Sự lựa chọn giữa sử dụng trung bình (mean) và trung vị (median) trong phân tích dữ liệu phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm tính phân phối của dữ liệu, sự ảnh hưởng của các giá trị ngoại lệ (outliers), và mục tiêu của bạn trong việc mô tả trung tâm của dữ liệu.
Khi sử dụng Trung bình (Mean):
- Ưu điểm:
- Dễ tính toán và hiểu.
- Dùng cho các tập dữ liệu có phân phối đối xứng và không có nhiều giá trị ngoại lệ.
- Nhược điểm:
- Nhạy cảm với giá trị ngoại lệ (outliers). Một giá trị lớn hoặc nhỏ đặc biệt có thể làm thay đổi đáng kể giá trị trung bình.
- Không phản ánh chính xác mức trung tâm nếu dữ liệu có phân phối lệch.
Khi sử dụng Trung vị (Median):
- Ưu điểm:
- Không nhạy cảm với giá trị ngoại lệ. Bởi vì nó chỉ phụ thuộc vào vị trí giữa của tập dữ liệu, các giá trị ở hai đầu không ảnh hưởng nhiều đến nó.
- Phản ánh chính xác mức trung tâm trong trường hợp dữ liệu có phân phối lệch.
- Nhược điểm:
- Không dễ tính toán như trung bình, đặc biệt là đối với tập dữ liệu lớn.
- Không phản ánh chính xác đối với phân phối đối xứng nếu tập dữ liệu có giá trị ngoại lệ.
Khi nào nên sử dụng:
- Nếu dữ liệu của bạn có phân phối đối xứng và không có nhiều giá trị ngoại lệ, trung bình có thể là một lựa chọn tốt.
- Nếu dữ liệu của bạn có phân phối lệch hoặc chứa nhiều giá trị ngoại lệ, trung vị có thể là một phép đo trung tâm tốt hơn.
- Trong một số trường hợp, có thể hữu ích sử dụng cả trung bình và trung vị để có cái nhìn toàn diện hơn về trung tâm của dữ liệu.
Tùy thuộc vào bối cảnh và mục tiêu cụ thể, bạn có thể quyết định sử dụng một hoặc cả hai phép đo này để hiểu rõ hơn về tính chất của tập dữ liệu của mình.