Каковы преимущества и недостатки использования модального значения в статистических данных?

Преимущества использования модального значения в статистических данных:

• Возможность быстро определить наиболее популярные варианты. sky.pro Это важно в маркетинговых исследованиях, социологических опросах, при анализе потребительских предпочтений. sky.pro
• Устойчивость к выбросам. sky.pro Мода не зависит от экстремальных значений в наборе данных и сохраняет информативность при наличии аномальных наблюдений. sky.pro
• Применимость к качественным данным. sky.pro Мода может использоваться для анализа номинальных и порядковых шкал, расширяет арсенал аналитических методов для категориальных переменных. sky.pro

Некоторые недостатки использования модального значения в статистических данных:

• Нестабильность при малых выборках. sky.pro Мода может значительно изменяться при небольших изменениях в данных, поэтому при работе с ограниченными наборами данных нужно проявлять осторожность. sky.pro
• Не учитывает величину других значений в наборе данных. sky.pro
• Может быть неинформативным для непрерывных данных без группировки. sky.pro
• В случае равномерного распределения мода может не существовать. sky.pro
• Множественность модальных значений (мультимодальность). sky.pro dzen.ru Множество модальных значений мешают получить представление о самых популярных значениях. dzen.ru