Média ou mediana, o que escolher?

A escolha entre usar a média ou a mediana em uma análise de dados é crucial, pois pode influenciar as conclusões que tiramos dos dados. Ambas são medidas de tendência central que ajudam a entender um conjunto de dados com uma única medida. Vamos explorar as diferenças e quando pode ser melhor usar uma ou outra.

Média

A média é calculada somando todos os valores em um conjunto de dados e depois dividindo pelo número de valores. É uma medida comum e fácil de entender, mas pode ser influenciada por valores extremos (outliers). Por exemplo, se estamos analisando salários e incluímos um bilionário no conjunto de dados, a média será puxada para cima, dando uma visão distorcida da realidade.

Mediana

A mediana é o valor que está no meio do conjunto de dados quando eles estão ordenados. Ela divide os dados ao meio, com 50% dos valores acima e 50% abaixo. A mediana é resistente a outliers, o que significa que valores extremos não a afetam tanto. Por exemplo, no caso dos salários, a mediana daria uma visão mais realista da situação da maioria das pessoas.

Quando usar cada uma?

1. Outliers: Se os dados são bem comportados sem outliers, a média pode ser uma boa escolha. Ela utiliza todos os valores dos dados, fornecendo uma medida precisa da tendência central. Caso contrário, se há outliers significativos, a mediana pode ser mais representativa, pois não é puxada por valores extremos.
2. Distribuição dos Dados: Se os dados têm uma distribuição normal (em forma de sino), a média e a mediana serão semelhantes. Mas se a distribuição é inclinada, a mediana pode ser uma representação mais precisa.
3. Propósito da Análise: Se o objetivo é entender a situação típica, a mediana pode ser melhor. Se o objetivo é entender o impacto total, incluindo extremos, a média pode ser mais informativa.

Conclusão

A escolha entre média e mediana depende da natureza dos dados e do que se deseja entender. A média é útil quando os dados são consistentes, enquanto a mediana é melhor para dados com outliers ou quando estamos interessados na situação típica. Ao analisar dados, é importante considerar essas diferenças para garantir que as conclusões sejam válidas e informativas.