Среднее значение обобщает центр набора данных, но может скрывать разброс, крайние значения, подгруппы, выбросы и количество наблюдений, лежащих в основе результата.
Разные наборы данных могут иметь одно и то же среднее значение
Среднее значение сжимает множество наблюдений до одного значения. Две группы могут иметь одинаковое среднее значение, даже если одна группа тесно сгруппирована, а другая содержит результаты, сильно удалённые друг от друга. Поэтому потребители не могут сделать вывод, что каждый образец был близок к указанному среднему значению.
Среднее значение может скрывать минимум и максимум, неравномерный разброс, отдельные экстремальные наблюдения или два различных кластера. Оно также может скрывать, получен ли результат на основе множества образцов или всего нескольких. Эти различия могут иметь значение, когда для решения о покупке важны однородность, соответствие, допуски или вероятность получить необычную единицу товара.
Контекст измерения также имеет значение
Указанный разброс может отражать как различия между образцами, так и неопределённость процесса измерения. В технической записке NIST 1297 рассматриваются оценка и выражение неопределённости измерений. Этот общий принцип означает, что результат следует рассматривать вместе с методом, единицами измерения, разрешением, условиями и любой указанной неопределённостью, а не считать его абсолютно точным.
Необычное значение не следует автоматически удалять. Это может быть ошибка записи, проблема измерения или реальное наблюдение. Надлежащая реакция заключается в том, чтобы сохранить это значение, изучить его и задокументировать любое правило исправления или исключения.
Более информативное представление
Полезное резюме содержит количество образцов, отдельные значения или подходящее представление распределения, среднее значение, диапазон и чётко идентифицированные необычные результаты. В подходящих случаях мера разброса может добавить контекст, однако её определение и способ расчёта следует указать.
Если доступно только среднее значение, вывод должен оставаться ограниченным: оно описывает арифметический центр представленных данных, а не однородность каждого образца. Никакое распределение, специфичное для продукта SEWARD, нельзя вывести без полных измерений партии, статистических определений и записей проверки аномалий.