آتوسا نوروزی

مطالعه این مقاله حدود 13 دقیقه زمان ‌می‌برد.
1402/03/13
6038



در آمار، مفاهیم میانگین، میانه و مد به عنوان معیارهای مختلفی برای بیان میزان مرکزیت داده‌ها در نظر گرفته می‌شوند.

در این مقاله از وبسایت اس‌دیتا، به بررسی تفاوت بین میانگین، میانه و مد در آمار و کاربردهای هرکدام پرداخته خواهد شد. این سه مورد به تنهایی می‌توانند از اصول و مفاهیم مهم و پایه در علم آمار باشند.

 

بررسی  میانگین، میانه و مد در آمار

در این بخش به توضیح و بررسی هر کدام از این موارد می‌پردازیم.

 

میانگین:

میانگین یا میانه ریاضی، مجموع تمام اعداد در یک مجموعه را تقسیم بر تعداد اعداد موجود در آن مجموعه می‌دهد. به عبارت دیگر، میانگین میزان مرکزیت داده‌ها را به عنوان میانگین در نظر می‌گیرد.

میانگین برای داده‌هایی که توزیع آن‌ها نزدیک به یکنواخت است و همچنین برای داده‌هایی که بدون توجه به مقدار مثبت یا منفی هستند مفید است.

برای مثال، میانگین می‌تواند برای محاسبه‌ی متوسط درآمد، میانگین دمای یک منطقه، میانگین تعداد کلیک‌ها در یک وبسایت و موارد مشابه به کار رود.

 

میانه:

میانه، مقدار وسطی یک مجموعه از اعداد است. به عبارت دیگر، از داده‌ها، مقداری که در وسط مجموعه قرار دارد، به عنوان میانه در نظر گرفته می‌شود.

میانه برای داده‌هایی که توزیع آن‌ها به شدت از نرمال فاصله دارد و گاهی اوقات برای داده‌هایی که دارای پرتی هستند مفید است. برای مثال، میانه می‌تواند برای محاسبه‌ی میزان سن، میانه‌ی امتیازات در یک مسابقه و موارد مشابه به کار رود.

 

مد:

مد، مقداری است که در فراوانی بیشترین تکرار دارد. به عبارت دیگر، مد نشان‌دهنده‌ی مقداری است که بیشترین تعداد بار تکرار شده است.

مد برای داده‌هایی که دارای توزیع غیرنرمال هستند و همچنین برای داده‌هایی که دارای دو یا چند پیک هستند، مفید است. برای مثال، مد می‌تواند برای محاسبه‌ی میزان ترافیک در یک راه‌آهن، میزان پرداخت در یک مسابقه و موارد مشابه به کار رود.

تفاوت بین این سه مفهوم در این است که هر یک به صورت مختلفی میانگین داده‌ها را محاسبه می‌کند.

میانگین به صورت مجموع مقادیر داده‌ها تقسیم بر تعداد داده‌ها است، میانه به عنوان مقدار وسطی داده‌ها تعریف می‌شود و مد به عنوان مقداری که بیشترین تعداد بار تکرار شده است، تعریف می‌شود.

در کاربردهای مختلف، هر یک از این سه مفهوم مفید است. انتخاب مفهوم مناسب برای محاسبه‌ی میانگین داده‌ها، به دلیل توزیع داده‌ها، مهم است.

برای مثال، در داده‌هایی که دارای توزیع غیرنرمال هستند، میانگین ممکن است از میانه یا مد مناسب‌تر باشد.

همچنین، در داده‌هایی که دارای پرتی هستند، میانگین ممکن است از میانه مناسب‌تر باشد. میانگین، میانه و مد به عنوان معیارهای مختلفی برای بیان میزان مرکزیت داده‌ها استفاده می‌شوند.

هر یک از این معیارها برای محاسبه‌ی میانگین داده‌ها در شرایط خاصی مفید است و باید با توجه به توزیع داده‌ها و شرایط مختلف، مورد استفاده قرار گیرد.

 

میانگین، میانه و مد در چه شرایطی مفید نیستند؟

در بررسی تفاوت بین میانگین، میانه و مد در آمار و کاربردهای هرکدام استفاده از میانگین، میانه و مد برای بیان میزان مرکزیت داده‌ها در بسیاری از شرایط مفید است، اما در بعضی شرایط ممکن است به عنوان یک معیار مناسب برای بیان میزان مرکزیت داده‌ها نباشند.

