中央値の求め方|奇数・偶数データの手順と平均値との違いを解説

中央値の求め方を示す手順図

統計の基礎として登場する「中央値(メジアン)」。平均値と混同しやすいですが、求め方も使いどころも異なります。

目次

中央値(メジアン)とは?

中央値の求め方のステップ図

中央値とは、データを小さい順に並べたときちょうど真ん中に位置する値のことです。英語では Median(メジアン)とも呼ばれます。

特徴:外れ値(極端に大きい・小さいデータ)の影響を受けにくく、実態に近い代表値を示します。

中央値の求め方(奇数個のデータ)

データの個数が奇数の場合は、真ん中の1つの値がそのまま中央値です。

データ 個数 中央値
3, 7, 9, 12, 15 5個(奇数) 9(3番目)
2, 4, 6, 8, 10, 12, 14 7個(奇数) 6(4番目)

手順:① 昇順に並べる ② (個数+1)÷ 2 番目の値を選ぶ

中央値の求め方(偶数個のデータ)

データの個数が偶数の場合は、真ん中の2つの値の平均が中央値です。

データ 個数 中央値
4, 6, 10, 14 4個(偶数) (6+10)÷2 = 8
1, 3, 5, 7, 9, 11 6個(偶数) (3+5)÷2 = 4

平均値との違い

比較項目 平均値 中央値
計算方法 全データの合計 ÷ 個数 並べたときの真ん中の値
外れ値の影響 強く受ける ほぼ受けない
使いどころ データが均等に分布 極端な値が含まれる場合

例:データ「1, 2, 3, 4, 100」の平均値は22ですが、中央値は3です。実態に近いのは中央値です。

まとめ

  • 奇数個 → 並べて真ん中の値
  • 偶数個 → 並べて中央2値の平均
  • 外れ値がある場合は平均値より中央値が実態を反映しやすい

施工管理の品質データ分析でも活用できる概念です。平均値と組み合わせて使いこなしましょう。

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