В отчёте о зарплатах есть редкие очень большие значения (выбросы). Какую меру центра обычно лучше использовать вместо среднего, чтобы не исказить картину?
AСреднее арифметическое всех значений зарплат по выборке без отдельной обработки крайних наблюдений сверху
BМоду: самое частое значение зарплаты в выборке без учёта порядка значений по шкале наблюдений
CДисперсию: меру разброса значений зарплат вокруг центра распределения по выборке за период
DМедиану: значение, делящее упорядоченную выборку зарплат пополам по числу наблюдений по группе
Правильный ответ. Медиана обычно устойчивее к выбросам, чем среднее арифметическое.
Разбор
Большие выбросы сильно тянут среднее арифметическое вверх, даже если таких наблюдений мало. Медиана зависит только от порядка значений и почти не реагирует на редкие экстремальные точки. Поэтому для перекошенных распределений медиана часто даёт более типичную центральную оценку. Типичная ошибка — сравнивать группы по среднему, не проверив влияние выбросов и не посмотрев на распределение.
Можно заниматься бесплатно
Готовим вопросы…
Три вопроса по теме этой страницы, с объяснениями.
Ещё вопросы по теме «Описательная статистика»
- Для набора значений 2, 4, 6, 8 чему равно среднее арифметическое?
- Даны значения 1, 3, 7, 9, 10. Чему равна медиана?
- Для набора 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4 чему равна мода (значение, которое встречается чаще всего)?
- Как обычно называют квантиль уровня 0.25 в описательной статистике?
- Как правильно определяется `IQR`?
- Все вопросы по «Описательная статистика» →