平均数和中位数：你的指标该用哪一个

报表里到处是平均值，但多数业务数据都有长尾。本文讲清平均数和中位数，用一周的示例订单说明一笔大单就能让客单价翻倍，并说明哪些指标应该看中位数。

一句话说清区别

平均数（也叫均值）是把所有值加起来，再除以个数。中位数是把值排好序后正中间的那个：一半比它小，一半比它大。

数据大致对称时，两者很接近。少数几个值远大于其他值时，平均数会被它们拉过去，中位数不会。大多数业务数据，比如订单金额、会话时长、页面加载时间、每个客户的收入，恰恰都有这样一条长尾。

怎么算

• 平均数：总和 ÷ 个数。3、5、10 的平均数是 (3 + 5 + 10) ÷ 3 = 6。
• 中位数：排序后取中间那个。3、5、10 的中位数是 5。个数是偶数时，取中间两个的平均：3、5、10、12 的中位数是 (5 + 10) ÷ 2 = 7.5。

一个例子：一笔批发单

一家小店这周有 10 笔订单（示例数字）：$22、$25、$28、$30、$32、$35、$38、$40、$45，外加一笔 $405 的批发单。

• 合计 $700，所以平均客单价是 $70.00。
• 排序后中间两笔是 $32 和 $35，所以中位数是 $33.50。

十个客户里有九个花了不到 $46，平均数却说是 $70。去掉那笔批发单，平均数掉到 $32.78，中位数几乎不动，从 $33.50 变成 $32。如果按平均数定包邮门槛、评估活动效果，结论就由一个客户说了算。

什么时候用平均数，什么时候用中位数

两者没有对错，回答的是不同的问题，见下表。一个好习惯：两个都报，差得多的时候就仔细看看。差距大本身就是一个发现：说明少数几个值占了主导。

两者差得多时都报出来，差距说明少数值的影响有多大。

哪些分析指标是偏态的？

• 会话时长和页面停留时间。 大量短访问加上少数很长的访问（标签页一直开着）。平均数会高估一般访客的参与度。见平均会话时长。
• 订单金额和每客户收入。 几个大买家会抬高平均数。看「一般客户」用中位数，预测总收入用平均数。
• 页面加载时间。 少数慢网络把尾巴拉长。做性能的团队看中位数和第 75 百分位（P75），而不是平均数。
• 转化所需时间。 大多数人几天内转化，也有人隔了几个月。
• 每个访客的浏览量。 机器人和重度用户会把平均数抬高。

百分位是中位数思路的延伸：P50 就是中位数，P75 是 75% 的样本都低于它的那个值，P95 反映很慢或很极端的那条尾巴。如果离群值是错误数据而不是真实客户，可以先做缩尾处理再算平均数。

平均数、中位数和显著性检验

大多数 A/B 测试计算器比较的是平均数。对转化率没问题，但对每访客收入，几笔大单会让结果噪声很大，所以测收入需要更大的样本。见统计显著性。

在 TapCub 里看中位数

• 监测 › 性能：卡片可以在 P95、P75、中位数和平均值之间切换；趋势和分组明细可选 P50、P75、P90、P99。
• 全端分析 › 行为分析 › 行为分析：对订单金额这类属性，算法可以选求和、均值、中位数或高分位，再按来源或设备拆分。
• 间隔分析给出两个事件之间时间的中位数和分位数，比如从注册到首次购买。

相关阅读

• 数据中的异常值：怎么找出来、怎么处理
• 四分位距（IQR）
• 分析事件分布