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。
