Kako so različne srednje vrednosti odvisne od podatkov?
Ekstremne vrednosti ali osamelci zelo močno vplivajo na aritmetično sredino, zlasti če ležijo le na eni strani množice podatkov. V takem primeru se aritmetična sredina pomakne v tisto smer, in to tem bolj, čim bolj oddaljen je osamelec. V primeru majhnega števila diskretnih podatkov je modus kot srednja vrednost ponavadi zavajajoč.
Mediana je od vseh omenjenih srednjih vrednosti najmanj občutljiva na osamelce in ponavadi dobro predstavlja opazovano množico. Lažje jo izračunamo, če so podatki že urejeni po velikosti (rečemo tudi, da so podatki rangirani).
1
V študentski restavraciji so naključno izbrane študentke in študente spraševali, koliko ur so porabili za študij v preteklem tednu, in dobili naslednje podatke:
18 60 72 58 20 15 12 26 16 29
26 41 45 25 32 24 22 55 30 31
55 39 29 44 29 14 40 31 45 62
36 52 47 38 36 23 33 44 17 24
a) Podatke predstavimo v histogramu s številkami.
Na levi strani zapišemo desetico, na levo pa enice. S tem podatke uredimo po velikosti.
1
2
Kvartile enostavno preberemo z kumulativnega grafa, ki predstavlja kumulativne frekvence in se imenuje ogiva. Beseda ogiva je francoskega izvora in pomeni oporni lok v gotski arhitekturi.
c) Narišimo škatlo z brki.
Prvi kvartil je mediana prvih 20 podatkov, torej aritmetična sredina 10. in 11. podatka.
Q1 = 24 + 24 2 = 24
Tretji kvartil je mediana druge polovice podatkov, torej aritmetična sredina 30. in 31. podatka.
Q3 = 44 + 45 2 = 44,5
Minimalni podatek je 12, maksimalni pa 72. Sedaj lahko narišemo škatlo z brki.

Zgled 2
12 0 24 31,5 44,5 72
Zgled 3
b) Izračunajmo aritmetično sredino, mediano in modus.
Aritmetično sredino izračunamo tako, da seštejemo vse podatke in delimo s številom podatkov.