これがどのように機能しますか:
1。セット内のすべての数値を追加します。
2。合計を値の総数で除算します。
結果は平均であり、しばしば平均と呼ばれます 。
例を示します:
160cm、170cm、165cm、175cm、および168cmの5人の学生の高さを測定していると想像してください。
* 合計: 160 + 170 + 165 + 175 + 168 =838cm
* 値の数: 5
* 平均: 838 /5 =167.6cm
したがって、5人の学生の平均身長は167.6cmです。
手段のタイプ:
さまざまな種類の手段があり、それぞれが特定のデータに適しています。
* 算術平均: 上記のように計算された最も一般的なタイプ。
* 幾何平均: 指数関数的に成長するデータに使用されます。
* 調和平均: レートまたは比率を含むデータに役立ちます。
なぜ平均は科学において重要なのですか?
* データの要約: 平均は、大きなデータセットを表す簡潔な方法を提供します。
* 比較: さまざまなグループ間の平均を比較すると、傾向と違いについて結論を出すことができます。
* 統計分析: 多くの統計テストは、平均に中心パラメーターとして依存しています。
平均の制限:
* 外れ値: 極値(外れ値)は、平均に大きく影響する可能性があります。
* 歪度: 歪んだデータは、平均だけで「典型的な」値を正確に表すことはできません。
* 常に適切ではありません: 平均は、すべてのデータセットの中心傾向の最良の尺度ではない場合があります。
平均はデータを要約するための有用なツールであることを忘れないでください。ただし、その制限を考慮し、特定の研究ニーズに適した尺度を選択することが重要です。