माध्यिका परिवर्तन की गणना कैसे करें

संख्याओं की एक श्रृंखला का "माध्यिका" मान मध्य संख्या को संदर्भित करता है जब सभी डेटा क्रमिक रूप से क्रमबद्ध होते हैं। औसत गणना सामान्य औसत गणना की तुलना में आउटलेर्स द्वारा कम प्रभावित होती है। आउटलेयर चरम माप हैं जो अन्य सभी संख्याओं से बहुत अधिक विचलित होते हैं, इसलिए ऐसे मामलों में जहां एक या अधिक आउटलेयर एक मानक औसत को तिरछा कर देंगे, औसत मूल्यों का उपयोग किया जा सकता है, क्योंकि वे बाहरी-लागत का विरोध करते हैं पूर्वाग्रह जैसे-जैसे अधिक डेटा जोड़ा जाता है, औसत बदल सकता है, लेकिन यह आमतौर पर औसत के रूप में नाटकीय रूप से नहीं बदलेगा।

अपनी संख्याओं की श्रृंखला को छोटी से बड़ी तक क्रमित करें। उदाहरण के तौर पर, मान लें कि आपके पास 5, 8, 1, 3, 155, 7, 7, 6, 7, 8 की संख्याएँ थीं। आप उन्हें 1, 3, 5, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 155 के रूप में व्यवस्थित करेंगे।

मध्य संख्या की तलाश करें। यदि दो मध्य संख्याएँ हैं, जैसा कि सम संख्या में डेटा बिंदुओं के साथ होता है, तो आप दो मध्य संख्याओं का औसत लेंगे। उदाहरण में, मध्य संख्याएँ 6 और 7 हैं। चूंकि दो संख्याओं का औसत 2 से विभाजित योग है, आप 6.5 का औसत मान प्राप्त करते हैं।

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ध्यान दें कि पूरे डेटा सेट का औसत 20.5 होगा, इसलिए आप देख सकते हैं कि माध्यिका लेने से क्या अंतर हो सकता है। 155 का आंकड़ा एक बाहरी है, बाकी संख्याओं के साथ बिल्कुल भी संगत नहीं है। तो इस मामले में एक औसत औसत से बेहतर उपाय प्रदान करता है।

संख्याओं को क्रम में जोड़ते रहें, जैसे आप उन्हें प्राप्त करते हैं। उदाहरण जारी रखने के लिए, मान लें कि आपने पांच नए डेटा बिंदुओं को 1, 8, 7, 9, 205 के रूप में मापा है। आप बस उन्हें अपनी सूची में जोड़ देंगे, ताकि वह 1, 1, 3, 5, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 9, 155, 205 पढ़ सके।

नई माध्यिका संख्या ज्ञात कीजिए, ठीक वैसे ही जैसे आपने पहले किया था। उदाहरण में, 15 डेटा बिंदु हैं, इसलिए आप बस बीच वाले को ढूंढते हैं, जो कि "7" है।

यदि आप एक औसत का उपयोग कर रहे थे, तो आप 29 की गणना करेंगे, जो फिर से किसी भी डेटा बिंदु से एक बड़ा अंतर है।

माध्यिका मानों में परिवर्तन की गणना करने के लिए पुराने माध्यिका से नई माध्यिका गणना घटाएँ। उदाहरण में, गणना 7.0 माइनस 6.5 होगी, जो आपको बताता है कि माध्यिका 0.5 से बदल गई है।

यदि आप एक औसत की गणना कर रहे थे, तो परिवर्तन 8.5 होगा, जो कि काफी बड़ी छलांग है, और शायद अनुचित है।

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