記述統計は、パターンを要約する定量データの分析であり、したがって、しばしば読者は研究結果を理解するために大量のデータをrawlingから保存されます。 例えば、1、2、3、4、5 の最頻値は 4 です。
中央値 – データが数値順の場合、中間のスコアです。
例：1, 2, 3, 4, 5の中央値は3),
データが偶数個ある場合は、中央値2個の合計を2で割った値（例：1, 2, 3, 4の中央値は / 2 = 2.となる。5)
平均値 – 計算方法から平均値と呼ばれることもある：データセット内のすべての数値の合計を、データセット内にある数値の数で割ったもの
例：1、2、3、4、5、6の平均値は、
/ 6 = 3となる。5
平均はデータ セットのすべての数値を考慮するため、この尺度の長所と見なすことができますが、これは同時に、データに極端な値がある場合、最終的な計算数値が歪む可能性があることを意味します。
たとえば、1、2、3、4、19 というデータ セットでは、平均は 5.8
すなわち / 2)
になりますが、データ セットのほとんどの値は 5.8 より小さいので、代表性がないと主張される可能性があります。
この観点から、中央値（つまり3）は、極端な値の影響を受けない値を生成するので、報告するためのより良い記述的統計量であるかもしれません。
例えば、データセット -1, 2, 3, 4, 19 の場合、5つの値すべてが最頻値で、これではデータを要約することは全くできません。