संख्याओं की एक श्रृंखला का "औसत" मूल्य मध्य संख्या को संदर्भित करता है जब सभी डेटा क्रमिक रूप से आदेश दिया जाता है। सामान्य औसत गणना की तुलना में मेडियन गणना आउटलेर्स से कम प्रभावित होती है। आउटलेर चरम माप हैं, जो अन्य सभी नंबरों से बहुत अधिक विचलन करते हैं, इसलिए ऐसे मामलों में जहां एक या अधिक आउटलेर एक मानक औसत को तिरछा कर देंगे, मध्ययुगीन मूल्यों का उपयोग किया जा सकता है, क्योंकि वे बाह्य-अव्यवस्थित पूर्वाग्रह का विरोध करते हैं। जैसे ही अधिक डेटा जोड़ा जाता है, मंझला बदल सकता है, लेकिन यह आमतौर पर औसत के रूप में नाटकीय रूप से नहीं बदलेगा।
छोटी से लेकर सबसे बड़ी संख्या तक अपनी श्रृंखला का आदेश दें। एक उदाहरण के रूप में, मान लें कि आपके पास 5, 8, 1, 3, 155, 7, 7, 6, 7, 8 हैं। आप उन्हें 1, 3, 5, 6, 6, 7, 7, 7 के रूप में व्यवस्थित करेंगे। 8, 155।
मध्य संख्या के लिए देखें। यदि दो मध्य संख्याएँ हैं, जैसा कि समान संख्या में डेटा बिंदुओं के साथ होता है, तो आप दो मध्य संख्याओं का औसत लेंगे। उदाहरण में, मध्य संख्या 6 और 7 हैं। चूंकि दो संख्याओं का औसत 2 से विभाजित होता है, आप 6.5 का औसत मान प्राप्त करते हैं।
ध्यान दें कि पूरे डेटा सेट का औसत 20.5 होगा, इसलिए आप यह देख सकते हैं कि माध्य लेने में क्या अंतर है। 155 का आंकड़ा एक बाहरी है, बाकी संख्याओं के अनुरूप नहीं है। तो एक औसतन इस मामले में औसत से बेहतर उपाय प्रदान करता है।
क्रम में संख्याएँ जोड़ते रहें, जैसा कि आप उन्हें प्राप्त करते हैं। उदाहरण को जारी रखने के लिए, मान लीजिए कि आपने पाँच नए डेटा पॉइंट्स को 1, 8, 7, 9, 205 के रूप में मापा है। आप बस उन्हें अपनी सूची में जोड़ देंगे, ताकि यह 1, 1, 3, 5, 6, 6, 7, पढ़ें 7, 7, 7, 8, 8, 9, 155, 205।
नया माध्य संख्या ज्ञात करें, जैसा आपने पहले किया था। उदाहरण में, 15 डेटा पॉइंट हैं, इसलिए आप बस बीच वाले को ढूंढते हैं, जो "7" है।
यदि आप एक औसत का उपयोग कर रहे थे, तो आप 29 की गणना करेंगे, जो फिर से किसी भी डेटा बिंदु से दूर एक बड़े आकार का मार्जिन है।
मध्ययुगीन मूल्यों में परिवर्तन की गणना करने के लिए पुराने मंझले से नई औसत गणना को घटाएं। उदाहरण में, गणना 7.0 माइनस 6.5 होगी, जो बताता है कि माध्य 0.5 से बदल गया है।
यदि आप एक औसत की गणना कर रहे हैं, तो परिवर्तन 8.5 होगा, जो कि एक बड़ी छलांग है, और शायद अनुचित है।