Średnia arytmetyczna zwykła to podstawowa metoda statystyczna, która polega na sumowaniu wszystkich wartości i dzieleniu przez ich liczbę. W analizowanej sytuacji, wartość łączna 1 kg pomidorów wynosi 12,50 zł, a średnia cena 2,50 zł za 1 kg jest uzyskiwana poprzez podzielenie łącznej wartości przez liczbę sklepów, czyli 5 (12,50 zł / 5 = 2,50 zł). To podejście jest powszechnie stosowane w analizach danych, szczególnie w kontekście cen i kosztów, ponieważ pozwala na uzyskanie prostej i zrozumiałej miary centralnej. Średnia arytmetyczna jest efektywna w sytuacjach, gdy wartości są porównywalne i równoważne, co jest typowe w przypadku cen jednego produktu w różnych punktach sprzedaży. Zastosowanie średniej arytmetycznej w analizach rynkowych jest standardem w biznesie, ponieważ pozwala na identyfikację trendów oraz porównywanie wyników z różnych okresów. Warto jednak pamiętać, że średnia arytmetyczna może być wrażliwa na wartości odstające, co jest istotne przy interpretacji wyników.
Analizując inne odpowiedzi, warto zauważyć, że średnia arytmetyczna ważona może być mylona z arytmetyczną zwykłą. W przypadku średniej ważonej, różne wartości są mnożone przez przypisane im wagi, co nie ma zastosowania w analizowanej sytuacji, gdzie wszystkie ceny pomidorów są traktowane jednakowo. W praktyce średnia ważona jest stosowana, gdy poszczególne wartości mają różne znaczenie. Przykładem może być obliczanie średniej ocen ucznia, gdzie oceny mają różne wagi w zależności od liczby punktów możliwych do zdobycia. Z kolei średnia harmoniczna jest używana przy obliczeniach związanych z prędkościami i płynnościami, co również nie pasuje do tej analizy cen. Jest to miara, która znajduje swoje zastosowanie w sytuacjach, gdzie interesuje nas średnia stawka na jednostkę wartości, np. przy obliczaniu średniej ceny za jednostkę w przypadku różnych ilości. Średnia geometryczna, z drugiej strony, jest wykorzystywana w analizach dotyczących wzrostu procentowego i jest odpowiednia dla danych o różnym rozkładzie. W każdej z tych niewłaściwych odpowiedzi występują podstawowe błędy, które wynikają z pomylenia zasad stosowania różnych typów średnich. Ważne jest, aby prawidłowo dobierać metody statystyczne w zależności od kontekstu analizy, co jest kluczowe w profesjonalnym podejściu do analizy danych. Zachowanie ostrożności przy wyborze miar statystycznych pomaga w uzyskaniu wiarygodnych i użytecznych wyników analitycznych.