定義
在統計學中,
集中趨勢(central tendency)或
中央趨勢,在口語上也經常被稱為
平均,表示一個機率分布的中間值。最常見的幾種集中趨勢包括算數平均數、
中位數及
眾數。集中趨勢可以由有限的數組(如一群
樣本)中或理論上的機率分配(如
常態分配)中求得。有些人使用集中趨勢(或
集中性)這個辭彙以表示“數量化的資料之中央值的趨勢”。在這種意義下,我們可以利用資料的
離散程度(例如
標準偏差或
四分差等相似的統計量)判別其集中趨勢的程度。
集中趨勢(central tendency)一詞於1920年代後期出現。
測定方法
數值平均數
算術平均數:算術平均數就是觀察值的總和除以觀察值個數的商,是集中趨勢測定中最重要的一種,它是所有平均數中套用最廣泛的平均數。算術平均數分為簡單算術平均數和加權算術平均數。
位置平均數
位置平均數就是根據總體中處於特殊位置上的個別單位或部分單位的標誌值來確定的代表值,它對於整個總體來說,具有非常直觀的代表性,因此,常用來反映分布的集中趨勢。常用的有眾數、中位數。
眾數——是總體中出現次數最多的變數值,在實際工作中有時有它的特殊用途。
中位數——將數據按大小順序排列起來,形成一個數列,居於數列中間位置的那個數據就是中位數。
關係
在指數分配exp(λ)中,期望值為1/λ而中位數為(ln 2)/λ,二者並不一致。
在左右對稱的機率分布中,不同的集中趨勢統計量有相同結果,但在偏度遠離0時則可能不一致。在單峰型的機率分布(unimodal probability distribution)中,平均數(μ)、中位數(ν)與眾數(θ)的關係如下: