표본 평균은 데이터 집합의 평균입니다. 표본 평균은 중심 경향, 즉 숫자 집합의 일반적인 경향에 대한 아이디어를 제공 할 수 있다는 점에서 중요합니다. 표본 평균을 이용한 통계 분석을 통해 통계학자는 표준 편차, 분산 등의 항목을 계산할 수 있습니다. 샘플 평균은 교실과 같은 설정에서 테스트의 평균 점수를 결정하거나 야구에서 플레이어의 타율을 결정하는 데 사용할 수 있습니다.
데이터 세트를 결정하십시오. 이것은 거의 모든 것이 될 수 있습니다. 예를 들어, 키, 체중, 급여 또는 식료품 계산서 금액 등이 있습니다.
지역 신문에 광고를 게재할지 아니면 전국 신문에 구인 광고를 게재할지 결정하려는 관리자의 경우를 생각해보십시오. 이를 위해서는 회사에서 일하는 사람들이 근처에서 태어 났는지 아니면 멀리서 왔는지 아는 것이 유용 할 것입니다. 동료의 출생지에서 직장까지의 평균 거리를 파악하려면 먼저 데이터를 수집합니다. 44 마일, 17 마일, 522 마일, 849 마일, 71 마일, 64 마일, 486 마일 및 235 마일의 거리로 구성된 목록이 될 수 있습니다.
거리의 예에서 44 + 17 + 522 + 849 + 71 + 64 + 486 + 235를 더하면 2288 마일이됩니다.
이 예에서는 데이터 세트에 8 개의 숫자가 있으므로 2288 마일의 합계를 8로 나누면 286 마일이됩니다.