در زیر به برخی از شرایطی که در آن استفاده از میانگین، میانه و مد مفید نیست، اشاره می‌کنیم:

 

داده‌های پرت:

در داده‌هایی که دارای پرتی هستند، میانگین به عنوان معیاری برای بیان میزان مرکزیت داده‌ها مناسب نیست.

به عنوان مثال، اگر در یک داده‌سری، یک داده بسیار بزرگتر یا کوچکتر از سایر داده‌ها وجود داشته باشد، میانگین به شدت تحت تأثیر قرار می‌گیرد. در چنین شرایطی، میانه به عنوان یک معیار مرکزیت مفیدتر است.

 

داده‌های توزیع غیرنرمال:

در داده‌هایی که توزیع آن‌ها به شدت از توزیع نرمال فاصله دارد، میانگین به عنوان یک معیار مرکزیت مناسب نخواهد بود. به عنوان مثال، اگر داده‌ها به شدت تمرکز شده باشند ولی تعدادی از آن‌ها از بافت داده‌های اصلی خارج شده باشند، میانگین به شدت تحت تأثیر قرار می‌گیرد و ممکن است به عنوان یک معیار نامناسب شناخته شود.

در چنین شرایطی، میانه به عنوان یک معیار مرکزیت مفیدتر است.

 

داده‌های نامتقارن:

در بعضی داده‌ها، توزیع آن‌ها نامتقارن است و در چنین شرایطی، استفاده از میانگین به عنوان معیار مرکزیت نامطلوب است.

به عنوان مثال، در داده‌هایی که توزیع آن‌ها به شدت از توزیع نرمال فاصله دارد ولی از بافت داده‌های منفی، بسیار کمتری نسبت به بافت داده‌های مثبت دارد، استفاده از میانگین به عنوان معیار مرکزیت مناسب نخواهد بود. در چنین شرایطی، ممکن است مد به عنوان یک معیار مرکزیت مناسب‌تر باشد.

در کل، باید به توزیع داده‌ها و شرایط مختلف توجه کرده و معیار مناسب برای بیان میزان مرکزیت داده‌ها را انتخاب کرد. استفاده از معیار مناسب می‌تواند به دقت و کیفیت تحلیل داده‌ها کمک کند.

 

چه معیاری برای داده‌های پرت مناسب است؟

در بررسی تفاوت بین میانگین، میانه و مد در آمار و کاربردهای هرکدام بهتر است تا بدانیم چه معاری برای داده‌های پرت مناسب است.

برای داده‌های پرت، معیارهای مرکزیت دیگری به جز میانگین مانند میانه و مد می‌توانند مناسب باشند. در صورتی که داده‌های پرت به شدت تحت تأثیر قرار گرفته باشند، ممکن است میانه به عنوان معیار مناسب‌تر از میانگین باشد. همچنین، استفاده از معیارهای پرت‌تر مانند کوارتیل‌ها و محدوده‌های میانه می‌تواند برای برخی داده‌های پرت مناسب باشد.

یکی از معیارهایی که برای داده‌های پرت مفید است، میانه مطلق است. در این روش، ابتدا میانگین را با استفاده از تمام داده‌ها محاسبه کرده و سپس از این میانگین مطلق، فاصله‌ی داده‌ها با میانگین را محاسبه می‌شود.

میانه مطلق، میانه‌ی این فاصله‌ها است و برای داده‌های پرت مناسب است. همچنین، استفاده از میانه‌ی محدوده برش (trimmed median) نیز برای داده‌های پرت مفید است.

در این روش، بعضی از داده‌های پرت از بین می‌رودند و سپس میانه‌ی داده‌های باقیمانده به عنوان معیار مرکزیت در نظر گرفته می‌شود.

در کل، برای داده‌های پرت، استفاده از میانگین به تنهایی به عنوان معیار مناسب برای بیان میزان مرکزیت داده‌ها مناسب نیست و باید به معیارهای دیگر نیز توجه کرد.

 

سخن پایانی

در این مقاله به موضوع تفاوت بین میانگین، میانه و مد در آمار و کاربردهای هرکدام پرداخته شد. برای اطلاعات بیشتر در خصوص این موارد می‌توانید به وبسایت اس‌دیتا مراجعه نمایید.




