【什么叫众数和中位数】在统计学中，众数和中位数是描述数据集中趋势的两个重要指标。它们可以帮助我们快速了解一组数据的典型值或中间位置，适用于不同类型的资料分析。下面将对这两个概念进行简要总结，并通过表格形式清晰展示其定义、特点及适用场景。
一、什么是众数？
定义：
众数（Mode）是指一组数据中出现次数最多的数值。它反映的是数据中最常见的值。
特点：
- 可能有多个众数（即多峰分布）。
- 对极端值不敏感。
- 适用于分类数据和数值型数据。
适用场景：
- 用于调查问卷中选择最多的一项。
- 分析销售数据中的畅销产品。
- 确定最受欢迎的选项。
二、什么是中位数？
定义：
中位数（Median）是将一组数据按大小顺序排列后，位于中间位置的数值。如果数据个数为偶数，则中位数是中间两个数的平均值。
特点：
- 对极端值不敏感，适合偏态分布的数据。
- 不受极端值影响，更能代表数据的“中间位置”。
- 适用于有序数据和数值型数据。
适用场景：
- 分析收入、房价等存在极端值的数据。
- 比较不同群体的中间水平。
- 用于非对称分布的数据分析。
三、众数与中位数对比表
| 特性 | 众数（Mode） | 中位数（Median） |
| 定义 | 数据中出现次数最多的数值 | 将数据从小到大排列后处于中间位置的数值 |
| 是否唯一 | 可能有多个 | 通常只有一个 |
| 对极端值敏感 | 不敏感 | 不敏感 |
| 适用数据类型 | 分类数据、数值型数据 | 数值型数据 |
| 优点 | 易于理解，适合分类数据 | 更稳健，不受极端值影响 |
| 缺点 | 可能没有意义（如所有数据都唯一） | 在数据量少时不够稳定 |
四、总结
众数和中位数都是衡量数据集中趋势的重要工具，但它们各有侧重。众数强调“最常见”，适用于分类数据或需要识别主要趋势的场景；而中位数强调“中间位置”，更适合处理存在极端值的数据集。在实际数据分析中，通常会结合使用这两种指标，以更全面地理解数据的分布特征。