Estatística

Calculadora de média, mediana e moda

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O que é uma calculadora de média, mediana e moda?

Uma calculadora de média, mediana e moda é uma ferramenta estatística que recebe uma lista de números e relata instantaneamente as medidas mais comuns de tendência central e dispersão: a média (média aritmética), a mediana (valor central), a moda (valor mais frequente), a amplitude (a diferença entre o maior e o menor valor) e a contagem (quantos valores você inseriu).

Esses cinco números são a base da estatística descritiva. A média, a mediana e a moda descrevem cada uma o «centro» de um conjunto de dados a partir de um ângulo diferente, enquanto a amplitude dá uma noção rápida de quão dispersos estão os valores. Em vez de resolver cada fórmula manualmente, você simplesmente digita seus números e a calculadora faz a aritmética para você, o que é especialmente útil para conjuntos de dados grandes, onde a contagem manual se torna propensa a erros.

Como funciona?

A calculadora lê cada número que você insere, ignora as linhas em branco e, em seguida, aplica as definições padrão abaixo à lista depurada.

Média

A média é a soma de todos os valores dividida por quantos valores existem:

Mean=i=1nxin\text{Mean} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n}

onde xix_i é cada valor e nn é a contagem.

Mediana

A mediana é o valor central uma vez que os dados são ordenados de forma crescente. Com uma contagem ímpar, é o único valor central; com uma contagem par, é a média dos dois valores centrais:

Median={x(n+1)/2n oddxn/2+xn/2+12n even\text{Median} = \begin{cases} x_{(n+1)/2} & n \text{ odd} \\[4pt] \dfrac{x_{n/2} + x_{n/2 + 1}}{2} & n \text{ even} \end{cases}

Moda

A moda é o valor (ou os valores) que aparece com mais frequência. Se cada valor ocorre exatamente uma vez, não há moda e a calculadora relata «Nenhuma». Se dois ou mais valores empatam na frequência mais alta, o conjunto de dados é multimodal e cada valor vencedor é listado.

Amplitude

A amplitude mede a dispersão como a diferença entre os valores máximo e mínimo:

Range=max(xi)min(xi)\text{Range} = \max(x_i) - \min(x_i)

Contagem

A contagem é simplesmente nn, o número de valores válidos na sua lista.

Exemplos resolvidos

Exemplo 1: um conjunto de cinco números

Tome o conjunto de dados 1,2,2,3,41, 2, 2, 3, 4.

  • Média: 1+2+2+3+45=125=2.4\dfrac{1 + 2 + 2 + 3 + 4}{5} = \dfrac{12}{5} = 2.4
  • Mediana: o valor central ordenado é 22.
  • Moda: 22 aparece duas vezes, mais do que qualquer outro valor, então a moda é 22.
  • Amplitude: 41=34 - 1 = 3.
  • Contagem: 55.

Exemplo 2: nenhum valor repetido

Tome o conjunto de dados 5,3,8,15, 3, 8, 1.

  • Média: 5+3+8+14=174=4.25\dfrac{5 + 3 + 8 + 1}{4} = \dfrac{17}{4} = 4.25
  • Mediana: ordenado, o conjunto é 1,3,5,81, 3, 5, 8; os dois valores centrais são 33 e 55, então a mediana é 3+52=4\dfrac{3 + 5}{2} = 4.
  • Moda: cada valor aparece uma vez, então não há moda (a calculadora mostra «Nenhuma»).
  • Amplitude: 81=78 - 1 = 7.

Exemplo 3: mais de uma moda

Tome o conjunto de dados 1,2,2,3,31, 2, 2, 3, 3. Aqui tanto 22 quanto 33 aparecem duas vezes, empatando na frequência mais alta, então o conjunto de dados é bimodal e a moda é relatada como 2,32, 3.

Notas práticas

  • Os valores atípicos deslocam a média, não a mediana. Quando um conjunto de dados contém alguns valores extremos, a mediana costuma ser um valor «típico» mais representativo do que a média. Comparar as duas é uma forma rápida de detectar a assimetria.
  • A moda é ideal para categorias. Para tamanhos de calçados, respostas de pesquisas ou qualquer valor que se repita, a moda diz a você o que é mais comum; para medições contínuas que raramente se repetem, «Nenhuma» é um resultado normal.
  • As linhas em branco são ignoradas, portanto você pode deixar linhas extras vazias sem afetar os resultados.

Se você só precisa da média dos seus números, a ferramenta dedicada em https://www.mega-calculator.com/pt/statistics/average/ é uma opção mais rápida, enquanto https://www.mega-calculator.com/pt/statistics/standard-deviation/ e https://www.mega-calculator.com/pt/statistics/critical-value/ ajudam quando você passa de descrever uma amostra para medir sua dispersão e fazer inferências sobre uma população.

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