برچسب‌ها:

آمار مرکز آمار ایران بی سوادی میانه خودرو های نیمه سنگین خودرو های سنگین میانگین حسابی خان به بین آب بر مد میانگین هندسی

مقالات مرتبط


آمار واردات و صادرات پاستا و ماکارونی در ایران جمعیت شهرهای استان لرستان جمعیت شهرهای استان البرز جمعیت شهرهای استان سیستان و بلوچستان جمعیت شهرهای استان آذربایجان غربی پنجمین نمایشگاه بین المللی خودرو، فناوری های نوین و صنایع وابسته اصول تحقیقات بازاریابی تحقیقات بازاریابی در حوزه سیستم های اطلاعاتی بهترین کتاب ها در زمینه ی تحقیقات بازار گام‌ها و دستور العمل‌های تحقیقات بازار انواع روش‌های تحقیقات بازار کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در شبکه‌های اجتماعی چگونه تحقیقات بازار را انجام دهیم؟ کاربرد داده در تحلیل متن‌ها و استخراج اطلاعات کاربرد داده در تجزیه و تحلیل ریسک در صنعت بانکداری کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌ ارتباط و شبکه‌ مخابرات کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های بیمه و مالیات کاربرد داده در بهبود سیستم‌های مدیریت منابع انسانی کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در فروشگاه‌های آنلاین کاربرد داده در تحلیل رفتار اجتماعی و روانشناختی مشتریان کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های خدمات بهداشتی و درمانی کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های مالی و سرمایه‌گذاری هوشمند کاربرد داده در تجزیه و تحلیل مشتریان و افزایش رضایت آنها کاربرد داده در بهبود خدمات بانکی و مالی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های ارتباطی و اطلاع‌رسانی سازمانی کاربرد داده در بهبود فرآیندهای مشتری محور کاربرد داده در بهبود سیستم‌های ارتباطی و شبکه‌های مخابراتی کاربرد داده در تجزیه و تحلیل ارتباطات و رسانه‌ها کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌ ارتباطی و اطلاع‌رسانی کاربرد داده در سیستم‌ خرید و فروش آنلاین در بازار بین‌المللی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های حمل و نقل ریلی شهری کاربرد داده در بهبود خدمات حمل و نقل هوایی کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در فضای مجازی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های انرژی کاربرد داده در تحلیل رفتار مشتریان در فروشگاه‌های زنجیره‌ای کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌ خدمات بهداشتی و درمانی کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در بازاریابی موبایل کاربرد داده در بهبود سیستم‌های خدمات بهداشتی و درمانی روستایی کاربرد داده در تحلیل ریسک‌ها و امنیت سازمانی کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های مالی و سرمایه‌گذاری کاربرد داده در بهبود سیستم‌های مدیریت پروژه کاربرد داده در تجزیه و تحلیل عملکرد سازمان‌ها کاربرد داده در بهبود سیستم‌های امداد و نجات کاربرد داده‌ها در تحلیل ارتباطات و رسانه‌ها کاربرد داده در بهبود سیستم‌های مدیریت پروژه و برنامه‌ریزی کاربرد داده در تحلیل ریسک و امنیت سایبری سازمانی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های ارتباطی و اطلاع‌رسانی کاربرد داده در تحلیل متن و استخراج اطلاعات کاربرد داده‌ها در بهبود سیستم‌های خرید و فروش آنلاین کاربرد داده در تجزیه و تحلیل روند صنعتی و بازاریابی کاربرد داده در بهبود خدمات حمل و نقل ریلی کاربرد داده در تحلیل رفتار مشتریان کاربرد داده در تجزیه و تحلیل شبکه‌های حمل و نقل عمومی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های ارتباطی و شبکه‌های اجتماعی کاربرد داده در بهبود خدمات بانکی و مالی اینترنتی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های توزیع و لجستیک کاربرد داده در تحلیل ریسک و امنیت سایبری کاربرد داده در تحلیل شبکه‌های حمل و نقل عمومی کاربرد داده در بهبود فرآیندهای ارتباطی و نظارتی کاربرد داده در تجزیه و تحلیل روند فروش و بازاریابی کاربرد داده در تحلیل رفتار اجتماعی و روانشناختی کاربرد داده در