Представьте, что вы аналитик на конфетной фабрике. Фабрика производит два вида ирисок: «Первичный ключик» и «Лисп-лисп». Вам нужно определить, какой ирис слаще. Как это сделать?
Например, набрать по сто конфет обоих видов и
Для ирисок «Первичный ключик»:2.3, 2.5, 2.3, 2.3, 2.6, 2.2, …
Для ирисок «Лисп-лисп»:2.3, 2.2, 2.5, 2.4, 2.4, 2.3, …В каждом наборе по 100 чисел, как сравнить их в таком виде — непонятно. Было бы неплохо описать данные одним числом — но каким?
Самый простой способ — вычислить среднее.
Сложим все 100 значений для «Первичного ключика» и разделим на количество ирисок — пусть получилось 2.41 г. Проделаем то же для «Лисп-лиспа» — допустим, получилось 2.38 г.
Сравнить два числа легко: 2.41>2.38 — значит, «Первичный ключик» в среднем слаще.
Среднее в аналитике
Среднее легко рассчитывать, его значение интуитивно понятно — поэтому его часто используют в аналитике. Например:
🟣Бизнес-аналитик оценивает качество работы службы поддержки и рассчитывает среднее время ожидания клиента на линии.
🟣Руководитель отдела разработки сравнивает средние показатели приложения на iOS и Android, чтобы определить, какое нужно доработать.
🟣Продакт-менеджер следит за средними метриками онлайн-школы, чтобы определить направления развития.
Примеров можно привести очень много. Но есть случаи, когда среднее работает плохо, и вы наверняка догадываетесь о чём речь...
Когда среднее не подходит
Первое, что приходит в голову — та самая «средняя температура по больнице», которая не даёт никакой полезной информации. 😅
Ещё один классический пример — расчёт средней зарплаты. Следите за руками.
В компании работает пять сотрудников. Их зарплаты в прошлом году (например, в драгоценных камнях): 10, 10, 10, 10 и 10. Среднее равно 10. Пока всё идёт хорошо.
На следующий год зарплаты изменились: 10, 10, 10, 10 и 85. Вычислим среднюю: 125/5=25. А что, неплохо — таким ростом средней зарплаты можно и похвастаться перед другими компаниями!
Но насколько хорошо сейчас это число описывает набор данных? С точки зрения математики — плохо. Среднее вообще плохо работает, когда в наборе есть данные, сильно отличающиеся от остальных.
Как правильно применять среднее
Перед расчётом среднего полезно проверять набор данных: есть ли в нём значения, которые сильно отличаются от остальных. Например, можно упорядочить числа по возрастанию и посмотреть на значения, близкие к краю.
Если данные образуют одну группу, то посчитать среднее. Оно корректно опишет набор.
Если есть данные, сильно отличающиеся от остальных, то среднее не будет удачным выбором. Стоит или очистить данные, или рассчитывать другой показатель — медиану. О ней поговорим в следующий раз. А если вам нетерпится, заглядывайте в наш бесплатный курс «Основы статистики и A/B-тестирования».
Желаем всем максимально информативных средних! ☺️