Мірилом центральної тенденції є статистичні параметри, які інформують про центр розподілу вибірки або статистичну сукупність.
Іноді ми маємо справу з великим обсягом інформації. Змінні, які представляють багато даних і дуже різні. Дані з великою кількістю знаків після коми, різного знаку або довжини. У цих випадках завжди переважно розрахувати міри, які надають нам узагальнену інформацію про зазначену змінну. Наприклад, вимірювання, які говорять нам, яке значення найбільше повторюється.
Незважаючи на вищесказане, вам не доведеться заходити так далеко. Якщо ми подивимось на наступну таблицю, яка показує заробітну плату, яку отримує кожен із робітників компанії, що виробляє картонні коробки, ми отримаємо таке:
| Співробітник | Зарплата |
| 1 | € 1.235 |
| 2 | € 1.002 |
| 3 | € 859 |
| 4 | € 486 |
| 5 | € 1.536 |
| 6 | € 1.248 |
| 7 | € 1.621 |
| 8 | € 978 |
| 9 | € 1.125 |
| 10 | € 768 |
Хтось може задатися питанням, скільки заробляє середній працівник цієї компанії? У цьому випадку нам можуть допомогти заходи центральної тенденції. Зокрема, середнє значення. Однак апріорі єдине, що нам відомо, це те, що число буде між мінімальним і максимальним.
Міри центральної тенденції
Серед мір центральної тенденції можна виділити наступне:
Половину
Середнє значення - це середнє значення набору числових даних, розраховане як сума набору значень, поділена на загальну кількість значень. Нижче наведена формула середнього арифметичного:
Зверніться до пояснення та прикладу середнього значення
Як пояснюється у статті, на яку посилається вище, існує багато типів засобів масової інформації. Вибір кожного типу середнього значення пов'язаний, головним чином, з типом даних, на основі яких воно розраховується.
Медіана
Медіана - це центральна статистика положення, яка розділяє розподіл на дві частини, тобто вона залишає таку ж кількість значень на одній стороні, як і на іншій. Запропоновані формули не дадуть нам медіанного значення, а те, що вони нам дадуть, буде позиція, в якій вона знаходиться в наборі даних. Формули, що вказують положення медіани в ряді, такі:
- Коли число спостережень парне:
Медіана = (n + 1) / 2 → Середнє значення спостережуваних положень
- Коли кількість спостережень непарна:
Медіана = (n + 1) / 2 → Значення спостереження
Зверніться до пояснення та прикладу медіанимоди
Режим - це значення, яке найбільше зустрічається у статистичній вибірці чи сукупності. Він сам по собі не має формули. Що слід зробити - це сума повторень кожного значення. Наприклад, яким є режим поданої нижче таблиці заробітної плати?
| Співробітник | Зарплата |
| 1 | € 1.236 |
| 2 | € 1.236 |
| 3 | € 859 |
| 4 | € 486 |
| 5 | € 1.536 |
| 6 | € 1.536 |
| 7 | € 1.621 |
| 8 | € 978 |
| 9 | € 1.236 |
| 10 | € 768 |
Режим складе 1236 євро. Якщо ми подивимось на заробітну плату 10 робітників, то побачимо, що 1236 євро повторюється тричі.
Критика заходів центральної тенденції
Заходи центральної позиції корисні в короткій формі, але не є категоричними. У підсумку вони можуть дати нам інформацію про те, чого в середньому можна було б очікувати. Але вони не завжди є точними.
Для кращого аналізу цих заходів доцільно поєднувати заходи центральної тенденції з заходами дисперсії. Заходи дисперсії також не є безпомилковими, але вони пропонують нам інформацію про мінливість певної змінної. Отже, припустимо, за прикладом заробітної плати існують дві компанії A і B. У компанії A середня заробітна плата становить 3100 доларів, тоді як компанія B також становить 3100 доларів. Це може привести нас до помилки в тому, що заробітна плата однакова або дуже схожа. Але це не обов'язково так.
Може трапитися так, що компанія A має стандартне відхилення 400 доларів, тоді як компанія B має стандартне відхилення 1000 доларів. Це вказує на те, що з будь-якої причини заробітна плата компанії В більша, ніж у компанії А.