آتوسا نوروزی

مطالعه این مقاله حدود 22 دقیقه زمان ‌می‌برد.
1402/03/13
14159



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.

 

ویژگیهای میانگین، میانه و مد در آمار

در آمار، میانگین، میانه و مد سه شاخص اصلی برای توصیف ویژگی‌های داده‌ها هستند و هرکدام کاربرد خاص خود را دارند. این تفاوت‌ها به شما کمک می‌کنند تا درک بهتری از ویژگی‌های یک مجموعه داده پیدا کنید.

 

 

1. میانگین (Mean)

 

2. میانه (Median)

 

3. مد (Mode)

 

جمع‌بندی تفاوت‌ها

این تفاوت‌ها به انتخاب صحیح معیار مرکزی کمک می‌کنند و به تحلیل‌گران این امکان را می‌دهند که تصویر دقیقی از داده‌ها بدست آورند.

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 میانگین حسابی مد میانگین هندسی

مقالات مرتبط


روش‌ های آماری برای بهبود سرعت پردازش الگوریتم‌ های یادگیری ماشین آمار در تحلیل خطاهای مدل های هوش مصنوعی نقش آمار در تفسیر نتایج یادگیری عمیق چگونه تحلیل داده‌ های آماری بر عملکرد چت‌ بات‌ها تأثیر میگذارد؟ تحلیل داده‌ های بزرگ با ترکیب آمار و الگوریتم‌ های هوش مصنوعی آمار و کاربرد آن در طراحی سیستم‌ های تصمیم‌ گیری خودکار چگونه آمار میتواند دقت پردازش تصویر توسط هوش مصنوعی را افزایش دهد؟ استفاده از روش‌ های آماری در بهبود الگوریتم‌ های طبقه‌ بندی ارتباط متقابل آمار و هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ های پزشکی کاربرد آمار در تحلیل داده‌ های زمانی با مدل‌ های هوش مصنوعی نقش آمار در تحلیل حساسیت الگوریتم‌ های یادگیری ماشین چگونه تحلیل آماری به کاهش خطاهای پیشبینی هوش مصنوعی کمک میکند؟ آمار و بهینه‌ سازی: راهکاری برای حل مسائل یادگیری ماشین تحلیل آماری داده‌ های پیچیده برای یادگیری تقویتی آمار و ارزیابی دقت الگوریتم‌ های یادگیری ماشین آمار و الگوریتم‌ های خوشه‌بندی: ترکیب تحلیل و اتوماسیون نقش آمار در بهبود الگوریتم‌ های یادگیری نظارت‌ نشده مدل‌ های مارکوف و نقش آمار در طراحی آنها کاربرد آزمون‌ های آماری در تنظیم پارامترهای مدل‌ های هوش مصنوعی آمار و یادگیری عمیق: بررسی نقاط مشترک تحلیل داده‌ های گم‌ شده با ترکیب آمار و هوش مصنوعی آمار و ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ های یادگیری نظارت‌ شده کاربرد آمار در مدل‌ سازی داده‌ های حجیم برای هوش مصنوعی آمار و طبقه‌ بندی داده‌ ها در الگوریتم‌ های یادگیری ماشین تکنیک‌ های آمار چندمتغیره در تحلیل داده‌ های پیچیده تحلیل آماری داده‌ های آموزشی برای بهبود عملکرد مدل‌ های هوش مصنوعی چگونه آمار به هوش مصنوعی در تشخیص الگوها کمک می‌کند؟ کاربرد آمار در مصورسازی نتایج مدل‌های یادگیری ماشین نقش آمار در ارزیابی الگوریتم‌ های پردازش زبان طبیعی آمار و یادگیری ماشین: ترکیبی برای بهبود پیش‌بینی‌ ها چگونه تحلیل آماری میتواند تشخیص تقلب توسط هوش مصنوعی را تقویت کند؟ کاربرد تحلیل آماری سری‌ های زمانی در هوش مصنوعی آمار و یادگیری تقویتی: تحلیل یکپارچه مقایسه روش‌ های آماری و الگوریتم‌ های هوش مصنوعی در پیشبینی نقش توزیع‌ های آماری در بهینه‌ سازی مدل‌ های هوش مصنوعی آمار در فرآیند انتخاب ویژگی‌ های مهم برای هوش مصنوعی استفاده از روش‌ های آمار بیزی در یادگیری ماشین تأثیر داده‌های آماری ناسازگار بر عملکرد هوش مصنوعی تکنیک‌ های آمار استنباطی برای پیشبینی در هوش مصنوعی چگونه داده‌ های آماری به بهبود مدل‌ های هوش مصنوعی کمک میکنند؟ نقش احتمال و آمار در الگوریتم‌ های یادگیری عمیق مدل‌ سازی آماری برای بهبود دقت شبکه‌ های عصبی چرا اصفهان نصف جهان است؟ حقایق آماری که باید بدانید! اصفهان و آینده آن از نگاه آمار؛ چه چیزهایی در راه است؟ این راز حرفه‌ای‌هاست! چرا آمار و دیتا کلید تصمیم‌گیری هوشمند است؟ آمار و دیتا یا حدس و گمان؟ کدام روش موفقیت‌آمیزتر است؟ تحلیل آمار و دیتا به زبان ساده: از کجا شروع کنیم؟ آمار و دیتا در زندگی روزمره: آیا از ارزش آن باخبرید؟ چگونه با استفاده از آمار و دیتا، فروش خود را چند برابر کنید؟ آیا آمار و دیتا می‌تواند آینده بازار شما را پیش‌بینی کند؟ چگونه آمار و دیتا می‌تواند تصمیم‌گیری‌های شما را متحول کند؟ آمار و دیتا چیست و چرا موفقیت کسب‌وکارها به آن وابسته است؟ مدل های رگرسیون و طبقه بندی برای پیشبینی‌ها بررسی تکنولوژی‌های نوین در تحلیل داده‌ها متوسط طول عمر در ایران مدل‌های ARIMA و ARMA در پیش‌بینی سری‌های زمانی تفاوت بین انحراف معیار و واریانس در آمار و کاربردهای هرکدام تفاوت بین همبستگی و علیت در آمار و روش‌های تخمین هرکدام مفاهیم پایه تحلیل عاملی و نحوه عملکرد آن مقدمه‌ای بر علم داده مفاهیم و اصول اولیه طبقه‌بندی جهانی درآمد داشبورد میانه داشبورد میانگین حسابی آمار فروش سهام عدالت تحلیل داده و ضرورت استفاده از آن در کسب‌وکارها سهم فارغ‌التحصیلان از بیکاران کشور چقدر است؟ کدام مداد رنگی به صرفه‌تر است؟ نرخ بیکاری زنان نسبت به مردان آمار مهاجرت ایران

داشبورد‌های مرتبط