中位数计算器 中位数计算器 计算器
浏览次数：2次
试用次数：4次
集成次数：0次
更新时间：2025.10.10
价格 集成

API在线试用与对比

此API产品提供中位数计算，适用于数据集的中心值测量，能有效避免极值影响。支持数据排序及中位数公式计算，适合分析偏态数据，最多处理50个数据值。

中位数计算器验证工具

数据值列表
显示计算步骤
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
async function calculatorMedian() {
    
    
    let url = 'https://openapi.explinks.com/您的username/v1/calculator_median/saf20251010857308ddcc24';
    
    const options = {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
            'x-mce-signature': 'AppCode/{您的Apikey}'
            // AppCode是常量,不用修改； Apikey在‘控制台 -->API KEYs --> 选择’API应用场景‘，复制API key
        },
        body: {"dataValues":[0],"showSteps":true}
    };
    
    try {
        const response = await fetch(url, options);
        const data = await response.json();
        
        console.log('状态码:', response.status);
        console.log('响应数据:', data);
        
        return data;
    } catch (error) {
        console.error('请求失败:', error);
        throw error;
    }
}

// 使用示例
calculatorMedian()
    .then(result => console.log('成功:', result))
    .catch(error => console.error('错误:', error));

更快的集成到AI及应用

无论个人还是企业，都能够快速的将API集成到你的应用场景，在多个渠道之间轻松切换。

API特性

精准计算，轻量返回
AI 模拟渠道
极简集成体验
获取API key→查看API接口→
<
产品介绍
>
📊

中位数计算器

如果您正在寻找一种更公平的方式来总结一组数据，这个中位数计算器就是为您准备的。数据集的平均数可能会受到少数极端值的显著影响，而中位数则不那么敏感。继续阅读以了解如何找到中位数，如何使用中位数公式找到一组数字的中位数，以及统计学书籍中使用的中位数符号的含义。

中位数是一种强大的统计工具，特别适用于处理包含异常值的数据集。与平均数相比，中位数能够更好地反映数据的"典型"值，尤其是在数据分布不均匀的情况下。

🧮

如何使用中位数公式找到中位数

现在我们知道了中位数是如何定义的，所以我们应该看看如何计算中位数。第一步是将值按数字顺序排序（或反向数字顺序 - 您会得到相同的结果！）。

  1. 将数值按升序排列
  2. 确定数据集中有多少个观测值
  3. 如果观测值数量为奇数，中位数就是排序后数据集正中间的数字
  4. 如果观测值数量为偶数，取中间两个数字的平均值

第二步是在排序的数据集中找到中间的数字或数字。您如何做到这一点取决于数据集中的值是奇数还是偶数。

📝

中位数公式

我们也可以写下两个找到中位数的公式，一个用于奇数情况，另一个用于偶数情况：

奇数数据集的中位数 = x(n+1)/2
偶数数据集的中位数 = (xn/2 + x(n+2)/2) / 2

其中：

  • x 是排序数据集中的一个值，下标表示其在排序列表中的位置
  • n 是数据集中值的数量
🌰

如何找到一组数字的中位数

让我们展示一个包含以下15个值的数据集的逐步解决方案示例：

原始数据：58, 47, 55, 6, 5, 14, 60, 3, 39, 6, 28, 15, 87, 31, 19

排序后的数据：3, 5, 6, 6, 14, 15, 19, 28, 31, 39, 47, 55, 58, 60, 87

计算过程：有15个值，使用公式 (n + 1) / 2，其中 n = 15，我们发现需要排序数据集中的第8个数字。

结果：所以中位数是 28。

另一个数据集有16个值：

原始数据：71, 71, 5, 18, 98, 23, 53, 92, 74, 82, 65, 74, 97, 75, 87, 13

排序后的数据：5, 13, 18, 23, 53, 65, 71, 71, 74, 74, 75, 82, 87, 92, 97, 98

计算过程：当值的数量为偶数时，我们需要取第 n/2 个和第 (n+2)/2 个值的平均值。所以是第8个和第9个值，分别是71和74。

结果：然后我们需要取这些值的平均值：(71 + 74) / 2 = 145 / 2 = 72.5。所以中位数是 72.5。

🌍

中位数 vs. 平均数

中位数和平均数都是中心趋势的度量，即我们用它们来描述数据集的中心位置。

何时使用中位数：对于偏斜分布或如果您看到明显的异常值（即远离其余数据集的观测值），请使用中位数。如果您使用平均数，这些因素会扭曲结果。

何时使用平均数：对于没有明显异常值的对称分布，请使用平均数。

实际例子：让我们看一个说明中位数和平均数之间差异的例子。对于数据集 4, 5, 6, 7，平均数和中位数相同，值为 5.5。如果我们添加数字 88，平均数跳升到 22，而中位数只是略微增加到 6。

因此，对于偏斜数据集，如家庭收入，中位数是"典型"值的更好度量。

📚

中位数 vs. 众数

中位数与众数如何比较？众数是数据集中出现次数最多的值。对于正态分布，众数将与中位数和平均数具有相同的值。对于偏斜分布，这三个值可能差异很大。

中位数符号：没有标准的中位数符号，但一些常用的符号是 x̃、μ₁/₂ 和 M。

何时相等：对于对称分布（例如正态分布），平均数和中位数重合。如果这种分布只有一个众数，那么这个众数与中位数和平均数重合。

在整篇文章中，我们一直在处理样本的中位数。如果您在统计学中遇到中位数并需要测试两个总体中位数的相等性，您可能想看看我们的 Wilcoxon-Mann-Whitney U 检验计算器。

❓

常见问题

如何计算中位数？

要确定数据集的中位数，请执行以下步骤：1. 按升序排列观测值。2. 确定（例如，计数）数据集中有多少个观测值。3. 如果您有奇数个观测值，在您的（排序的！）数据集的正中间有一个数字。这就是中位数。4. 如果您有偶数个观测值，中间有两个数字。将它们相加并将结果除以2：结果就是中位数！

集合 0, 1, 1, 18 的中位数是什么？

答案是 1。我们的数据已经排序，它有四个元素。我们清楚地看到中间的两个值是 1 和 1。计算两个相同数字的平均值没有问题：它又是 1，这就是我们的中位数。

何时应该使用中位数 vs 平均数？

中位数和平均数都是中心趋势的度量。对于偏斜分布或如果您看到明显的异常值，请使用中位数。这些因素会扭曲平均数的结果。对于没有明显异常值的对称分布，请使用平均数。

何时中位数等于平均数？

对于对称分布（例如正态分布），平均数和中位数重合。如果这种分布只有一个众数，那么这个众数与中位数和平均数重合。

API接口列表
中位数计算器
中位数计算器
1.1 简要描述
中位数计算器
1.2 请求URL
/calculator/v1/calculator_median/001
1.3 请求方式
POST
1.4 入参
参数名 参数类型 默认值 是否必传 描述
dataValues array [1,2,3,4,5] 否 需要计算中位数的数值数组，支持整数和小数
showSteps boolean false 否 是否返回详细的计算步骤和排序过程
1.5 出参
参数名 参数类型 默认值 描述
median number 计算得出的中位数值
calculationSteps array 详细的计算过程说明（当showSteps为true时返回）
sortedData array 按升序排列后的数据数组
isEvenCount boolean 标识数据个数是否为偶数
dataCount integer 输入数据的总个数
1.6 错误码
错误码 错误信息 描述
FP00000 成功
FP03333 失败
1.7 示例 
参考上方对接示例