​数据分析中『平均数』本来并不准确，是时候开始使用『中位数』了

数据分析中『平均数』本来并不准确，是时候开始使用『中位数』了

▲ 点击蓝字查阅TMT行业数据 一1906年，伟大的科学家兼恶心的人种改良倡导者高尔顿 Francis Galton参加了年度西英格兰家畜展，即兴做了个数学实验。

在集会上闲逛的他碰到了一个猜重量竞赛。

人们猜测一只的公牛的重量，猜的最准的人将获得大奖。

高尔顿曾公开鄙视过普通大众的愚笨。

他相信只有专业人士才能做出准确的估测。

787位猜测者中根本没几个专业人士。

为了体现群众的无知，他算出了所有猜测的平均数 而不是当时统计学家常用的中位数：1197磅。

得知实际重量后他吓了一跳：1198磅。

在如今的世界里，我们只能见到平均数的身影：纽约4月均温为52华氏度；库里场均拿到30分……只有在某些统计里 美国家庭年收入中位数为51939美金中位数才会露下头角。

那么，中位数是如何消失的？平均数又是如何成为了当今世界最流行的量数？ 二俗称的平均数 average在数学上的其实是算数平均数 arithmetic mean，意为所有数据之和除以数据的个数。

算数平均数中的平均数 mean一词源自拉丁语的中间 medianus。

Mean这一概念最初由希腊数学家毕达哥拉斯提出。

毕达哥拉斯时代的mean并不具有表征作用，它指的只是三个数字中间的那个数字，那个数字必需与两头的数字呈相等的关系。

这三个数字可以是等距 如2，4，6，也可以是等比 如1，10，100。

花了十年时间探寻average和mean起源的统计学家Churchill Eisenhart表示，与现代人依赖于大量数据进行计算不同，早期科学测量非常不准，科学家们需要借助理论来选出多个数据中最好的一个。

正是借助mean这一理论的力量，古希腊天文学家托勒密从极少数的观测中，选择出了31’20作为月球的角直径。

如今我们知道根据所在地点的不同，月球的角直径为29’20到34’6不等。

在英语中，average一词在1500年左右开始出现，指代船只或船上货物受损所带来的经济损失。

如果因为船只受损，船员们必需扔掉一些货物来减轻重量，那投资者就会用arithmetic mean的方式来计算出总体经济损失。

渐渐地，这两个概念融合在了一起，称为了我们通常所说的平均数。

多年之后，科学家才会开始使用一种集中量数来表征一组数据。

但首先站上历史舞台的，不是平均数，也不是中位数，而是中列数。

三科学工具往往是为了解决某些学科内特定问题而创造出来的。

在集中量数的寻找过程中，人们希望解决的问题是为导航而进行的地理测量。

波斯学者比鲁尼。

masmoi11世纪波斯知识界巨匠比鲁尼是集中量数已知最早的使用者之一。

他尝试测量了古城伽兹尼的经度。

那个时代的人们在拿到一组测量数据之后，会去掉两头之间的数据，取最大值和最小值中间的算术平均数。

我们今天把这个数称为中列数 midrange。

Eisenhart发现，17和18世纪时中列数依然盛行。

牛顿和其它航海家为了计算地理位置都使用过中列数。

但近几百年来，在这被平均数占领的世界中，中列数已经下落不明。

四19世纪早期，算术平均数已经成为了一种常用的集中量数。

那个时代最杰出 也最暴躁的数学家高斯在1809年写道：如果要在同一情况下用同种方式，从几次直接观测中选出一个数，那这些数的算术平均数便是最接近真值的数。

习惯上，这假设已经已经被当成一个公理。

这究竟是如何发生的？史书上并没有明确的记载。

Eisenhart发现，算术平均数可能在地理大发现时代被探索磁偏角 磁北方向与正北方向之间的夹角数学家们首次采用。

直到16世纪后期，大部分科学家都在使用某种特定的算法来取测量中的最佳值。

但在1580年，William Borough用了一种新算法，把8个数据结合在了一起，宣称磁偏角在11°15’至11°20’之间。

虽没有明确记载，但他可能用了算术平均数。

1635年时，英国天文学家Henry Gellibrand称为了已知最早使用平均数作为集中量数的人。

一天早上，他测出磁偏角为11°，当天下午则测出11°32’。

然后他写道：如果我们取算术平均数，我们或许能确定，正确的测量为11°16’。

这可能便是人类在使用平均数来估测真值的路上走出的第一步。

五在数学界，中位数几乎是与平均数在同一时间出现。

1599年，数学家Edward Wrights首次在记录中推荐了中位数。

许多支箭射向一个标记，标记被移走，想找出标记原来所在位置的人，或许能想到这样一种方法。

他应该找到箭头最集中的地方：在那么多次观测中，最中央的地方离真值最近。

19世纪时，中位数仍是数据分析中不可或缺的一部分。

在较小的数据集中比较容易计算出中位数。

而且那个时代的人认为中位数比平均数更具普遍性。

高尔顿也是中位数的坚定支持者之一。

Wikimedia 六然而由于平均数独特的统计学性质以及与正态分布的关系，中位数自始至终都被平均数在人气上所压制。

在许多情况下，大量测量出的数据会呈现正态分布 normal distribution。

人类身高、IQ分数、年均气温等数据都会以中间高、两头低的钟形曲线形式分布。

当数据呈正态分布，平均数往往处在钟型曲线的最高点，而绝大部分数据都会处在中位数的旁边。

通过标准差，我们还能计算出距离平均数某段距离内数据的个数。

标准差，即数据内数值与平均数之间距离的平方的平均数的平方根，让平均数在分析实验数据和统计推断方面具有突出的价值。

没有此类特性的中位数渐渐在科学和统计用上失去了光芒。

计算机的出现也让平均数变得更加普及。

编写计算平均数的电脑程序要比编写中位数的程序容易得多。

以至于在Excel中，计算某些数据的中位数都要多下一番功夫。

渐渐地，平均数称为了最被人熟知，但不一定是最好的代表值。

平均数先生，中位数先生，众数先生。

Hannah Holt / Lightbulb Books因为平均数容易受到极端值的影响，所以很多情况下，中位数才是帮助找到分布中心的最好的数值。

许多分析师相信，不分黑白地使用平均数损害了我们对定量信息的理解。

回想一下最近读到过的房屋均价、人均收入等数据，你就能发现，中位数才是最能反映普遍性的代表值。

最富有的1%能极大地改变平均数所处的位置。

正因如此，美国人口普查局决定使用中位数来衡量美国家庭年收入。

平均数同时也很难受到脏数据 dirty data的影响。

随着统计学家需要应对的互联网数据越来越多，当工作人员遇到不准确的数据，或者是打字时多加了一个零，中位数便显现出了自己的优越性。

七随着数据收集和分析在我们的日常生活中的作用不断凸显，我们必需重新审视用来代表这些数字的集中量数。

在一个理想的世界里，分析师会同时使用平均数、中位数和众数，配以图像来展现数据。

但我们生活在精力有限、时间仓促的社会里。

如果只能选择一个数字，我们应该选择中位数。

中位数还是平均数之间的抉择有着重要的意义。

选择了平均数，心理学家容易做出错误的诊断，金融家可能误估市场的发展。

平均数已经统治了人类世界数百个春秋，或许是时候让我们做出一些改变了。

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