1분기 전국 평균 채용 월급은 10,101위안으로, 수도 베이징의 월평균 채용 급여는 13,251위안으로 장강삼각주 도시들이 계속해서 증가세를 주도했다. 하지만 이 수치는 평균이 아니라 중앙값이라는 점에 유의해야 합니다. 그러므로 중앙값이 평균보다 더 가치 있다고 생각합니다. 첫째, 중앙값은 실제 급여 수준을 더 잘 반영합니다. 평균과 달리 중위수는 낮은 순위에서 높은 순위로 순위를 매긴 급여의 중간값으로 표본의 극단값에 영향을 받지 않습니다. 이는 중위수가 극도로 높거나 낮은 급여의 영향을 받기보다는 일반 근로자의 소득 수준을 더 잘 반영한다는 것을 의미합니다. 둘째, 대규모 표본 데이터의 분포에서는 중앙값이 더 정확합니다. 극단적인 예를 들어, 어느 회사 CEO의 월급이 100만 위안에 달하고, 다른 직원들의 월급이 5000위안에 불과하다면, 평균을 이용해 계산한 월급은 실제보다 훨씬 높을 것이다. . 그리고 중앙값을 사용하면 이 회사의 평균 직원이 실제로 벌어들이는 금액을 더 명확하게 확인할 수 있습니다. 마지막으로 중앙값의 안정성이 더 높습니다. 표본의 극단값이 변하면 평균은 쉽게 영향을 받아 큰 변동을 일으키는 반면, 중앙값은 상대적으로 거의 변하지 않습니다. 이는 중앙값이 데이터의 예상치 못한 사건으로 인해 왜곡될 가능성이 적기 때문에 장기간에 걸친 비교에 더 적합하다는 것을 의미합니다. 물론 중앙값에도 일정한 제한이 있습니다. 예를 들어, 표본 크기가 작은 경우 중앙값이 실제 상황을 잘 반영하지 못할 수 있습니다. 또한 중앙값은 일부 기본적인 추세와 특성만 반영할 수 있지만, 복잡한 데이터 현상의 경우에는 보다 포괄적인 분석 방법을 사용해야 합니다. 채용 월급 통계를 접할 때 우리는 일반적으로 평균과 중앙값이라는 두 가지 개념을 접하게 됩니다. 어떤 지표를 선택하는 것이 더 적절합니까? 중앙값이 더 유익하다고 생각합니다. 첫째, 평균은 극단적인 값에 취약하며 전체 급여 수준을 잘 반영하지 못합니다. 중앙값은 더 안정적이며 대부분의 사람들의 급여 수준을 더 잘 반영합니다. 채용 월 급여 데이터에는 특정 고임금 직위나 저임금 직위가 있으면 평균이 올라가거나 내려갑니다. 이 경우 평균은 대부분의 사람들의 급여 수준을 잘 반영하지 않습니다. 둘째, 중위수는 소득분배의 불평등을 더 잘 반영할 수 있다. 한 국가나 지역의 소득분배가 불평등할 때, 평균은 부유층의 높은 소득에 쉽게 영향을 받는 반면, 중위값은 이에 영향을 받지 않아 서민의 소득 수준을 더 잘 반영할 수 있습니다. 따라서 소득분배 문제를 연구할 때 중앙값이 더 많은 기준가치를 갖는다. 마지막으로, 중앙값은 실제 적용에서 더 넓은 범위의 용도를 갖습니다. 예를 들어, 임금 협상에서 노조는 평균이 아닌 중간값을 참조 수치로 사용하는 경우가 많습니다. 중위수는 일반 근로자의 실제 급여수준과 근로자의 실제 생활수준을 더 잘 반영할 수 있기 때문이다. 정리하자면, 채용월봉 통계에서는 중앙값이 참고자료로서 더 가치가 크다. 평균에는 장점이 있지만, 중앙값은 전반적인 급여 수준과 소득 분배 문제를 더 잘 반영합니다. 실제 적용에서는 일반 사람들의 실제 생활 수준을 더 잘 반영하기 위해 중앙값 지표에 더 많은 관심을 기울여야 합니다.