मीन और मेडियन के बीच अंतर
माध्य और माध्य गणित में आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले दो शब्द हैं, माध्य किसी दिए गए संख्याओं के औसत की तरह है और यह संख्याओं को समेटता है और उन्हें संख्याओं की गिनती के साथ विभाजित करता है जो हमें माध्य देता है जबकि दूसरी ओर माध्य पूरे से मध्य संख्या देता है। डेटा सेट और यदि डेटा सेट सम है तो माध्य दो मध्य संख्याओं को जोड़ता है और इसे 2 से विभाजित करके हमें माध्यिका प्रदान करता है।
वे केंद्रीय प्रवृत्ति के माप हैं और अक्सर बड़े डेटा सेटों के माप में उपयोग किए जाते हैं जहां विश्लेषण की आवश्यकता होती है, और परिणामों की व्याख्या की जाती है। औसत, माध्यिका और मोड औसत के तीन उपाय हैं जो यह दिखाते हैं कि डेटा औसत या औसत से है। इन विधियों का उपयोग आँकड़ों में व्यापक रूप से किया जाता है, जबकि डेटा का औसत मूल्य तीनों में सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली विधि है।
क्या मतलब है?
मीन एक सरणी में टिप्पणियों की संख्या का एक सरल योग है, जिसे टिप्पणियों की संख्या से विभाजित किया गया है। उदाहरण के लिए, यदि हम औसत ऊंचाई या समूह की औसत ऊंचाई के बारे में बात करते हैं जिसमें 5 लोग शामिल हैं। औसत ऊंचाई की गणना 5 लोगों की संख्या, यानी 5 की संख्या से विभाजित की गई राशि से की जाएगी।
सूत्र
मीन फॉर्मूला = (सभी अवलोकनों का योग / टिप्पणियों की संख्या)
माध्यिका क्या है?
दूसरी ओर, मेडियन, डेटा सरणी के सेट में मध्य संख्या है, जो डेटा के उच्च सेट को निचले से अलग करता है। डेटा के औसतन की गणना करने के लिए सबसे पहले आरोही क्रम में डेटा को व्यवस्थित करने की आवश्यकता होती है। जब डेटा सेट में कार्डिनैलिटी होती है, तो डेटा सेट में बीच के दो नंबरों का मतलब लेना होता है। हालाँकि, इन दोनों तरीकों का इस्तेमाल अक्सर एक-दूसरे से किया जाता है।
सूत्र
माध्यिका सूत्र = (n + 1) / 2जब n एक विषम संख्या है
माध्य = ((n / 2) + ((n / 2) +1) / 2जब n एक सम संख्या है
माध्य बनाम मेडियन इन्फोग्राफिक्स
आइए माध्य बनाम माध्यिका के बीच शीर्ष अंतर देखें।
माध्य बनाम मेडियन कुंजी अंतर
- माध्य का उपयोग करना आसान है और लागू करना और किसी भी डेटा सरणी सेट पर लागू किया जा सकता है, चाहे वह या विषम हो। दूसरी ओर, मेडियन उपयोग करने के लिए थोड़ा जटिल है, और डेटा सेट को गणना से पहले आरोही या अवरोही क्रम में व्यवस्थित करने की आवश्यकता है।
- माध्य का उपयोग सामान्य रूप से सामान्य वितरण के लिए किया जाता है, जबकि माध्य का उपयोग तिरछा वितरण डेटा सेट के लिए किया जाता है।
- इसका मतलब सरल है, लेकिन यह मजबूत नहीं है क्योंकि यह वितरण में आउटलेयर को शामिल कर सकता है और कभी-कभी उपयोगकर्ता को व्याख्या के लिए सही परिणाम नहीं दे सकता है। दूसरी ओर, मध्यिका विधि मजबूत होती है और इसका उपयोग करने के लिए बेहतर होता है क्योंकि इसे तिरछे वितरण के लिए उपयोग किया जाता है ताकि निर्धारित तिथि की केंद्रीय प्रवृत्ति को प्राप्त किया जा सके और उपयोगकर्ता की तुलना में कई सटीक परिणाम देगा।
