中位数的定义是什么？中位数在数据分析中的作用是什么？

中位数的定义与作用

在数据分析的广袤领域中，中位数是一个至关重要的概念。中位数，简单来说，是将一组数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数值。如果数据集包含的数值个数为奇数，那么中位数就是中间的那个数；如果个数为偶数，则中位数是中间两个数的平均值。

为了更清晰地理解中位数，我们通过一个简单的例子来阐述。假设有一组数据：12、25、30、40、50。首先将它们从小到大排列：12、25、30、40、50。这组数据个数为奇数，中间的数值 30 就是中位数。再看另一组数据：15、20、25、30、35、40。排列后为 15、20、25、30、35、40，个数为偶数，中间两个数是 25 和 30，那么中位数就是（25 + 30）÷ 2 = 27.5。

中位数在数据分析中发挥着不可或缺的作用。

首先，中位数具有较强的抗干扰性。与平均数相比，中位数不容易受到极端值的影响。例如，在一个公司员工的工资数据中，如果少数高层管理人员的工资极高，会大幅拉高平均数，从而不能真实反映大多数员工的工资水平。此时，中位数更能代表员工工资的一般水平。

其次，中位数能够更准确地反映数据的集中趋势。在数据分布不均衡或者存在异常值的情况下，平均数可能会产生偏差，而中位数能够提供更稳健的集中趋势度量。

再者，中位数在比较不同数据集时也具有独特的优势。以下通过一个表格来对比平均数和中位数在不同数据集中的表现：

从上述表格可以看出，当存在极端值 100 时，平均数从 30 上升到 40，而中位数依然是 30，更能反映数据的真实集中情况。

总之，中位数在数据分析中是一个重要的工具，能够帮助我们更准确、更全面地理解数据的特征和趋势，为决策提供有力的支持。

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