Смотреть больше слов в «Социологическом справочнике»
(measures of central tendency) — различные способы осмысления центральной или средней позиции группы наблюдений, чисел и т.д. Имеются три меры: мода, медиана и среднее. Мода — наиболее частое значение. Медиана — значение, занимающее центральное положение, имея множество величин как ниже, так и выше себя. Среднее (чаще называемое средней величиной) вычисляется путем суммирования всех индивидуальных значений и деления суммы на число случаев или наблюдений. Иногда совокупность наблюдений выдает бимодальное распределение (где две разные величины встречаются наиболее часто). Кроме того, при наличии равного числа наблюдений центрального значения медианы нет. В этом случае ее проводят на полпути между двумя центрально расположенными значениями. Если в распределении много значений, медиана приблизительно вычисляется путем интерполяции. Данные сначала группируются в совокупность числа частот, а за нее принимают расположенные внутри средней группы, и математически определяют ее положение от процента случаев более низких и более высоких частот. Выбор применяемой меры центральной тенденции зависит от двух факторов: используемых уровней измерения (см. Критерии и уровни измерения) и величины дисперсии в совокупности наблюдений. Там, где используется мера номинального уровня, следует рассчитывать только моду. Например, если числовые величины были назначены различным типам размещения, мода покажет, который из них наиболее распространенный, но и среднее, и медиана были бы лишены значений. Медиана лучше всего подходит к мерам порядкового уровня, где относительные расстояния между категориями не известны (хотя надо сказать, что многие социальные ученые прибегают к среднему, когда имеют дело с переменными порядкового уровня. Ведь тогда можно провести большое количество статистических тестов). Наконец, среднему, как правило, отдается предпочтение при мерах интервального уровня, кроме тех случаев, в которых имеется ряд предельных значений, искажающих распределение. Например, средние доходы группы респондентов легко исказить, включив в модель нескольких получателей высоких заработков. Тогда лучше применять медиану, которая пригодна и к сгруппированным данным с открытой *самой высокой* категорией. Так, доход мог бы быть сгруппирован таким образом, что все получают по 100 тыс. ф. ст. в год объединены вместе, и нет верхнего предела заработка у людей данной категории. Тогда среднее не может быть рассчитано, а величина медианы оценивается путем интерполяции, упомянутой выше. См. также Меры дисперсии.... смотреть
– характеристики совокупности переменных (признаков), указывающие на наиболее типичный, репрезентативный для изучаемой выборки результат. Если предположить, что множество результатов исследования расположено на числовой прямой, то центральная тенденция будет проявляться в ориентации, группировании результатов относительно определенного участка этой прямой [10, c. 175; 15, c. 58].... смотреть
характеристики выборки или генеральной совокупности, предназначенные для описания центра распределения (мода, медиана, среднее арифметическое) .
Назначение М. ц. т. — служить сводными количественными характеристиками, обеспечивающими наилучшее описание множества наблюдений или оценок одним единственным числом. Термины М. ц. т. и «средняя величина» часто употребляются как равнозначные, хотя некоторые авторы сужают объем понятия «средняя величина» до среднего арифметического. Несмотря на разнообразие М. ц. т., чаще всего встречаются мода, медиана и среднее.Мода — это просто наиболее часто встречающееся в определенной совокупности наблюдений значение переменной. При сгруппированных данных мода определяется как середина интервала группирования, содержащего наибольшее число значений наблюдаемой переменной.Медиана — это значение переменной, делящее упорядоченную совокупность наблюдений пополам, так что одна половина значений в этой совокупности лежит ниже медианы, а др.их половина — выше медианы. Если совокупность образована нечетным числом значений наблюдаемой переменной, то медиана равна значению переменной, являющемуся серединой упорядоченной совокупности наблюдений. Если же совокупность образована четным числом значений, то медиана определяется значением, лежащим посередине между двумя значениями, находящимися в центре упорядоченной совокупности наблюдений. Медиана — более полезная мера, чем мода, и часто используется в случае скошенного (асимметричного) распределения данных. Следует, однако, отметить, что медиана нечувствительна к величине крайних значений упорядоченной совокупности наблюдений.Среднее арифметическое — самая распространенная мера центральной тенденции — определяется как сумма значений наблюдаемой переменной, разделенная на их число. (В данной статье под «средним» подразумевается среднее арифметическое.) Использование среднего дает исследователю ряд преимуществ. В отличие от др. М. ц. т., среднее чувствительно к точному положению каждого значения в распределении переменной. Правда, это достоинство среднего арифметического оборачивается недостатком в виде повышенной чувствительности к крайним значениям переменной, и потому его иногда избегают использовать в случае сильно скошенных распределений.Среднее — особенно полезная мера в области статистических выводов, поскольку выборочное среднее является относительно эффективной оценкой генерального среднего. Если из генеральной совокупности значений наблюдаемой переменной случайно извлечь даже большое количество выборок, не следует ожидать точного равенства выборочных средних между собой или генеральному среднему. Однако, можно доказать, что выборочные средние отклоняются от генерального среднего меньше, чем выборочные медианы отклоняются от медианы генеральной совокупности. Можно также доказать (центральная предельная теорема), что выборочное распределение среднего приближается к нормальному распределению по мере увеличения объема выборки.См. также Статистика в психологииА. Велл... смотреть