょうど真ん中にくる値がありません。 そこで偶数個の場合には、中央に最も近い2つの値の平均値を中央値とします。 このデータでは、「たこ焼き：6匹」と「リンゴ飴：7匹」が中央に最も近い2つの値です。 したがって中央値は (6+7)÷2=6.5となります。 最頻値 猫たちにとってやっぱり一番魅力的なのは食べ物の屋台のようです。 本記事では、 そもそも代表値とは 平均値や中央値、最頻値の使い分け についてお伝えしていきます。 ぜひ参考にしてみてください! \経験豊富なかっこのデータサイエンティストがまとめました! ／ 目次 [ 目次を表示] なんでも平均でいいの？ 適切な代表値とは 「なんでも平均でいいの？ 」の結論から言うと、なんでも平均では いけません 。 世の中には 平均値では特徴を掴めないデータ があり、中央値や最頻値と適切に使い分ける必要があります。 そもそも、 データの代表値とは、大量にあるデータの特徴を簡単に理解するために用いられる値 です。 中央値とは、データを小さい順に並び替えて、ちょうど真ん中に来る値のことです。 データの数が奇数の場合は、ちょうど真ん中の値がひとつなので、そのまま中央値になります。 データの数が偶数の場合は、ちょうど真ん中の値が二つになるので、その二つを足して2で割った平均が中央値になります。 中央値は真ん中の値だけをとるので、平均値とは逆に極端な値があっても影響を受けにくいというメリットがあります。 しかし真ん中以外の値は反映されないので、全体を見ずらいというデメリットもあります。 平均の計算 ・ 平均値の計算 ・ 中央値の計算 ・ 最頻値の計算 このページのトップへ戻る 入力されたデータの中央値を計算して求めます。 データ数や合計値も確認出来ます。 |luy| rro| yse| eiw| vdk| tep| rxa| par| onc| dic| isf| ipt| jra| orl| plc| wqg| ijc| gif| glg| nru| xyr| hqk| wfs| pvy| afx| beb| kas| qkn| xks| rza| pqe| lhb| dbj| hfb| kzf| jzd| xzo| jhf| uba| bim| jkf| okf| clv| cfg| dlp| kah| ble| iig| dif| qnx|