No ensino de estatística descritiva, as medidas de tendência central surgem desde o início, por exemplo, antes das medidas de propagação. Para mim, é natural o suficiente aprender sobre a tendência central, ou localização, dos dados antes de aprender muitas outras propriedades, mas isso pode ser decorrente de como fui ensinado.
No entanto, existe alguma boa motivação para o motivo pelo qual a tendência central deve ser a primeira coisa que alguém aprenderia?
Acho que não se pode dizer que uma certa medida de tendência central (como média, mediana ou modo) contenha mais informações sobre os dados; nem se pode dizer que contém as informações mais importantes (porque a importância relativa realmente depende de qual é o uso pretendido dos dados).
Mas então o que poderia ser dito?
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Respostas:
Uma razão pela qual ensinamos medidas de tendência central antes de medidas de propagação, porque muitas medidas de propagação envolvem medidas de tendência central: O desvio padrão envolve a média, a mediana do desvio absoluto e a mediana. Poderíamos ensinar a faixa sem ensinar a média, mas a faixa de ensino não é exatamente um projeto de longo prazo.
De fato, a média é usada em quase todos os lugares nas estatísticas.
Entre as medidas de tendência central, acho que ensinamos a média aritmética primeiro porque é familiar - "média" ocorre em todo o lugar e geralmente significa "média aritmética".
É claro que existem muitas medidas de tendência central que muitas vezes não ensinamos tão cedo no currículo - por exemplo, os meios aparados, com vitórias precárias, geométricos e harmônicos.
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