什么是小值平均值 小值平均：计算平均值的一种方法

1、小值平均值的意义

小值平均值是统计中一种常见的平均值计算方法，它是指将一组数据中最小的几个数值（通常为15%）剔除后，再对剩余的数值求平均值。

小值平均值能够减小因小概率事件对平均值造成的影响，从而更加准确地反映数据集的中心趋势。在数据分析及评价中常常用到该指标，如评估基金业绩、证券投资收益等。同时，小值平均值也能够降低存在极端值时对数据平均值的影响，更精确地描述数据集整体特性。

2、小值平均值的计算方法

小值平均值是基于原始数据集计算的，计算步骤如下：

Step 1：将原始数据集按从小到大的顺序排序；

Step 2：剔除排序后的前15%的数据，保留剩下的数据；

Step 3：对Step 2中保留的数据求平均，即为小值平均值。

3、小值平均值与传统平均值的比较

传统平均值是指将一组数据所有值相加，再除以数据的个数。与传统平均值相比，小值平均值的结果更可靠，更能反映数据的中心位置。

当数据出现异常值时，传统平均值容易受到异常值的影响，导致结果不够准确。而小值平均值通过剔除数据中15%的极端数值，对数据选择性剔除异常值，更加准确地计算平均值。因此，对于含有异常值的数据，小值平均值更合适。

4、小值平均值的局限性

尽管小值平均值在提高计算平均值准确性方面有明显优势，但它也存在一些局限性。

首先，小值平均值只考虑数据分布中最小的15%数据，对于数据分布较为均匀的数据集，使用小值平均值可能会导致信息的丢失。

其次，小值平均值不适用于极端数据集。在数据分布极度不均衡时，包含小值平均值的其他统计指标也不太适用。

最后，小值平均值在统计量不够大的情况下，也未能对数据集分析和描述起到很大的改善作用。