平均・中央値・最頻値計算機

平均は外れ値や歪みに敏感ですが、中央値は無視するからです。平均は計算に各値の実際の大きさを使うため、極端に大きい・小さい値 1 つで顕著に動きます；中央値は値の位置しか使わないので、極端な外れ値も中央より上または下にある他の点と同じ寄与にしかなりません。平均 > 中央値ならデータは右に歪んでいる（高い値の長い裾が平均を引き上げる — 所得・資産・応答時間・ファイルサイズに典型）。平均 < 中央値なら左に歪み（より珍しいが、定年退職年齢やフロア／天井効果のあるテストスコアで見られる）。平均と中央値の差の大きさそのものが、歪みを素早く測る指標になります。

すべて報告してください。双峰データセットは最頻の値が 2 つ並ぶ（例：3、3、5、5、7 — 3 と 5 がともに 2 回出現、他はすべて 1 回）。多峰は 3 つ以上。本ツールは恣意的に 1 つ選ぶのではなく、同点の値をすべて列挙します。双峰性は、異なる 2 つの部分集団を一緒に分析しているサインであることが多い — 例：成人男女が混在する群の身長は双峰になる（性別ごとに典型的な範囲があるため）。複数の最頻値を見たら、データが実は混合で、部分集団に分けた方がよくないかを問うべきです。すべての値が固有なら（連続測定では一般的）最頻値は存在しない — その場合は「最頻値なし」が正答で、平均と中央値で分布を記述すべきです。

常に 3 つすべてを計算し、聴衆と目的に応じて報告してください。技術的な聴衆や詳細分析では、3 つの差を含めた報告の方が分布の形について豊かな物語を伝えられます。技術的でない聴衆に 1 つだけ伝えるなら：歪み／所得型データには中央値、対称／計測型データには平均、データがカテゴリ型や自然な集中点を持つ場合のみ最頻値。ジャーナリズム・政策報道では中央値が既定値として正解 — 外れ値で操作しづらく「真ん中の人」を誠実に表現します。科学記事では平均と標準偏差の併記が慣例。プロダクト／UX 分析では 3 つすべてが役立つ：平均は全体利用状況、中央値は典型的なユーザー挙動、最頻値は最も多いパターン（例：「大半は 1 セッションあたり 3 メッセージを送信」 — メッセージ数の最頻値）の特定に。