
平均より上とか下とか気にしたことありますよね?
私は学力テストやスポーツテスト等で気にしてましたし
全てにおいて平均より下の自分が嫌にもなりました。
しかし、
大人になり中央値を知ってからは気持ちが楽になったので違いについて説明していきます。
平均値とは
平均値とは、すべてのデータの合計をデータの数で割った値です。
表を作りました。
10人のクラスでテストの点数が下記の場合、平均点は65点となります。
(合計:650点/10人=65点)
点数 | 人数 |
100点 | 3人 |
80点 | 3人 |
70点 | 1人 |
30点 | 1人 |
10点 | 1人 |
0点 | 1人 |
よく見てください。
平均点以上の70点の子はクラス内では順位7位となります。
10人いるのに!
以上から、平均値は必ずしもデータの平均・真ん中を示すものではありません。
1個の極端なデータが平均値をぐっと上げたり下げたりする可能性があるのです。
えらい迷惑ですよね。
天才をデータに入れたら、平凡の人がポンコツ側に見られてしまうんですから(笑)
さて、そんな平均値ですが私個人の考えでは活用場面は少ないです。
データである以上極端な数値は出てきます。
仮にきれいなピラミッド型ができるデータであれば平均値は正確なものになりますが、そんなデータはありますでしょうか。執筆中は考えることが出来ませんでした(汗)
メリット
- 計算方法が単純なため、素早くデータ分析するのに向いている
- グラフ化した時に左右対称なピラミッド型であれば信用度は高い
デメリット
- 上限の幅が下限より大きいほど機能しない
- 極端な値が出るデータには機能しない
中央値とは
中央値とはデータを順番に並べた時、中央に位置する値です。
点数 | 人数 |
100点 | 2人 |
80点 | 3人 |
70点 | 2人 |
30点 | 1人 |
10点 | 1人 |
0点 | 1人 |
データは偶数なので上から5人目の80点と下から5人目の70点の平均である75点が中央値となります。※奇数個の場合は中央の数値がそのまま中央値となります。
中央値は、極端な数字の影響を受けにくいです。
↑一番伝えたい部分です。
ただ、データ全体の数値は反映されません。
あくまで中央の数値が参考にされるので、毎年の数値の変化には向いていないです。
メリット
- 極端な数値に影響を受けない
- 極端な数値があるデータでは中央値の方が機能する
デメリット
- 極端な数値は見ていないため、データ全体の変化や比較には機能しない
- 左右対称なピラミッド型であれば平均値の方が機能する
最頻値とは
最頻値とは最も度数が多い階級値です。
点数 | 人数 |
100点 | 3人 |
80点 | 2人 |
70点 | 2人 |
30点 | 1人 |
10点 | 1人 |
0点 | 1人 |
ここでは4人いる100点が最頻値となります。
見ての通りデータ数が少ないと最頻値が偏ります。
しかし、データ数が増えるほど真ん中が分析できそうです。
メリット
- 極端な数値があっても機能する
デメリット
- データ数が少ないと機能しない
- 他の値で同じ度数が出てきて最頻値が2つ以上になる
まとめ
ここまでで、平均値・中央値・最頻値について説明してきました。
写真一つでまとめるとこうなります。

どの分析方法もメリット・デメリットがあり所々でデータに合う分析方法を使うことをおすすめします。
おすすめの使い分けは平均値と中央値の2つの値を出します。
2つの値に乖離がなければ平均値を使い、乖離があれば中央値を使う。
このやり方で真ん中というものに近づくと思います。
メディアではよく平均で出されていますよね。
身長・経験人数etc
わたくし筆者は全ておいて負けています(笑)

ですが、悲観せずに考えてみてください。
身長1.8m以上のやつがゴロゴロいるだけかもしれませんし
データ数の中にAV男優が混ざっているかもしれません。
そんなデータかもしれないのに平均を信じれますか?
これで、気持ちが少しは楽になったと思います。
ここまできたら後もう1歩です。
他人と比較しなければ、あなたは無敵です。
あなた自身の人生を謳歌しましょう!!
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