平均値 vs 中央値ラボ

外れ値を動かせる離散データで平均値と中央値を比較するか、対数正規分布における平均以下の割合の変化を調べます。

インタラクティブシミュレーションを読み込んでいます...

大半の人は平均以下であり、それには数式が存在します 🖖

平均値は物理的な支点であり、1つの大きな数が全体を引き上げてしまいます。中央値は順位であり、常に全体の半分が上に、半分が下に位置します。

外れ値は平均値を無限に動かしますが、中央値は動かしません 🖖

1つのデータを引き伸ばすと、平均値は上限なく1/nずつ増加します。しかし、中央を超えた位置にあるデータをどれほど遠くに離しても、中央値は1円も動きません。

どちらの要約が正しいかは問いによって決まります 🖖

予算や税収、燃料消費量など、全体としていくら配分されるのかを知りたいなら平均値を使います。典型的な一人が実際にどれだけ受け取るのかを知りたいなら中央値です。どちらもごまかしではありません。答えている問いが違うのです。

全プロセスの詳細解説

  1. 平均値と中央値だけから求める平均未満の所得者割合 6 ステップ

    所得が σ = 1.5 の対数正規分布に従うとする。平均未満の所得を得ている人の割合を求めよ。次に、σ は一切必要なく、公表されている平均値と中央値だけで十分であることを示せ。

    1. 対数正規分布とは、対数をとった値が正規分布に従うということである。すなわち ln X は N(μ, σ²) である。以下に示す議論はすべて ln X についての主張を元の尺度に翻訳し直したものであり、本問における解法上の工夫はそれだけである。

    2. 中央値は容易に求まる。ln X の半数は μ 未満に位置し、対数関数は順序を保存するため、X の半数は e^μ 未満となる。したがって中央値は e^μ である。

    3. 平均値は e^μ ではなく、この乖離こそが本主題のすべてである。対数正規分布の平均値は e^(μ + σ²/2) であり、平均値は中央値を e^(σ²/2) 倍上回る。σ = 1.5 のとき、この倍率は e^1.125 = 3.0802 となる。

    4. 次に割合について考える。平均未満の所得を得ている割合を求めることは P(X < e^(μ + σ²/2)) を求めることであり、両辺の対数をとると P(ln X < μ + σ²/2) となる。これは正規分布に関する標準的な問いであり、答えも同様に導かれる。

    5. これを標準化する。μ を引き σ で割ると、μ は消去される。答えは Φ(σ/2) であり、σ = 1.5 では Φ(0.75) = 0.7734 となる。77.34% が平均未満の所得を得ている。

    6. μが消えるため、尺度には依存しない。中央値が1でも148でも22,026でも、母集団についてパネルに表示される割合は同じ77.3%になる。逆向きにたどると、σ = √(2 ln(mean/median))。したがって、平均値と中央値の比だけからσが求まり、σから割合が決まる。

    解答

    σ = 1.5なら77.34%。しかもこの値は、σも個々の所得も知らないまま、平均値と中央値だけから求められます。 平均所得が中央値の1.5倍だと公表している国は、σ = √(2 ln 1.5) = 0.9005であり、所得を得ている人の67.37%が平均未満であることまで公表しているに等しいのです。ミクロデータも調査資料へのアクセスも要りません。政府のページに載った二つの数字で足ります。この公式を使えば、居酒屋でおなじみの議論にも決着がつきます。どのσ > 0についてもΦ(σ/2)は0.5より大きいので、対数正規分布に従う母集団では必ず半数を超える人が平均未満です。不平等が大きくなるほど、その割合は全員に近づいていきます。この分布族では、"大半の人が平均を上回る"ことはありません。平均値が答えるのは総量についての問いです。中央値にはその役割はありません。平均値に人口を掛ければ賃金総額が得られます。だからこそ平均値は経済を測る指標に使われ、同時に、そこにいるほとんど誰の実感をも表さないのです。

  2. 5世帯のうち1つが誤り、それでもなお言えること 6 ステップ

    5世帯の村で、所得が10、20、30、40、5,000と報告されている。平均値と中央値の両方を求めよ。次に、5つの数値のうち1つが入力ミスだったと仮定し、それでも確かに言えることは何かを考えよ。

    1. 平均値は合計を均等に分けたものである。5世帯の合計5,100を5で割ると1,020になる。先に進む前に、この数字が何を意味しているか確認しておこう。平均値は、それを算出するもとになった5つの数のうち4つよりも大きい。

    2. 中央値は合計ではなく位置で決まる。5つの値を小さい順に並べて3番目をとると、30になる。同じデータに対して、平均値より下にある世帯は4つ、中央値より下にある世帯は2つである。

    3. Mean / Median ratio カードの値は34.00を示している。対称なデータであればこの値は1になるから、34という読みは、二つの要約量がもはや同じ村を描写していないことをこのページが告げているのである。

    4. 5番目の値をドラッグして平均値を観察せよ。加えた1単位ごとに5分の1ずつ動き、それを止めるものは何もない。スライダーの一端からもう一端まで動かすと、平均値は22から1,020まで変化する。

    5. 同じドラッグ操作で中央値がとる値は20と30の二つだけであり、その理由は並べ替えにある。20より小さい値なら20が3番目に残り、30より大きい値なら30がそこに残り、その間なら5番目の値自体が中央値になる。その世帯の所得が5,000であろうと500万であろうと、中央値は幅10の窓に閉じ込められている。

    6. 次に、この問いのより難しい版を考える。5つの数値のうち1つが誤りだがどれかは分からない。5通りの場合をすべて検討すると、真の値が何であれ、修正後の中央値は20から40の間に収まるはずである。修正後の平均値はいかなる値にもなりうる。

    解答

    平均値1,020、中央値30。1つの数値が誤りだがどれか不明という条件のもとで、中央値は[20, 40]の中にあることがなお分かっており、平均値については何も分からない。

    この窓こそが頑健性を数値化したものであり、それは誤りが1つの場合にとどまらない。5つの数のうち2つが任意の値であっても、中央値はなお残りの正しい3つの最小値と最大値の間に収まる。3つが任意になると、正しい値が2つしか残らず中央の位置が定まらないため、これは成り立たない。要約量が耐えられる汚染の割合が破壊点である。平均値の破壊点は1/nであり、標本が大きくなるにつれてゼロに近づく。中央値の破壊点は1/2である。その代償は、同じ事実を逆から読んだものである。この村の中央値は、5番目の世帯の所得が5,000であろうと50であろうと30のままであるから、中央値からは誰かがここで裕福であることは読み取れない。どちらの数値も両方のことを伝えることはできず、だからこそ両者は対にして示されるのである。

学習の道すじ

多くのデータを1つの数字で:要約統計

この次に spread-and-deviation

参考文献 (2)

例題

  • 外れ値1つ (5,000) - 10, 20, 30, 40の4つの値と5,000の外れ値1つ。平均値は1,020.00まで引き上げられますが、中央値は30.00のまま動かない。
  • 対称なデータ (50) - 均等に並んだ5つの値 (10, 20, 30, 40, 50)。平均値 (30.00) と中央値 (30.00) は完全に一致します。
  • 緩やかな歪み (σ = 0.5) - やや歪んだ分布 (σ = 0.50) では、平均値は中央値の1.13倍となり、人口の59.9%が平均以下になります。
  • 強い歪み (σ = 1.5) - 強く歪んだ分布 (σ = 1.50) では、平均値は中央値の3.08倍となり、人口の77.3%が平均以下になります。