W analizie danych przewozowych (np. liczby palet, masy ładunku, liczby przesyłek) często występują wartości odstające: pojedyncze, nietypowo duże lub nietypowo małe zlecenia. Jeśli celem jest określenie typowej wielkości, a nie "rekordu" czy skali wahań, potrzebna jest miara położenia odporna na skrajności.
Mediana to wartość środkowa po uporządkowaniu obserwacji. Jej kluczową zaletą jest to, że pojedyncze skrajne obserwacje nie przesuwają jej tak silnie jak średniej arytmetycznej. Dlatego, gdy w danych trafiają się ekstremalne przewozy (np. jednorazowy bardzo duży kontrakt), mediana lepiej oddaje "typowy" poziom.
Dlaczego pozostałe odpowiedzi są niepoprawne w tym kontekście?
- Moda (dominanta) wskazuje wartość najczęściej występującą. Może być użyteczna, ale nie zawsze istnieje jednoznaczna moda (np. gdy wiele wartości występuje równie często lub dane są prawie ciągłe). Ponadto pytanie akcentuje odporność na skrajności, co typowo prowadzi do mediany.
- Korelacja opisuje zależność między dwiema zmiennymi (np. masa ładunku a koszt transportu). Nie jest miarą "typowej ilości towarów", tylko miarą współzależności.
- Rozstęp (max–min) to miara rozproszenia, czyli zmienności danych. Wprost opiera się na skrajnych wartościach, więc nie służy do opisu wartości typowej i dodatkowo jest szczególnie wrażliwy na outliery.
Wskazówka egzaminacyjna: jeśli w treści pojawia się informacja o "pomijaniu skrajnych wartości" lub "odporności na wartości odstające", najczęściej chodzi o medianę (czasem także o miary pozycyjne, jak kwartyle). Jeśli mowa o "najczęściej występującej wartości" – to moda, a jeśli o "różnicy między największą i najmniejszą" – to rozstęp.
