Średnia arytmetyczna i mediana to miary położenia, ale reagują inaczej na wartości skrajne. Średnia uwzględnia każdą wartość i dlatego jest wrażliwa na bardzo niskie lub bardzo wysokie miesiące. Mediana (wartość środkowa po uporządkowaniu danych) jest znacznie bardziej odporna na "odstające" obserwacje.
W danych podano: średnia = 100 szt./miesiąc, mediana = 120 szt./miesiąc. Skoro średnia jest mniejsza od mediany, oznacza to, że rozkład miesięcznej sprzedaży jest najpewniej lewoskośny (ogon po stronie niższych wartości). Innymi słowy: większość miesięcy ma sprzedaż wokół 120 sztuk, ale występują też miesiące wyraźnie słabsze, które obniżają średnią do 100.
Dlatego poprawny wniosek brzmi: "W niektórych miesiącach sprzedaż produktu A była znacznie niższa niż średnio." To spójne z mechanizmem: kilka niskich wartości potrafi silnie obniżyć średnią, natomiast mediana pozostaje bliżej "typowego" poziomu.
Pozostałe odpowiedzi są nieprawidłowe, bo:
- "Sprzedaż produktu A jest równomiernie rozłożona." — przy równomiernym i symetrycznym rozkładzie średnia zwykle jest zbliżona do mediany; różnica 20 szt. sugeruje brak równomierności lub asymetrię.
- "Wszystkie miesiące mają dokładnie tę samą sprzedaż produktu A." — gdyby wszystkie miesiące były identyczne, średnia i mediana byłyby równe tej samej wartości.
- "W niektórych miesiącach sprzedaż produktu A była znacznie wyższa niż średnio." — taki wniosek byłby bardziej typowy, gdyby średnia była większa od mediany (prawoskośność), bo wtedy wysokie "piki" podnosiłyby średnią.
W praktyce, aby potwierdzić wniosek, warto obejrzeć listę miesięcy i wykres (np. histogram lub wykres pudełkowy), aby wskazać konkretne miesiące odstające i ich możliwe przyczyny (sezonowość, braki, promocje, zmiany cen).
