我们经常想要计算以某种方式分组在一起的数据的中位数。

回想一下，当所有值从小到大排序时，中位数表示直接位于数据集中间的值。

例如，假设我们有以下分组数据：

尽管由于我们不知道原始数据值而无法计算准确的中位数，但可以使用以下公式估计中位数：

分组数据的中位数 = L + W[(N/2 – C) / F]

金子：

注意：中间类是包含位于 N/2 的值的类。在上面的示例中，总共有 N = 23 个值。因此，中位值为 23/2 = 11.5，属于 21-30 级。

以下示例展示了如何计算不同场景下分组数据的中位数。

假设我们有以下频率分布，显示某个班级 40 名学生的考试评分：

在此示例中，总共有 N = 40 个值。因此，中值位于 40/2 = 20 所在的类别中。第 20 大值将在71-80类中。

知道了这一点，我们可以计算出以下值：

我们可以将这些值代入公式来计算分布的中位数：

我们估计考试成绩中位数为75.8 分。

假设我们有以下频率分布，显示 60 名篮球运动员每场比赛的得分数：

在此示例中，总共有 N = 60 个值。因此，中值位于 60/2 = 30 所在的类别中。第 30 大值将位于11-20类中。

知道了这一点，我们可以计算出以下值：

我们可以将这些值代入公式来计算分布的中位数：

我们估计考试成绩中位数为18.92 分。

以下教程说明如何对分组数据执行其他常见操作：

如何求分组数据的平均值和标准差如何找到分组数据模式如何计算分组数据的百分位排名

大家好，我是本杰明，一位退休的统计学教授，后来成为 Statorials 的热心教师。 凭借在统计领域的丰富经验和专业知识，我渴望分享我的知识，通过 Statorials 增强学生的能力。了解更多