ارتباطات بین‌المللی و فرهنگ سازمانی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های توزیع شده کاربرد داده در تحلیل فاکتورهای اقتصادی و بازاریابی کاربرد داده در مدیریت دانش سازمانی کاربرد داده در بهبود تجربه کاربری در فروشگاه اینترنتی کاربرد داده در تجزیه و تحلیل متن و معناشناسی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های خرید و فروش آنلاین کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های مرتبط با محیط زیست کاربرد داده در بهبود فرآیندهای اداری کاربرد داده در تحلیل رویدادها و جشنواره‌ها کاربرد داده در مدیریت منابع طبیعی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های تولید کاربرد داده در تجزیه و تحلیل رقابت بازار کاربرد داده در بهبود کیفیت خدمات بهداشتی و درمانی کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک سازمان‌ها کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های خدمات مشتری کاربرد داده در تحلیل رفتار مشتریان آنلاین کاربرد داده در بهبود سیستم‌های امنیتی کاربرد داده در بهبود عملکرد محصولات و خدمات بانکی کاربرد داده در ارتباطات و رسانه‌ها کاربرد داده در بهبود تصمیم‌گیری‌های مالی کاربرد داده در تجزیه و تحلیل ترافیک کاربرد داده در ایجاد شهرهای هوشمند کاربرد داده در تجزیه و تحلیل ریسک کاربرد داده در ارتباط با مشتریان و خدمات مشتری کاربرد داده در بهبود عملکرد ورزشکاران کاربرد داده در تحلیل شبکه‌های اجتماعی کاربرد داده در ارتقای کیفیت محصولات و خدمات کاربرد داده در بهبود سرعت و کارایی سیستم‌ها کاربرد داده در ارزیابی عملکرد سازمانی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های حمل و نقل کاربرد داده در ارتباطات و بازاریابی کاربرد داده در بهبود تجربه کاربری کاربرد داده در پیشگیری و کشف تقلب کاربرد داده در پیش‌بینی روند بازار کاربرد داده در بهینه‌سازی عملکرد سازمانی کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده کاربرد داده در بهبود فرآیندهای تولید کاربرد داده در تجزیه و تحلیل بازار کاربرد داده در مدیریت زنجیره تأمین کاربرد داده در مدیریت منابع انسانی تحلیل سرانه مصرف رب در ایران کاربرد مدل سازی گراف در تحلیل شبکه‌های اجتماعی سرانه مصرف شیر در جوامع مختلف و تأثیر آن بر سلامتی و توسعه پایدار تفاوت بین انحراف معیار و واریانس در آمار و کاربردهای هرکدام تحلیل داده در علوم پزشکی:کاربردها و نتایج انواع توزیع‌های احتمال و کاربردهای آن‌ها در تحلیل داده‌ها تفاوت بین همبستگی و علیت در آمار و روش‌های تخمین هرکدام مقایسه روش ‌های مختلف تحلیل سری‌ های فضایی برای پیش ‌بینی داده‌های فضایی مفاهیم پایه تحلیل سری‌ های فضایی و کاربرد های آن در آمار و تحلیل داده‌ ها تفاوت بین داده‌های دومرحله‌ای و داده‌های سه‌مرحله‌ای کاربردهای هوش تجاری در صنعت تحقیق و توسعه و نوآوری کاربردهای هوش تجاری در تولید و فروش محصولات الکترونیکی هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت فرآوری و تولید مواد غذایی کاربردهای هوش تجاری در صنعت تحقیق و توسعه کاربردهای هوش تجاری در صنعت مدیریت زباله و بازیافت کاربردهای هوش تجاری در صنعت مشاوره و خدمات مدیریتی هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت برق و الکترونیک هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت حمل و نقل و راه‌آهن کاربردهای هوش تجاری در صنعت بازیابی اطلاعات و داده‌کاوی کاربردهای هوش تجاری در صنعت و تولید کاربردهای هوش تجاری در صنعت بازاریابی و تبلیغات هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت تولید نرم‌افزار و خدمات فناوری اطلاعات هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت املاک و مستغلات کاربردهای هوش تجاری در صنعت فرهنگی و هنری هوش تجاری و کاربردهای آن در مدیریت پروژه و تیم‌های کاری هوش تجاری و کاربردهای آن در تولید مواد و صنایع شیمیایی کاربردهای هوش تجاری در تولید و فروش محصولات بهداشتی و آرایشی هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت انرژی و