Qual das medidas de tendência central é mais adequada para representar o valor típico de uma distribuição de dados com outliers (valores extremos)?

Quando você tiver uma distribuição de dados com outliers, use a mediana para representar o valor típico da distribuição. A média pode ser distorcida pelos outliers e não ser representativa do valor típico.

A média é sensível a valores extremos, o que significa que a presença de outliers pode distorcer o valor médio e torná-lo menos representativo do valor típico da distribuição.

A mediana, por outro lado, não é afetada por outliers. Ela é calculada como o valor que divide a distribuição ao meio, de forma que metade dos dados esteja abaixo da mediana e a outra metade esteja acima. Portanto, a mediana é uma medida mais robusta e confiável para representar o valor típico de uma distribuição com outliers.

• (A): A média é sensível a outliers e pode ser distorcida por valores extremos.
• (B): A mediana é a medida mais adequada para representar o valor típico de uma distribuição com outliers.
• (C): A moda é o valor que ocorre com mais frequência, mas não necessariamente representa o valor típico da distribuição.
• (D): A amplitude é a diferença entre o maior e o menor valor da distribuição, mas não informa sobre o valor típico.
• (E): O desvio padrão é uma medida de dispersão e não de tendência central.

A mediana é uma medida de tendência central robusta e confiável, que não é afetada por outliers. Portanto, é a medida mais adequada para representar o valor típico de uma distribuição de dados com outliers.