在学习基本统计概念时,一组数据的均值包含多个意义,它既可以是数学平均值、中间值、众数。举例说明它们之间的不同:计算出一个小区每个家庭的平均收入是14000元/月。这个数字含有以下3个意义。数学上的均值 (arithmetical average)——把所有的数据加起来再除以它的个数。中位数 (Median) ——所有的数据里面抽一个中间的数,所有数据中一半的数据比它大,一半比它小,如果个数为双数,就是抽出两个数的中间值。众数(mode)——所有数据出现的次数最多的数。回到刚才的例子,假如这个小区的分布是按图那种,数学平均值是5700元,看起来很高,但是再看它的中位数是3000,众数是2000,你就知道它的分布是很不均衡的,极少数是40000以上,大部分是2000左右,那么均值是3500的话,要问清楚,它是哪一种定义?

日常使用均值不需要不区分它们,比如我们说某一种人种,平均身高是170,不论是哪种均值,当它正态分布没有偏差的话,计算出来的结果都差不多。


以上故事对我们量化管理项目有什么经验教训?

在做高成熟度时候,我常强调收集的数据不是单点的数字,所以在做数据分析前,用柱状图把数据分布显示出来,然后再用一些参数:平均值、中位数去描述数据的均值,这才有意义。很多时候人们在做高成熟度或公司度量时,一看见数字就立马去做分析,而没有注意很多数据本身背后的分布状态是否符合他本来的假定。

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千万不要但用一个平均数 (单点) 来判断  在计算那些统计系数前,应先用柱状图,箱线图,散点图等 看看分布, 可以利用多个系数来表达,会更有意义。

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