算術平均のメリットとデメリット

(A)メリット

1.簡単に計算できます。 簡単に理解できます。 それが中心傾向の最もよく使われる尺度である理由です。

2.すべてのアイテムは計算に使用されるため、すべてのアイテムによって影響を受けます。

3.数式は厳密なものであるため、結果は同じままです。

4.同一の母集団から繰り返しサンプルを採取する場合、この中心傾向の測定値の変動は最小です。

5.他の手段、つまりモードと中央値とは異なり、さらに代数的処理を行うことができます。

6. AMには、計算量であるプラスポイントもあり、シリーズ内の用語の位置に基づいていません。

7.厳密に定義されているため、主にさまざまな問題を比較するために使用されます。

(B)デメリットまたは制限

1.グラフィカルに配置できません。

2.単一のアイテムが結果に大きな変化をもたらす可能性があります。 たとえば、3つの用語4、7、10がある場合、 この場合、Xは7です。 新しい用語95を追加すると、新しいXは4 + 7 + 10 + 95/4 = 116/4 = 29です。これは、最初の3つの用語のX-のサイズと比較すると大きな変化です。

3.その値は、頻度が正規分布している場合にのみ有効です。 それ以外の場合、歪度が大きい場合、結果は無効になります。

4.オープンエンドクラスの間隔の場合、そのような間隔の制限を仮定する必要があり、Xのわずかな変動が発生する可能性があります。 中央値とモードの場合はそうではありません。また、計算にオープンエンドの間隔は使用されません。

5.データは数値で表現できないため、Cleverness、Richesなどの定性的な形式ではXを指定できません。

6.モードと中央値の場合のように、検査によってXを見つけることはできません。

7.時々、3つのクラスに60、50、および12人の生徒がいる場合、平均的な生徒数は60 + 50 + 42/3 = 50.67です。 。

 

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