- माध्य का केवल एक सूत्र है जो टिप्पणियों की संख्या से विभाजित सभी अवलोकनों का योग है। जबकि, माध्यिका के दो सूत्र हैं, विषम में से एक, जहां डेटासेट से सिर्फ मध्य संख्या मध्यिका बन जाती है। लेकिन जब हमारे पास डेटा सेट होता है, तो दो मानों के मध्य को उठाया जाता है और 2 से विभाजित किया जाता है, जो तब हमें सम सेट डेटा का माध्यिका प्रदान करता है।
माध्य बनाम मेडियन तुलनात्मक तालिका
| मतलब | मेडियन | |
| माध्य की गणना डेटा ऐरे में सभी मूल्यों को जोड़कर की जाती है, जिसे बाद में अवलोकनों की संख्या से विभाजित किया जाता है। | मेडियन डेटा सेट का सटीक मध्य मान है। इसकी गणना आरोही क्रम में डेटा सेट की व्यवस्था करके की जा सकती है और फिर डेटा सेट से मध्य मान को खोज या निकाल सकते हैं। | |
| उद्योग में इसका उपयोग व्यापक रूप से औसत गणना की आसान गणना के कारण किया जाता है, और यह हमें एक त्वरित संख्या प्रदान करता है। | इसका उपयोग अक्सर उद्योग में नहीं किया जाता है, लेकिन यह औसत से अधिक पूर्ण और सटीक होता है, जो संख्याओं का एक सरल योग है। | |
| इसका उपयोग आमतौर पर सामान्य रूप से तिरछे डेटा सेट यानी सामान्य वितरण के लिए किया जाता है। | डेटा में एक महत्वपूर्ण तिरछापन के साथ या डेटा की लंबी पूंछ होने पर डेटासेट का वर्णन करना विशेष रूप से आसान है। यह व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है जहां आउटलाइनर डेटा में महत्वपूर्ण भार उठाते हैं, इसका मतलब गणना का एक अच्छा तरीका नहीं है। | |
| यह केंद्रीय प्रवृत्ति को प्राप्त करने के लिए गणना के लिए एक मजबूत उपकरण नहीं है। | यह एक बहुत मजबूत उपकरण है क्योंकि यह डेटा में वजन को निर्धारित करता है, जो आमतौर पर लंबी पूंछ पर उच्च वजन होता है। | |
| यह बाहरी लोगों के लिए बहुत संवेदनशील है। | यह बाहरी लोगों से बहुत कम प्रभावित है। | |
| यह उपयोग करने के लिए सरल है | यह प्रकृति में जटिल है। | |
| इसे श्रेणीबद्ध डेटा के लिए गणना नहीं किया जा सकता है, क्योंकि मूल्यों को अभिव्यक्त नहीं किया जा सकता है। | यह वर्गीकृत नाममात्र डेटा के लिए पहचाना नहीं जा सकता क्योंकि यह तार्किक रूप से आदेशित नहीं किया जा सकता है। |
निष्कर्ष
माध्य और माध्यिका के अलावा, एक और तरीका है जो अक्सर केंद्रीय प्रवृत्ति को मापने के लिए उपयोग किया जाता है जो कि मोड है। एक मोड एक मूल्य है जो डेटा सेट में सबसे अधिक बार होता है; माध्य और माध्यिका पर मोड का एक फायदा है कि यह संख्यात्मक और वर्गीकृत डेटा सेट दोनों के लिए पाया जा सकता है।
मोड और माध्य की मौजूदगी के बावजूद, बेहतर परिणाम और विश्लेषण की श्रेष्ठता के बावजूद, माध्य अभी भी केंद्रीय प्रवृत्ति का सबसे उपयुक्त उपाय है, खासकर यदि डेटा सेट एक सामान्य वितरण है, और डेटा सामान्य रूप से तिरछा है।
एक अच्छे विश्लेषक के रूप में, केंद्रीय प्रवृत्ति को सभी तीन डेटा विधियों के साथ मापा जाना चाहिए, और विश्लेषण में विचरण को निर्धारित किया जाना चाहिए और डेटा सेट में बेहतर और अधिक सटीक परिणाम उत्पन्न करने के लिए सावधानीपूर्वक विश्लेषण किया जाना चाहिए।