بهره‌برداری از منابع طبیعی هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت فروشگاه‌های آنلاین و تجارت الکترونیک کاربردهای هوش تجاری در صنعت آب و فاضلاب و مدیریت منابع آب هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت صنایع دستی و صنایع دستی‌سازی کاربردهای هوش تجاری در صنعت تولید و فروش محصولات خانگی هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت مشاوره و خدمات حقوقی روش‌های مختلف رگرسیون در آمار روش‌های کاهش ابعاد در تحلیل داده‌ها و کاربردهای هرکدام کاربرد آمار در تحلیل داده‌های پزشکی و آزمایشگاهی کاربرد تحلیل داده‌های بزرگ در شناسایی الگو و پیش‌ بینی داده‌ها تحلیل عددی در آمار و کاربرد آن در مسائل علمی هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت معدن و استخراج هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت خدمات بهداشتی و درمانی کاربرد تحلیل بیزی در پیش‌بینی و ارزیابی خطا هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت مد و لباس هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت لوازم خانگی و الکترونیک مصرفی استفاده از مدل سازی گراف در تحلیل داده‌ها هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت گردشگری و هتلداری کاربردهای هوش تجاری در صنعت بیمه و خدمات مالی کاربردهای هوش تجاری در صنعت فروشگاه‌های زنجیره‌ای کاربردهای هوش تجاری در صنعت لوازم ورزشی و سلامت کاربردهای هوش تجاری در صنعت موبایل و فناوری ارتباطات کاربردهای هوش تجاری در صنعت مواد غذایی و بستنی کاربرد تحلیل عاملی در تحلیل داده‌ های بزرگ و مجموعه‌های پیچیده مدل‌سازی و پیش‌بینی در حوزه سلامت و پزشکی هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت مبلمان و دکوراسیون داخلی کاربردهای هوش تجاری در صنعت مالی و بانکداری هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت فناوری اطلاعات مفاهیم پایه آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار استفاده از روش‌های آماری برای پیش ‌بینی رشد شرکت بهبود تجربه کاربری با استفاده از علم داده کاربرد آمار پیشرفته در تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده تحلیل پیش‌بینانه و پیش‌بینی در علم داده مقدمه‌ای بر علم داده مفاهیم و اصول اولیه کاربرد آمار در بررسی سود‌آوری و بازدهی سرمایه‌گذاری مفاهیم پایه آمار پیشرفته مانند توزیع‌های پیچیده و مدل‌سازی خطی شبکه‌های عصبی و کاربردهای آنها در علم داده استفاده از روش‌های آماری در تجزیه و تحلیل داده‌های ارتباطی و بازخورد مشتری مدل‌سازی و پیش‌بینی رفتار مشتریان استفاده از روش‌های آماری برای پیش‌‌بینی عملکرد سازمان و بهبود تصمیم‌‌گیری استفاده از روش‌های آماری برای پیش‌بینی تقاضا و پیشرفت بازار کاربرد آمار در بهبود عملکرد و بهره‌‌وری سازمان معرفی توزیع‌های احتمال و استفاده از آن‌ها در تحلیل آماری پیش ‌بینی و تحلیل بازار با استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود تصمیم‌ گیری در بورس و مالیات تفاوت بین آزمون فرضیه یک‌طرفه و دوطرفه تحلیل عاملی در شناخت الگوها و ارتباطات بین متغیرها تحلیل رگرسیون و کاربردهای آن در تحلیل داده‌ها تحلیل داده‌ها با استفاده از مفاهیم آماری آزمون فرضیه در تحلیل آماری داده‌ها بهبود تشخیص و پیش‌بینی خطا در سیستم‌های برقی با هوش مصنوعی شناسایی خودکار محتوای دارای اطلاعات تخصصی و دانش فنی با استفاده از هوش مصنوعی تحلیل داده در بهبود مدیریت موجودی تحلیل داده در بهبود عملکرد فروش و افزایش درآمد تاثیر و نقش داشبوردهای مدیریتی در کسب و کارها مقایسه درآمد در ایران و کشورهای دیگر آمار مصرف الکل در ایران آمار مصرف کالباس در ایران میانگین درآمد ایرانی‌ها طبقه‌بندی جهانی درآمد آمار مصرف نوشابه در ایران آمار جستجو در گوگل آمار بارندگی در ایران آمار دخانیات در ایران آمار برند ایسوس در ایران آمار واکسیناسیون کرونا در جهان کمترین و بیشترین درآمد نفتی دولت‌ها آمار صادرات فرش ایران آمار صادرات ایران چه محصولی برای فروش اینترنتی مناسب‌تر است؟ آمار بانک‌ها در ایران