【小心「平均值」陷阱：當現實極度不均時】
雖然常態分布（鐘形曲線）解釋了自然界許多現象，但並非所有數據都如此對稱平衡。當現實情況極度不均時，我們最依賴的「平均值」往往會變成一個危險的陷阱，讓我們誤判現狀。
以下是書中提到的典型例子：
1. 年收入的虛幻數字 來源指出，年收入分布通常不符合常態分布。假設一間辦公室有四個人：A、B、C 三人的年薪各為 300 萬日圓，但老闆 D 先生的年薪高達 2000 萬日圓。計算後的平均年薪會被拉高至 725 萬日圓。然而，這個數字對 A、B、C 來說高得離譜，對 D 來說又太低，平均值在此完全無法反映真實情況。
2. 離群值的拉扯力量 在統計學中，D 先生這種極端數據被稱為「離群值」。當資料中出現極高或極低的離群值時，它們會產生強大的拉力，將平均值帶離大多數數據所在的中心點，導致分布變得極其散亂。這就是為什麼在極度不均的社會或企業數據中，平均值往往會呈現出「大家都很富有」或「品質很穩定」的假象。
總結來說，統計學提醒我們：當數據分布不均時，不要盲信平均值。 如果我們在分析餐廳業績或客戶消費時忽視了這種不均，就可能針對錯誤的對象制定策略。
比喻： 這就像你跟一位身高 250 公分的巨人與一位 50 公分的侏儒站在一起，三人的「平均身高」看起來很正常，但現實中卻沒有任何一個人接近那個高度。這就是平均值在極端數據面前所撒的謊。
《圖解商用統計學入門》˙田久浩志
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