平均値vs中央値:ビジネスデータの選択【ChatGPT統計解析】

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平均値vs中央値:ビジネスデータの選択【ChatGPT統計解析】

平均値vs中央値:ビジネスデータの選択【ChatGPT統計解析】
平均値と中央値は、ビジネスで利用する際にそれぞれ異なるメリットとデメリットがあります。平均値は簡単に計算でき、顧客単価や店舗売上単価などに適用可能ですが、外れ値の影響を受けやすく、その際は外れ値を除外して計算する必要があります。一方、中央値は外れ値の影響を受けにくく、全体像を把握するのに適していますが、単価などの指標には適さず、単価を知りたい場合は平均値を、全体像を知りたい場合は中央値を使うのが適切です。


目次  平均値vs中央値:ビジネスデータの選択【ChatGPT統計解析】

 

平均値と中央値の使い方

 

平均値と中央値は、全体像を知るための便利なツールですが、ビジネスで利用するにあたってはメリットとデメリットが違います。

 

平均値のメリットは、全体の値を足して数で割るという簡単な計算で値を出せることです。

 

さまざまな指標に応用できます。顧客単価や店舗ごとの売上単価などです。

 

単価に人数や店舗数を掛ければ、簡単に全体の金額を把握することができます。

 

 

一方で、外れ値の影響を受けやすいというデメリットもあります。

 

外れ値とは、一般的な値と大きくズレている数値です。年収の平均値を計算するときに、年収1億円という人が混じっていれば、その人は外れ値として考えるのが妥当でしょう。

 

平均値を計算するときには、外れ値と考えられるデータを除去して計算します。

 

中央値のメリットは、外れ値の影響を受けにくいことです。

 

平均値は、真ん中の値ではありませんが、中央値は真ん中ですので、全体像を把握するのに適しています。

 

しかし、中央値に人数を掛けても全体の値にはならないので、単価などの指標に使うのは不適切です。

 

単価を知りたい場合は平均値、外れ値があっても全体像を知りたい場合は中央値を使うのが妥当と言えましょう。

 

 

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