15, 25, 35, 45
Dalam hal ini, nilai tengah adalah 25 dan 35. Jadi, median akan menjadi (25 + 35) / 2 = 30.
Dengan demikian, Kamu dapat melihat bahwa menghitung median memungkinkan kita untuk mendapatkan gambaran yang baik tentang nilai tengah dari sebuah set data.
Peran Median dalam Analisis Data:
Median memiliki peran penting dalam analisis data karena memberikan gambaran yang baik tentang pusat sebaran data. Ini terutama berguna ketika kita memiliki data yang mungkin memiliki nilai-nilai ekstrem atau outlier yang dapat mempengaruhi rata-rata (mean).
Mari kita lihat contoh sederhana untuk memahami peran median dalam menangani outlier:
Misalkan kita memiliki data berikut yang mewakili pendapatan bulanan dari sekelompok orang:
2000, 2500, 3000, 3500, 4000, 50000
Jika kita menggunakan rata-rata untuk mengukur pusat data, nilai outlier seperti 50000 akan mempengaruhi nilai rata-rata secara signifikan. Namun, jika kita menggunakan median, outlier tersebut tidak akan memiliki pengaruh yang sama, karena median terutama terpengaruh oleh nilai yang terletak di tengah data setelah diurutkan. Dalam kasus ini, median akan menjadi 3250 (rata-rata dari 3000 dan 3500), yang memberikan gambaran yang lebih baik tentang pusat sebaran data tanpa dipengaruhi oleh outlier.
Median vs. Rata-rata (Mean):
