<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0">
    <channel>
        <title>Mean - Nhãn - NZQIRC</title>
        <link>https://nzqirc.xyz/tags/mean/</link>
        <description>Mean - Nhãn - NZQIRC</description>
        <generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>vi</language><copyright>This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.</copyright><lastBuildDate>Wed, 12 Aug 2026 19:15:00 &#43;0700</lastBuildDate><atom:link href="https://nzqirc.xyz/tags/mean/" rel="self" type="application/rss+xml" /><item>
    <title>Mean, Median và Mode: Đừng để con số đánh lừa trực giác của bạn</title>
    <link>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/mean-median-mode/</link>
    <pubDate>Wed, 12 Aug 2026 19:15:00 &#43;0700</pubDate>
    <author>Du Mã</author>
    <guid>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/mean-median-mode/</guid>
    <description><![CDATA[<p>Trong thống kê, để tóm tắt một tập dữ liệu lớn bằng một con số duy nhất, chúng ta thường dùng các &ldquo;đại lượng hướng tâm&rdquo; (measures of central tendency). Ba khái niệm quen thuộc nhất là <strong>Mean (Trung bình cộng)</strong>, <strong>Median (Trung vị)</strong>, và <strong>Mode (Yếu vị)</strong>.</p>
<p>Tuy nhiên, việc sử dụng sai đại lượng trong các bối cảnh khác nhau có thể bóp méo thực tế, dẫn đến những quyết định sai lầm. Dưới đây là cách phân biệt chúng và 3 ví dụ thực tế cho thấy khi nào một đại lượng thể hiện đúng bản chất của dữ liệu, trong khi hai đại lượng kia có thể gây ra những đánh giá sai lệch.</p>]]></description>
</item>
</channel>
</rss>
