중앙값-정의, 계산 방법 및 실제 예

중앙값은 오름차순 (즉, 가장 작은 값에서 가장 큰 값으로)으로 나열된 데이터 세트의 중간 값을 결정하는 통계 측정입니다. 측정 값은 데이터 세트의 상위 절반에서 하위 절반을 나눕니다. 평균 및 모드와 함께 중앙값은 중앙 경향의 척도입니다. 중앙 경향 중앙 경향은 데이터 분포의 중심을 반영하는 단일 값을 통해 데이터 세트를 설명하는 요약입니다. 가변성과 함께.

중앙값

평균은 양적 데이터에 대한 중심 경향의 가장 일반적으로 사용되는 척도이지만 데이터에 큰 이상 값이 포함 된 경우 중앙값을 대신 사용할 수 있습니다. 이상 치는 일반적으로 평균을 왜곡하는 반면 중앙값은 극단 값의 영향을받지 않습니다. 때로는 두 측정 값을 동시에 사용하여 중앙 값을 가장 잘 설명하는 값을 결정합니다.

중앙값을 찾는 방법?

중앙값은 쉽게 찾을 수 있습니다. 어떤 경우에는 계산이 전혀 필요하지 않습니다. 중앙값을 찾는 일반적인 단계는 다음과 같습니다.

  1. 데이터를 오름차순 (가장 낮은 값에서 가장 큰 값으로)으로 정렬합니다.
  2. 데이터 세트에 짝수 또는 홀수 값이 있는지 확인합니다.
  3. 이전 단계의 결과를 고려할 때 추가 분석은 다음 두 가지 시나리오를 따를 수 있습니다.
  4. 데이터 세트에 홀수 값이 포함 된 경우 중앙값은 데이터 세트를 절반으로 분할하는 중앙 값입니다.
  5. 데이터 세트에 짝수 의 값이 포함 된 경우 데이터 세트를 절반으로 분할하는 두 개의 중앙 값을 찾습니다. 그런 다음 두 중심 값의 평균을 계산합니다. 그 의미는 데이터 세트의 중앙값입니다.

중앙값의 예

당신은 주식 연구 분석가입니다 주식 연구 분석가 주식 연구 분석가는 공개 기업에 대한 연구 범위를 제공하고 그 연구를 고객에게 배포합니다. 분석가 급여, 직무 설명, 산업 진입 점 및 가능한 경력 경로를 다룹니다. . 현재 시장에서 대형 IT 기업 중 하나의 평가 작업을하고 있습니다. 이미 DCF 모델을 만들었지 만 비교 가능한 분석을 사용하여 모델의 결과를 확인하려고합니다. 비교 가능한 회사 분석 비교 가능한 회사 분석을 수행하는 방법. 이 가이드는 비교 가능한 회사 분석 ( "Comps")을 구축하는 방법을 단계별로 보여 주며 무료 템플릿과 많은 예제를 포함합니다. Comps는 유사한 상장 기업의 비율을 살펴보고이를 사용하여 다른 비즈니스의 가치를 도출하는 상대 평가 방법론입니다.

비교 분석을 위해 회사 풀을 결정했습니다. 주요 분석 지표는 EV / EBITDA 배수입니다. 얻은 데이터에는 극단 값이 포함되어 있으므로 이러한 시나리오에서 중앙값이 가장 좋은 중심 값이 될 것이라고 생각합니다.

두 가지 시나리오를 고려해 보겠습니다.

시나리오 1 : 5 개의 비교 대상을 식별했습니다.

비교 가능한 회사의 배수는 아래 표에 요약되어 있습니다.

1 번 테이블

이 경우 다음 단계를 사용하여 중앙 배수를 찾을 수 있습니다.

  1. 데이터를 오름차순으로 정렬합니다.

예 1-오름차순

  1. 데이터 세트에 홀수 개의 값이 있습니다. 따라서 중앙값은 데이터 세트를 절반으로 분할하는 중심 값입니다. 이 예에서는 5x 배수입니다.

예제 1- 솔루션

시나리오 2 : 6 개의 비교 가능한 회사가 있습니다.

아래 표에는 두 번째 시나리오의 데이터가 요약되어 있습니다.

표 2

데이터 세트의 중앙값은 다음과 같은 방법으로 찾을 수 있습니다.

  1. 데이터를 오름차순으로 정렬합니다.

예 2-오름차순

  1. 데이터 세트에는 짝수 의 값이 포함 됩니다. 따라서 데이터 세트를 반으로 분할 할 두 개의 중앙 값을 찾아야합니다.

예제 2-반쪽

  1. 데이터 세트의 중앙값은 위에 표시된 두 중앙 값의 평균입니다.

예제 2-솔루션

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