לסיכום, בדרך כלל אם התפלגות הנתונים מוטה שמאלה, הממוצע קטן מהחציון, שהוא לעתים קרובות פחות מהמצב. אם התפלגות הנתונים מוטה ימינה, המצב לרוב קטן מהחציון, שהוא פחות מהממוצע.
מדוע החציון מושפע פחות מנתונים מוטים?
מדוע החציון מושפע פחות מנתונים מוטים מהממוצע? עם זאת, ככל שהנתונים הופכים מעוותים, הממוצע מאבד את יכולתו לספק את המיקום המרכזי הטוב ביותר עבור הנתונים מכיוון שהנתונים המעוותים גוררים אותם מהערך הטיפוסי.
מדוע החציון טוב יותר לנתונים מוטים?
עבור התפלגויות שיש להן חריגות או שהן מוטות, החציון הוא לרוב המדד המועדף לנטייה מרכזית מכיוון שהחציון עמיד יותר בפני חריגים מהממוצע… שימו לב שהממוצע נמשך לכיוון הטיה (כלומר, כיוון הזנב).
כאשר מוטה ימינה הממוצע הוא חציון?
עבור התפלגות מוטה ימינה, הממוצע הוא בדרך כלל גדול מהחציון שימו לב גם שזנב ההתפלגות בצד ימין (החיובי) ארוך יותר מאשר ב- צד שמאל. מתרשים התיבה והשפם ניתן לראות גם שהחציון קרוב יותר לרבעון הראשון מאשר לרבעון השלישי.
איך הטיה משפיעה על הנתונים?
השפעות של הטיה
אם יש יותר מדי הטיה בנתונים, אז מודלים סטטיסטיים רבים לא עובדים אבל למה. אז בנתונים מוטים, אזור הזנב עשוי לפעול כחריג עבור המודל הסטטיסטי ואנו יודעים שחריגים משפיעים לרעה על ביצועי המודל, במיוחד מודלים מבוססי רגרסיה.
