Dalam beberapa kasus, menggunakan kedua mean dan median bersama-sama dapat memberikan gambaran yang lebih lengkap tentang distribusi data. Dengan memahami peran keduanya, analis dapat membuat keputusan yang lebih tepat dan menyeluruh dalam analisis data.
Dalam analisis data, baik mean (rata-rata) maupun median memiliki peran penting dalam memberikan pemahaman yang mendalam tentang distribusi data. Keduanya memiliki karakteristik yang berbeda dan memberikan wawasan yang berbeda pula. Mari kita eksplorasi lebih detail tentang peran masing-masing:
1. Mean (Rata-rata):
Representasi Pusat Data
Mean adalah ukuran pusat yang paling umum digunakan dalam statistik. Ini dihitung dengan menjumlahkan semua nilai dalam dataset dan kemudian membaginya dengan jumlah total data. Mean memberikan gambaran tentang "pusat massa" data dengan meratakan sumbu data. Ini memberikan indikasi tentang di mana sebagian besar data terkonsentrasi.
Ketahanan terhadap Outlier:
Mean rentan terhadap pengaruh outlier atau nilai ekstrem dalam dataset. Sebuah outlier dapat menyebabkan pergeseran signifikan dalam nilai mean. Oleh karena itu, ketika ada nilai ekstrem, mean mungkin tidak merepresentasikan pusat massa data dengan baik.
Keunggulan dalam Konteks Spesifik:
Mean sering digunakan dalam analisis data yang memiliki distribusi normal atau simetris. Ini berguna dalam membandingkan kelompok data yang berbeda atau menghitung rata-rata kumulatif dari serangkaian nilai.
2. Median:
Representasi Pusat Data:
