ਸਿੰਗਲ ਅਤੇ ਗਰੁੱਪਡ ਡੇਟਾ ਲਈ ਮਾਧਿਅਮ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ

ਸਿੰਗਲ ਅਤੇ ਗਰੁੱਪਡ ਡੇਟਾ ਲਈ ਮਾਧਿਅਮ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ

ਮੱਧਮਾਨ ਕੇਂਦਰੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਾਪ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਔਸਤ (ਔਸਤ) ਦੇ ਉਲਟ, ਜੋ ਸਾਰੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਵੰਡਦਾ ਹੈ, ਮੱਧਮਾਨ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦੇ "ਮੱਧਮ ਮੁੱਲ" 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਥਿਤੀ 'ਤੇ ਇਸਦੇ ਫੋਕਸ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਮੱਧਮਾਨ ਅਤਿਅੰਤ ਮੁੱਲਾਂ (ਆਊਟਲੀਅਰ) ਪ੍ਰਤੀ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਰੋਧਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਦੂਜਿਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਮੱਧਮਾਨ ਆਰਥਿਕ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਸਿੱਖਿਆ, ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦੋ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਮੱਧਮਾਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ: ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾ (ਅਣ-ਸਮੂਹਬੱਧ) ਅਤੇ ਸਮੂਹਬੱਧ ਡੇਟਾ (ਇੱਕ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵੰਡ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ)। ਫਾਰਮੂਲੇ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਚਰਚਾ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਲਾਗੂਕਰਨ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਗੇ।

-

1. ਮਾਧਿਅਮ ਦੀ ਮੂਲ ਧਾਰਨਾ

ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਤੱਕ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮੱਧਮਾਨ ਮੱਧ ਮੁੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਜੀਬ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੱਧਮਾਨ ਸਹੀ ਮੱਧ ਮੁੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੱਧਮਾਨ ਦੋ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਔਸਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਸਹਿਜ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਮੱਧਮਾਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੋ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ:
- 50% ਡੇਟਾ ਮੱਧਮਾਨ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ (ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਬਰਾਬਰ) ਹੈ।
- 50% ਡੇਟਾ ਮੱਧਮਾਨ ਤੋਂ ਉੱਪਰ (ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਬਰਾਬਰ) ਹੈ

ਕਿਉਂਕਿ ਮੱਧਮਾਨ ਕ੍ਰਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਜੋ ਲਗਭਗ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣਾ।

-

2. ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾ ਲਈ ਮਾਧਿਅਮ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ

ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾ ਉਹ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਗ੍ਰੇਡਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ), ਅੰਤਰਾਲ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮੂਹ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

A. ਆਮ ਕਦਮ

1. ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਮੁੱਲ ਤੱਕ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰੋ।
2. ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ, ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ n.
3. ਮੱਧਮਾਨ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ:
– ਜੇਕਰ n ਔਡ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੱਧਮਾਨ \((n+1)/2\) ਸਥਿਤੀ 'ਤੇ ਹੈ।
– ਜੇਕਰ n ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੱਧਮਾਨ \(n/2\) ਅਤੇ \((n/2)+1\) ਪੁਜੀਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਔਸਤ ਹੈ।

B. ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾ ਲਈ ਮੱਧਮ ਫਾਰਮੂਲਾ

– ਜੇਕਰ n ਅਜੀਬ ਹੈ:
\[
ਮੈਂ = x_{(n+1)/2}
\]
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮੱਧਮਾਨ \((n+1)/2\)ਵੇਂ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਮੁੱਲ ਹੈ।

– ਜੇਕਰ n ਜਿਸਤ ਹੈ:
\[
ਮੈਂ = \frac{x_{n/2} + x_{(n/2)+1}}{2}
\]

C. ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾ (n ਔਡ) ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ

ਡਾਟਾ: 7, 2, 9, 4, 3
1) ਕ੍ਰਮਬੱਧ: 2, 3, 4, 7, 9
2) n = 5 (ਅਜੀਬ)
3) ਮੱਧ ਸਥਿਤੀ = \((5+1)/2 = 3\)
ਮੱਧਮਾਨ = ਤੀਜਾ ਡੇਟਾ = 4

