मीन, मेडियन और मोड के बीच तुलना

यह लेख आपको माध्य, मध्य और विधा के बीच तुलना करने में मदद करेगा।

1. औसत का उपयोग:

अंकगणितीय औसत तुलनात्मक रूप से स्थिर है और व्यापक रूप से मेडियन और मोड की तुलना में उपयोग किया जाता है। यह सामान्य उद्देश्यों के लिए उपयुक्त है, जब तक कि किसी अन्य प्रकार के औसत का चयन करने का कोई विशेष कारण नहीं है। के रूप में सादगी के लिए चिंतित है मोड तीन में से सबसे सरल है।

मोड सबसे सामान्य या विशिष्ट आइटम है, इसलिए इसे निरीक्षण द्वारा भी स्थित किया जा सकता है। मेडियन वक्र को दो समान भागों में विभाजित करता है और माध्य से सरल होता है। कुछ मायनों में माध्य माध्य के समान स्थिर है।

2. बीजगणितीय हेरफेर:

मतलब खुद को बीजीय हेरफेर करने के लिए उधार देता है। उदाहरण के लिए, हम कुल की गणना कर सकते हैं जब वस्तुओं की संख्या और श्रृंखला का औसत दिया जाता है। मेडियन और मोड को बीजगणित में हेरफेर नहीं किया जा सकता है।

3. चरम और असामान्य आइटम:

अति और असामान्य वस्तुओं की उपस्थिति, माध्य के मामले में कुछ भ्रामक निष्कर्ष निकाल सकती है। जैसा कि मोड और मेडियन का संबंध है, वे श्रृंखला में असामान्य वस्तुओं की उपस्थिति से बहुत प्रभावित नहीं हैं। सांख्यिकीविदों का मत है कि इस तरह के मामलों में माध्यिका या विधा का उपयोग किया जाना चाहिए क्योंकि वे कम से कम प्रभावित होती हैं।

4. गुणात्मक अभिव्यक्ति:

माध्य का उपयोग तब नहीं किया जा सकता जब डेटा गुणात्मक हो या संख्यात्मक अभिव्यक्तियों में सक्षम न हो। मेडियन की मदद से हम मात्राओं को माप सकते हैं जो संख्यात्मक अभिव्यक्ति के लिए सक्षम हैं। हम लड़कों की बुद्धि या स्वास्थ्य आदि को माप सकते हैं। इसी तरह, मोड वह औसत है जो गैर-संख्यात्मक डेटा के लिए उपयोगी साबित होता है।

5. तिरछापन की उपस्थिति:

एक सममित वक्र के मामले में, माध्य, माध्य और मोड का मान मेल खाता है। लेकिन जब तिरछापन मौजूद होता है, तो मोड के मूल्य में बहुत बदलाव नहीं होता है। माध्य और माध्य का मान क्रमशः सकारात्मक या नकारात्मक तिरछा की उपस्थिति के साथ बदलता है। माध्य के मूल्य की तुलना में माध्य का मान काफी हद तक बदल जाता है क्योंकि यह हर वस्तु की स्थिति और मूल्य से प्रभावित होता है।

6. नमूने के उतार चढ़ाव:

नमूना के उतार-चढ़ाव से मीन कम से कम प्रभावित होता है। यदि वस्तुओं की संख्या बड़ी है, तो एक तरफ की असामान्यताएं दूसरी तरफ की असामान्यता को रद्द कर देती हैं। मेडियन वक्र को दो समान भागों में बांटता है और नमूने के उतार-चढ़ाव से प्रभावित होता है। माध्यिका की तुलना में मोड काफी हद तक प्रभावित होता है।

7. फैलाव की माप के रूप में:

फैलाव डेटा के एक समूह के भीतर परिवर्तनशीलता का एक उपाय है और इस उपाय के लिए, विचलन की डिग्री का पता लगाने के लिए औसत का उपयोग किया जाता है। हम जानते हैं कि औसत से विचलन शून्य के बराबर है इसलिए विचलन का वर्ग न्यूनतम होगा।

इस तथ्य के कारण, फैलाव के इस उपाय के लिए सामान्य आधार है। फैलाव के आधार के रूप में मेडियन को बेहतर माना जाता है क्योंकि मध्यिका से विचलन कम से कम होते हैं और मध्यिका व्यापक अभ्यास में होती है। फैलाव के माप के रूप में मोड ज्यादा उपयुक्त नहीं है।

8. खुले अंत वाली कक्षाएं:

मध्यमा मानों को अनिश्चित करने से माध्य का गलत मान उत्पन्न होगा। मेडीव और मोड खुले तिरछे वर्गों की उपस्थिति से बहुत अधिक प्रभावित नहीं होते हैं, केवल अत्यधिक तिरछी वक्रों के मामले में।

9. माप का पैमाना:

जब डेटा अंतराल पैमाने पर होता है तो केंद्रीय प्रवृत्ति का उपयुक्त माप होता है। जब ऑर्डिनल स्केल पर डेटा होता है तो मेडियन उपयुक्त होता है। मोड की गणना तब की जाती है जब डेटा नाममात्र पैमाने पर होता है।