Măsurile tendinței centrale sunt parametri statistici care informează despre centrul distribuției eșantionului sau populației statistice.
Uneori avem de-a face cu o cantitate mare de informații. Variabile care prezintă o mulțime de date și foarte disparate. Date cu multe zecimale, de semn sau lungime diferită. În aceste cazuri, este întotdeauna de preferat să calculăm măsuri care ne oferă informații sumare despre variabila menționată. De exemplu, măsurători care ne spun care este valoarea care se repetă cel mai mult.
Fără a aduce atingere celor de mai sus, nu trebuie să mergeți atât de departe. Dacă ne uităm la următorul tabel care prezintă salariul primit de fiecare dintre lucrătorii unei companii care produce cutii de carton, vom avea următoarele:
| Angajat | Salariu |
| 1 | € 1.235 |
| 2 | € 1.002 |
| 3 | € 859 |
| 4 | € 486 |
| 5 | € 1.536 |
| 6 | € 1.248 |
| 7 | € 1.621 |
| 8 | € 978 |
| 9 | € 1.125 |
| 10 | € 768 |
Cineva s-ar putea întreba, cât câștigă lucrătorul mediu din această companie? În acest caz, măsurile de tendință centrală ne-ar putea ajuta. Mai exact, media. Cu toate acestea, a priori, singurul lucru pe care îl știm este că numărul va fi între minim și maxim.
Măsuri de tendință centrală
Printre măsurile de tendință centrală putem găsi următoarele:
Jumătate
Media este valoarea medie a unui set de date numerice, calculate ca suma setului de valori împărțit la numărul total de valori. Mai jos este formula pentru media aritmetică:
Consultați explicația și exemplul mediei
După cum sa explicat în articolul legat mai sus, există multe tipuri de suporturi media. Alegerea fiecărui tip de medie are legătură, în principal cu tipul de date pe care este calculată.
Median
Mediana este o statistică de poziție centrală care împarte distribuția în două, adică lasă același număr de valori pe o parte ca pe cealaltă. Formulele propuse nu ne vor oferi valoarea mediană, ceea ce ne vor oferi va fi poziția în care se află în cadrul setului de date. Formulele care indică poziția medianei în serie sunt următoarele:
- Când numărul observațiilor este egal:
Mediană = (n + 1) / 2 → Media pozițiilor observate
- Când numărul de observații este impar:
Median = (n + 1) / 2 → Valoare de observare
Consultați explicația și exemplul medianeiModă
Modul este valoarea care apare cel mai mult într-un eșantion sau populație statistică. Nu are o formulă în sine. Ceea ce trebuie făcut este suma repetărilor fiecărei valori. De exemplu, care este modul următorului tabel de salarii?
| Angajat | Salariu |
| 1 | € 1.236 |
| 2 | € 1.236 |
| 3 | € 859 |
| 4 | € 486 |
| 5 | € 1.536 |
| 6 | € 1.536 |
| 7 | € 1.621 |
| 8 | € 978 |
| 9 | € 1.236 |
| 10 | € 768 |
Modul ar fi de 1.236 €. Dacă ne uităm la salariile celor 10 muncitori, am vedea că 1.236 de euro se repetă de trei ori.
Critica măsurilor de tendință centrală
Măsurile poziției centrale sunt utile sub formă de rezumat, dar nu sunt categorice. Ca rezumat, ei ne pot oferi informații cu privire la ceea ce, în medie, ne-am aștepta. Dar nu sunt întotdeauna corecte.
Pentru a analiza mai bine aceste măsuri, este recomandabil să combinați măsurile de tendință centrală cu măsurile de dispersie. Nici măsurile de dispersie nu sunt infailibile, dar ne oferă informații despre variabilitatea unei anumite variabile. Astfel, să presupunem că, urmând exemplul salariilor, există două companii A și B. În compania A, salariul mediu este de 3.100 USD, în timp ce compania B este, de asemenea, 3.100 USD. Acest lucru ne-ar putea determina să greșim că salariile sunt aceleași sau foarte asemănătoare. Dar nu este neapărat așa.
Se poate întâmpla ca compania A să aibă o abatere standard de 400 USD, în timp ce compania B să aibă o abatere standard de 1.000 USD. Acest lucru indică faptul că există o inegalitate mai mare, indiferent de motiv, în salariile companiei B decât în cele ale companiei A.