مفهوم مد در علم آمار: شرح جامع همراه با مثال
مقدمه
در علم آمار، مد به عنوان متداولترین مقدار در یک مجموعه داده آماری تعریف میشود. به عبارت دیگر، مد آن عددی است که بیشترین فراوانی را در میان دادهها دارد و بارها تکرار میشود.
تعیین مد
برای محاسبه مد، مراحل زیر را دنبال میکنیم:
- مرتبسازی دادهها: ابتدا دادهها را به ترتیب صعودی یا نزولی مرتب میکنیم.
- شمارش فراوانیها: تعداد دفعات تکرار هر مقدار را میشماریم.
- یافتن بیشترین فراوانی: مد، مقداری است که بیشترین فراوانی را دارد.
نکات کلیدی
- یک مجموعه داده میتواند یک، دو یا هیچ مد نداشته باشد.
- اگر تمام مقادیر در یک مجموعه داده منحصر به فرد باشند، آن مجموعه هیچ مدی ندارد.
- در مجموعههایی که دو مقدار بیشترین فراوانی را داشته باشند، آن مجموعه دو مد دارد و به آن دو حالته میگویند.
- مد به ترتیب قرارگیری دادهها در مجموعه وابسته نیست.
- مد مقاومترین معیار سنجش تمایل به مرکز در برابر مقادیر پرت (مقادیری که به طور قابل توجهی از بقیه دادهها متفاوت هستند) است.
کاربردهای مد
- مد در دادههای دستهبندی شده (مانند رنگ مو، مدل ماشین) که محاسبه میانگین دشوار است، بسیار مفید است.
- از مد برای شناسایی محبوبترین اندازه، رنگ یا مدل در یک مجموعه داده استفاده میشود.
- از مد در کنترل کیفیت برای شناسایی ایرادات در یک فرآیند تولیدی استفاده میشود.
مثالها
- در یک فروشگاه لباس، مد اندازه پیراهنهای فروخته شده در یک هفته خاص میتواند به مدیر فروشگاه کمک کند تا بفهمد چه سایزی را باید بیشتر سفارش دهد.
- در یک شرکت بیمه، مد سن رانندگان درگیر تصادفات میتواند به شرکت کمک کند تا نرخ بیمه را به درستی تعیین کند.
مقایسه با میانگین و میانه
دو معیار دیگر سنجش تمایل به مرکز در آمار، میانگین و میانه هستند.
- میانگین: حاصل جمع مقادیر همه دادهها را بر تعداد دادهها تقسیم میکنیم.
- میانه: دادهها را به ترتیب مرتب میکنیم و مقدار وسط را به عنوان میانه انتخاب میکنیم.
بر خلاف میانگین و میانه، مد تحت تأثیر مقادیر پرت قرار نمیگیرد.
برای مثال، اگر در مجموعه نمرات بالا، نمره 100 (که یک نمره غیرمعمول و بالا است) به جای 9 وجود داشته باشد، میانگین و میانه به طور قابل توجهی افزایش مییابد، در حالی که مد (9) تغییر نمیکند.
نتیجهگیری
مد یکی از معیارهای مهم در علم آمار است که برای توصیف تمایل به مرکز دادهها به کار میرود. محاسبه مد ساده است و از آن میتوان برای انواع مختلف دادهها، به خصوص دادههای دستهبندی شده، استفاده کرد. مد در برابر مقادیر پرت مقاوم است و میتواند اطلاعات مفیدی در مورد توزیع دادهها ارائه دهد.