Webinář ZDARMA – 24. 4. 2024

Jak získat 82% příspěvek na školení statistiky přes MPSV

Obsah

Vážený průměr: definice, využití a výpočet


Vážený průměr je míra polohy, pomocí které počítáme střední hodnotu v datové sadě, ve které mají některé hodnoty jinou váhu než ostatní. Tím se liší od aritmetického průměru, kde mají všechny hodnoty stejnou váhu.

Počítá se jako součet všech hodnot vynásobených svou váhou, dělený celkový součtem vah (viz příklad níže):

\[\bar{x} = \frac{\sum_{i=1}^{n} w_i x_i}{\sum_{i=1}^{n} w_i} = \frac{w_1 x_1 + w_2 x_2 + \ldots + w_n x_n}{w_1 + w_2 + \ldots + w_n} \]


Využití váženého průměru

Vážený průměr nalézá využití v situacích, kdy mají určité hodnoty odlišnou důležitost (váhu) než jiná naměřená data. K tomu dochází tehdy, pokud:

  • je v souboru naměřených hodnot určitá skupina s menším zastoupením (např. při výpočtu celkového průměru známek u žáků z malé a velké školy přiřadíme průměru velké školy vyšší váhu),
  • některé hodnoty jsou ve vztahu k řešené výzkumné otázce a hypotéze významnější než jiné (např. při zkoumání léku na úzkostnou poruchu budeme výsledkům u jedinců se silnou úzkostí přiřazovat vyšší váhu).

Při správném nastavení vah poskytuje přesnější informace o střední hodnotě než aritmetický průměr. Hodnota váženého průměru je základem pro výpočet vážené směrodatné odchylky a váženého rozptylu.

Nevýhodou váženého průměru je obtížné nastavení vah, zejména pokud se určuje subjektivně. Z toho vyplývá možný nepřesný výsledek, který hodnotu průměru výrazně zkresluje.

Příkladem je hodnocení účinnosti různých vzdělávacích metod, kdy ovšem může být obtížné určit váhu vlivu učebních materiálů, metody výuky a kvalifikace učitelů.

Zvýhodněné balíčky kurzů

Zakupte si balíček 2 nebo více vybraných kurzů a ušetřete



Příklad výpočtu váženého průměru

Pro účely experimentu potřebujete vypočítat hustotu slitiny hliníku, mědi a manganu v poměru 95:4:1 (slitina dural, používaná např. v leteckém průmyslu). K dispozici máte údaje o hustotě hliníku (ρAl = 2,7 g/cm3), hustotě mědi (ρCu = 8,94 g/cm3) a hustotě manganu (ρMn = 7,21 g/cm3).

Váhu zastoupení jednotlivých kovů určuje jejich procentuální podíl ve slitině:

Kov Zastoupení kovu ve slitině (váha w) Hustota kovu (sledovaná hodnota ρ)
Hliník 95 2,7 g/cm3
Měď 4 8,94 g/cm3
Mangan 1 7,21 g/cm3

Po dosazení do rovnice pro vážený průměr vychází:

\[\bar{ρ} = \frac{\sum_{i=1}^{n} w_i ρ_i}{\sum_{i=1}^{n} w_i} \] \[\bar{ρ} = \frac{w_1 ρ_1 + w_2 ρ_2 + w_3 ρ_3}{w_1 + w_2 + + w_3} \] \[\bar{\rho} = \frac{(95 \times 2.7) + (4 \times 8.94) + (1 \times 7.21)}{95 + 4 + 1} \] \[\bar{\rho} = 2,99 \text{g/cm}^3 \]

Hustota zkoumané slitiny duralu je 2,99 g/cm3.



Výpočet váženého průměru v Excelu

# buňky A1 až A100 obsahují naměřené hodnoty
# buňky B1 až B100 obsahují váhy jednotlivých hodnoty

# funkce pro výpočet váženého průměru
=SUMPRODUCT(A1:A100, B1:B100) / SUM(B1:B100)


Výpočet váženého průměru v jazyce R

# naměřené hodnoty
data <- c(3, 5, 6, 7, 8)

# váhy naměřených hodnot
weights <- c(0.1, 0.3, 0.3, 0.2, 0.1)

# funkce pro výpočet váženého průměru
weighted.mean(x=data, w=weights)


Pro hromadný výpočet váženého průměru a dalších charakteristik popisné statistiky v jazyce R slouží příkaz summary(), resp. describe()podrobnosti najdete zde.



Mohlo by vás zajímat

Naše kurzy

Vyhodnocování dotazníků v TIBCO Statistica

Přihlásit na kurz Lektor: Mgr. Bc. Silvie Bělašková, PhD. Kurz je zaměřen na výuku teorie a praktické procvičování statistických metod používaných při zpracovávaní dotazníkových šetření

Regresní analýza v TIBCO Statistica

    Přihlásit na kurz Lektor: Mgr. Patrik Galeta, PhD. Naučte se v aplikaci Statistica zpracovávat svoje data pomocí lineární a nelineární regrese – jedné

Zvýhodněné balíčky kurzů

Zakupte si balíček 2 nebo více vybraných kurzů a ušetřete

[24. 4. 2024] Webinář ZDARMA: Jak získat 82% příspěvek na školení statistiky přes MPSV

Pod vedením zakladatele Datové akademie Dávida Tkáče mj. zjistíte: