عيوب مقاييس النزعة المركزية: متى تكون المتوسطات خادعة؟
رغم أن مقاييس النزعة المركزية مثل الوسط الحسابي والوسيط والمنوال تُستخدم بكثرة في التحليل الإحصائي لتلخيص البيانات، إلا أنها ليست دائمًا الخيار المثالي، وقد تعطي نتائج مضللة في بعض الحالات.
1. الوسط الحسابي (Mean) 📉
العيب الرئيسي: يتأثر بالقيم المتطرفة.
مثال: لو كان لدينا رواتب خمس موظفين: 3000، 3200، 3400، 3600، و50000، فإن الوسط الحسابي سيكون مرتفعًا بشكل لا يعكس الواقع.
2. الوسيط (Median) 🧮
العيب الرئيسي: لا يعكس التوزيع الكامل للبيانات.
مثال: في البيانات غير المتجانسة، قد لا يعطي الوسيط فكرة واضحة عن اتجاه البيانات العام.
3. المنوال (Mode) 📊
العيب الرئيسي: قد لا يكون موجودًا أو قد يكون متعددًا.
مثال: إذا لم تتكرر أي قيمة في مجموعة البيانات، فلا يوجد منوال. وإذا تكررت أكثر من قيمة بنفس التكرار، فإن المنوال يصبح غامضًا.
4. عند وجود توزيع غير متماثل
في التوزيعات المائلة (Skewed Distributions)، تعطي المقاييس الثلاثة قيمًا مختلفة، مما يصعّب تفسير البيانات بدقة.
روابط مفيدة
- الإحصاء الوصفي
- ما هو اختبار الفروض؟
- 🔗 Wikipedia - Central Tendency
- 🔗 Statistics by Jim – Measures of Central Tendency
خلاصة 📌
مقاييس النزعة المركزية أدوات مهمة، لكنها ليست كافية دائمًا لفهم طبيعة البيانات. من المهم دائمًا استخدام أدوات إضافية مثل مقاييس التشتت وتحليل الرسوم البيانية للوصول لصورة أوضح.