ਇਸ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੱਧਮਾਨ 4 ਹੈ।

D. ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾ (n ਈਵਨ) ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ

ਡਾਟਾ: 10, 4, 6, 8
1) ਕ੍ਰਮਬੱਧ: 4, 6, 8, 10
2) n = 4 (ਵੀ)
3) ਵਿਚਕਾਰਲੀ ਸਥਿਤੀ ਦੂਜੀ ਅਤੇ ਤੀਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ।
ਮੱਧਮਾਨ = \((6 + 8)/2 = 7\)

ਇਸ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੱਧਮਾਨ 7 ਹੈ।

E. ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨੋਟ: ਡੇਟਾ ਜਿਸਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਹੈ

ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 60 ਦੋ ਵਾਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, 70 ਪੰਜ ਵਾਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ)। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਮੱਧਮਾਨ ਅਜੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਦੇ "ਕ੍ਰਮ" ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਪਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮੱਧਮਾਨ ਸਥਿਤੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਚਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਸਿਧਾਂਤ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੈ: (n+1)/ਦੂਜੀ ਸਥਿਤੀ (ਔਡ) ਜਾਂ (n/2) ਅਤੇ (n/2)+1ਲੀ ਸਥਿਤੀ (even) ਲੱਭੋ, ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖੋ ਜੋ ਸੰਚਿਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਸ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।

-

3. ਸਮੂਹਬੱਧ ਡੇਟਾ ਲਈ ਮਾਧਿਅਮ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ

ਸਮੂਹਬੱਧ ਡੇਟਾ ਉਹ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਕਲਾਸ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ: 150–154 ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ ਦੀ ਉਚਾਈ ਵਾਲੇ 3 ਲੋਕ, 155–159 ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ ਦੀ ਉਚਾਈ ਵਾਲੇ 8 ਲੋਕ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਰ। ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਉਲਟ, ਸਮੂਹਬੱਧ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੱਧਮਾਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਅੰਤਰਾਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ। ਇਸ ਲਈ, ਸਮੂਹਬੱਧ ਵੰਡਾਂ ਲਈ ਮੱਧਮਾਨ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ (ਅਨੁਮਾਨ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮੱਧਮਾਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

A. ਗਰੁੱਪ ਡੇਟਾ ਮੀਡੀਅਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼ਰਤਾਂ

ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਕਈ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:

– n = ਕੁੱਲ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ (ਡੇਟਾ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ)
– n/2 = ਸੰਚਤ ਮੱਧਮਾਨ ਸਥਿਤੀ
– ਮੱਧ ਵਰਗ = ਪਹਿਲਾ ਅੰਤਰਾਲ ਵਰਗ ਜੋ ਇੱਕ ਸੰਚਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ≥ n/2
– L = ਮੱਧ ਵਰਗ ਦਾ ਹੇਠਲਾ ਕਿਨਾਰਾ (ਹੇਠਲੀ ਸੀਮਾ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਕਲਾਸ ਕਿਨਾਰਾ; ਨਿਰੰਤਰ ਡੇਟਾ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ 0,5 ਐਡਜਸਟਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਹਨ)
– F = ਮੱਧ ਵਰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਚਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ
– f = ਮੱਧ ਵਰਗ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ
– c = ਕਲਾਸ ਦੀ ਲੰਬਾਈ (ਅੰਤਰਾਲ ਚੌੜਾਈ)

B. ਸਮੂਹ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੱਧਮਾਨ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਦਮ

1. ਇੱਕ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵੰਡ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਚਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਕਾਲਮ ਜੋੜੋ।
2. n (ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ n/2 ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ।
3. ਮੱਧ ਵਰਗ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ, ਯਾਨੀ ਉਹ ਵਰਗ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੰਚਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ n/2 ਸਥਿਤੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
4. ਸਮੂਹ ਡੇਟਾ ਲਈ ਮੱਧਮ ਫਾਰਮੂਲੇ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਦਰਜ ਕਰੋ।

C. ਸਮੂਹ ਡੇਟਾ ਲਈ ਮੱਧਮ ਫਾਰਮੂਲਾ

\[
ਮੈਂ = L + \left(\frac{\frac{n}{2} – F}{f}\right)\times c
\]

ਇਹ ਫਾਰਮੂਲਾ ਮੱਧ ਵਰਗ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰੇਖਿਕ ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਲਾਸ ਅੰਤਰਾਲ ਵਿੱਚ ਬਰਾਬਰ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।

