Kokkuvõtteks võib öelda, et kui andmete jaotus on kallutatud vasakule, on keskmine väärtus väiksem kui mediaan, mis on sageli režiimist väiksem. Kui andmete jaotus on kallutatud paremale, on režiim sageli väiksem kui mediaan, mis on keskmisest väiksem.
Miks mõjutavad kallutatud andmed mediaani vähem?
Miks mõjutavad kallutatud andmed mediaani vähem kui keskmist? Kuid kuna andmed muutuvad viltu, kaotab keskmine võime pakkuda andmetele parimat keskset asukohta, kuna kallutatud andmed tõmbavad need tavapärasest väärtusest eemale.
Miks on kallutatud andmete mediaan parem?
Jaotuste puhul, millel on kõrvalekalded või mis on kallutatud, on mediaan sageli eelistatud keskse tendentsi mõõt, kuna mediaan on kõrvalekallete suhtes vastupidavam kui keskmine… Pange tähele, et keskmist tõmmatakse kaldsuse suunas (st saba suunas).
Kui kallutatud on keskmine keskmine?
Parempoolse kaldjaotuse korral on keskmine tavaliselt suurem kui mediaan Samuti pange tähele, et jaotuse saba parempoolsel (positiivsel) poolel on pikem kui jaotusel. vasakul pool. Kasti ja vurrude diagrammilt näeme ka, et mediaan on lähemal esimesele kvartiilile kui kolmandale kvartiilile.
Kuidas viltus andmeid mõjutab?
Kaldususe mõjud
Kui andmetes on liiga palju viltu, siis paljud statistilised mudelid ei tööta, aga miks. Seega võib kallutatud andmete puhul sabapiirkond toimida statistilise mudeli kõrvalekaldena ja me teame, et kõrvalekalded mõjutavad negatiivselt mudeli toimivust, eriti regressioonipõhistel mudelitel.
