Stuck in the middle-mean vs. median (Română)

acum, dacă ambele măsuri statistice, media și mediana, sunt utilizate pentru a descrie locația unui set de date, Ce zici de avantaje și dezavantaje?după cum sa menționat mai sus, Media este măsura mai frecvent utilizată a celor două. Mai mult, este baza multor metode statistice avansate.de exemplu, media este necesară pentru a calcula abaterea standard, care este cea mai proeminentă măsură pentru a evalua variabilitatea unui set de date., Și este, de asemenea, necesar pentru multe proceduri de testare Statistică, de exemplu pentru testul T.

dar atunci, care sunt avantajele medianei?pentru a ilustra acest lucru, revenim la cele cinci valori ale tensiunii arteriale sistolice utilizate înainte:

142, 124, 121, 151, 132.

presupunem că 151 este o valoare corectă, dar că o defecțiune a dispozitivului duce la măsurarea falsă a lui 171. Să vedem ce se întâmplă cu media și mediana?,media celor cinci valori rezultate acum este 138 în loc de 134, calculată din datele inițiale, arătând astfel un efect considerabil al măsurării incorecte.pentru a obține mediana, sortăm din nou datele după dimensiune:

121, 124, 132, 142, 171.

ca și înainte, valoarea 132 este în centrul rândului de date, deci mediana este de fapt nealterată de măsurarea falsă.de aceea, mediana se numește „robustă împotriva valorilor aberante”, în timp ce media este de fapt”sensibilă la valori aberante”.,

„Denaturate” distribuții

un Alt avantaj al mediana, asociate cu acest tip de robustețe, poate fi văzut în „denaturate” distribuții.un exemplu pentru o astfel de distribuție în contextul unui studiu observațional este timpul de la debutul unei anumite boli. În multe cazuri, data diagnosticului este apropiată de momentul raportării, adică la sau cu doar câteva zile înainte de vizita de bază. Cu toate acestea, grupul de studiu include adesea și pacienții care suferă de boală de mai mulți ani.,dacă calculăm media intervalului individual de timp de la debutul bolii, astfel de valori mari au un impact enorm, ceea ce face ca media să fie mai mare decât ar sugera distribuția reală a datelor.vestea bună este că valorile aberante nu au un astfel de efect asupra medianei. Prin urmare, aici Mediana oferă o imagine mai realistă a datelor.