D. ਸਮੂਹ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੱਧਮਾਨ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ ਡੇਟਾ:

| ਮੁੱਲ ਅੰਤਰਾਲ | ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ (f) |
|—|—:|
| 40–49 | 5 |
| 50–59 | 8 |
| 60–69 | 12 |
| 70–79 | 10 |
| 80–89 | 5 |

1) ਕੁੱਲ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ:
\[
n = 5+8+12+10+5 = 40
\]
2) n/2 ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ:
\[
n/2 = 20
\]

3) ਸੰਚਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ:
– 40–49: 5
– 50–59: 5+8 = 13
– 60–69: 13+12 = 25
– 70–79: 35
– 80–89: 40

ਸਥਿਤੀ 20 ਉਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਪਹਿਲਾ ਸੰਚਤ ਸਕੋਰ ≥ 20 ਹੈ, ਅਰਥਾਤ 60–69। ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਮੱਧ ਵਰਗ ਹੈ।

4) ਭਾਗਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਓ:
– L = ਮੱਧ ਵਰਗ ਦਾ ਹੇਠਲਾ ਕਿਨਾਰਾ। ਅੰਤਰਾਲ 60-69 ਲਈ, ਹੇਠਲਾ ਕਿਨਾਰਾ 59,5 ਹੈ (ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਮੁੱਲ ਹੈ)।
– F = ਮੱਧ ਵਰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਚਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ = 13
– f = ਮੱਧ ਵਰਗ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ = 12
– c = ਕਲਾਸ ਦੀ ਲੰਬਾਈ = 10

5) ਫਾਰਮੂਲੇ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਕਰੋ:
\[
ਮੈਂ = 59,5 + \left(\frac{20 – 13}{12}\right)\times 10
\]
\[
ਮੈਂ = 59,5 + \left(\frac{7}{12}\right)\times 10
\]
\[
ਮੈਂ = 59,5 + 5,833… = 65,333…
\]

ਇਸ ਲਈ ਸਮੂਹ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੱਧਮਾਨ ਲਗਭਗ 65,33 ਹੈ।

-

4. ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

ਮੱਧਮਾਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕੁਝ ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ:

1. ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣਾ ਨਹੀਂ, ਇਸ ਲਈ ਵਿਚਕਾਰਲਾ ਮੁੱਲ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
2. ਜਦੋਂ n ਬਰਾਬਰ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਮੱਧਮਾਨ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ (ਦੋ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਲੈਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ)।
3. ਸਮੂਹ ਡੇਟਾ ਲਈ, ਮੱਧ ਵਰਗ ਚੁਣਨਾ ਗਲਤ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਚਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ।
4. ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਨਿਰੰਤਰ/ਅੰਤਰਾਲ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਹੇਠਲੇ ਕਿਨਾਰੇ (L) ਕਲਾਸ ਦੀ ਹੇਠਲੀ ਸੀਮਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।
5. ਕਲਾਸ ਦੀ ਲੰਬਾਈ (c) ਨੂੰ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇਕਰ ਅੰਤਰਾਲ ਅਸੰਗਤ ਹਨ।

-

5. ਸਿੱਟਾ

ਮੱਧਮਾਨ ਕੇਂਦਰੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪਰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਪ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਤਿਅੰਤ ਮੁੱਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮੱਧਮਾਨ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਵਿਚਕਾਰਲੀ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੇ ਔਡ ਅਤੇ ਈਵਨ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇਲਾਜ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਸਮੂਹਬੱਧ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ, ਮੱਧਮਾਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਮੱਧਮਾਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਸੰਚਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ, ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਸੰਕਲਪ ਅਤੇ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਸਧਾਰਨ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਟੇਬਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ, ਮੱਧਮਾਨ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਸਹੀ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਮੱਧਮਾਨ ਮੱਧਮਾਨ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਵਿਕਲਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਵੰਡ ਅਸਮਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਾਹਰੀ ਹਿੱਸੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੋ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਸਿੰਗਲ ਅਤੇ ਗਰੁੱਪ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮੱਧਮਾਨ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਨ ਲਈ ਚਰਚਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਭਿਆਸ ਸਵਾਲ ਵੀ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।