Fictief voorbeeld: 60 of 40 seconden
In dezelfde scope worden 6000 seconden geregistreerd voor 100 actieve gebruikers en 150 sessies. Gemiddeld per actieve gebruiker is dat 60 seconden; per sessie 40 seconden. Naam en noemer horen bij de waarde.
| Fictieve meting | Waarde | Noemer of eenheid |
|---|---|---|
| Totale geregistreerde tijd | 6000 | Seconden. |
| Actieve gebruikers | 100 | De hele periode. |
| Sessies | 150 | Dezelfde scope. |
| Gemiddeld per actieve gebruiker | 60 | 6000 / 100, in seconden. |
| Gemiddeld per sessie | 40 | 6000 / 150, in seconden. |
Voorkom misleidende vergelijkingen
- Scheid engagementtijd, verstreken tijd en sessieaantallen. Een gefocust tabblad bewijst geen lezen of begrijpen.
- Middel daggemiddelden niet zomaar: gebruikers kunnen op meerdere dagen terugkeren. Bereken opnieuw met totalen en de juiste noemer van de hele periode.
- Documenteer verzameling, filters, apparaten en taak. Controleer ontbrekende gegevens vóór interpretatie van nul of korte tijd.
Verbeter de taak in plaats van wachten te verlengen
Minder tijd bij praktische informatie kan een beter antwoord betekenen; meer tijd bij een proces kan moeite tonen. Combineer duur, afronding, fouten en gebruikersonderzoek. Voeg geen kunstmatige stappen toe om een gemiddelde te verhogen.
Primaire bronnen
Ontbrekende waarden, nul en schatting
Een ontbrekende waarneming is geen gemeten nul.
- Scheid niet ontvangen velden, niet toepasselijke waarnemingen en verzamelfouten. Behoud nul als geldige meting; alle lege waarden door nul vervangen vermengt verschillende toestanden.
- In het fictieve voorbeeld [10, ontbrekend, 0] is het gemiddelde van twee waarnemingen 5. Door drie delen na nulvervanging beantwoordt een andere vraag; toon beide aantallen.
- Bewaar bij schatting een imputatiekenmerk en de toegepaste regel. Vergelijk met en zonder schattingen; toon bij nul geldige waarnemingen geen resultaat in plaats van een nulgemiddelde.
Herhaalbare acceptatiecasus
Fictief voorbeeld: deze gegevens beschrijven geen klant of waargenomen resultaat.
Casusgegevens bekijken
{
"values": [
10,
null,
0
],
"observed_count": 2,
"mean_observed": 5,
"mean_if_missing_replaced_with_zero": 3.3333333333,
"extended_sample": {
"values": [
10,
null,
0,
20,
null,
30
],
"known_count": 4,
"expected_count": 6,
"known_sum": 60,
"mean_observed": 15,
"mean_after_zero_fill": 10
},
"missing_only_sample": {
"values": [
null,
null
],
"known_count": 0,
"mean_observed": null
}
}Verwachte beslissing
Het gemiddelde van waargenomen waarden is 5. Ontbrekend door nul vervangen verandert populatie en resultaat.
Dezelfde gegevens, twee gemiddelden: toon de regel
Fictieve gegevens: [10, ontbrekend, 0, 20, ontbrekend, 30]. Vier bekende waarden bij zes verwachte waarnemingen; bekende som: 60. De aanwezige nul is waargenomen.
| Behandeling | Berekening gemiddelde | Interpretatie |
|---|---|---|
| Alleen bekende waarden | 60 ÷ 4 = 15 | Het gemiddelde beschrijft vier bekende waarden. Het bewijst niet dat de twee ontbrekende waarden dezelfde verdeling zouden hebben. |
| Ontbrekende waarden door nul vervangen | 60 ÷ 6 = 10 | Twee nullen zijn via een regel toegevoegd, niet waargenomen. Dit gemiddelde beantwoordt een andere vraag; onderbouw de regel vóór vergelijking. |
| Andere steekproef: [ontbrekend, ontbrekend] | Niet berekenbaar | Geen bekende waarden: toon niet beschikbaar. Een gemiddelde van nul zou een niet-bestaande waarneming suggereren. |
Verificatieprocedure
- Scheid ontbrekende, nul- en geschatte waarden.
- Bereken gemiddelden vóór en na uitsluiting.
- Bewaar aantallen en regels per variabele.
Bewijst een nulsom dat alle waarden nul waren?
Nee. Controleer het aantal aanwezige waarden en het gedrag bij lege verzamelingen; ontbreken bewijst geen nulmeting.
Primaire bron: pandas — Working with missing data. Verwante methode: lees de praktische gids.