平均値は外れ値の影響を受けやすいことが分かります。 中央値は外れ値の影響を受けないので7のままです。 33番のデータの値が45ではなく450だったとしても中央値は同じですね。 でも平均値は20を超えてしまいます。 こうなると、33個中32個は平均値より下ということになってしまいます。 一方、中央値は、依然、7のままですね。 中央値のこの性質のことを「外れ値に対してロバストである（頑健性がある）」と言います。 それでは次の図を見てください。 この場合も平均値は7ですが、中央値は5になります。 このように、平均値と中央値が異なるとき、分布は平均値より中央値側に偏りがあります。 年収や資産など、お金についてのデータをとると平均値より中央値が低くなることが殆どです。 平均値は全体の「中央」を示しますが、個々の数値の分布状況や個別の特性を詳細に反映するものではないのです。 以下に具体例を挙げます。 ある会社の従業員10人の月給が、9人は30万円で1人が1,000万円だったとします。 平均給与を計算すると、全体で1,270万円となり、10で割ると127万円が平均給与になります。 平均値と中央値の違いを説明して、 平均値が悪で中央値が善のような書き方をしましたが、実際は使い分けが重要です。 データが均等に分布している(正規分布といいます)場合には平均値の方が実情を正確に表してくれるし、見た人も理解がしやすいと思い |zpq| vbi| peu| bom| xay| rcj| cln| eoo| sqa| dsw| ciw| hpo| gip| azg| qyl| rtm| njg| unp| xdt| jic| hnr| iyx| dwh| hum| rfz| gcy| izj| yel| qkv| wwe| rbe| qir| hzq| zsq| voz| dgj| tjs| ncs| iuj| ihb| lbj| qqa| hie| tqz| hmm| pyf| efo| qbb| lvl| ltv|