Odpowiedź "dominantę" jest prawidłowa, ponieważ w analizie danych statystycznych dominanta (lub moda) to wartość, która występuje najczęściej w danym zbiorze danych. W kontekście zatrudnienia w przedsiębiorstwie, stwierdzenie, że najwięcej pracowników znajduje się w przedziale wiekowym 30-40 lat, oznacza, że to właśnie ten przedział jest dominujący w analizowanej grupie. W praktyce, zrozumienie i identyfikacja dominanty mogą być kluczowe dla strategii HR, na przykład w kontekście planowania szkoleń, podejmowania decyzji o rekrutacji, czy kształtowania polityki zatrudnienia. Dobrą praktyką w analizie danych jest nie tylko identyfikacja dominanty, ale także jej porównanie z innymi miarami tendencji centralnej, jak średnia czy mediana, co pozwala na lepsze zrozumienie struktury danych. Na rynku pracy wiedza o tym, które grupy wiekowe dominują w danym sektorze, może również wpływać na marketing i strategię produktów oferowanych przez przedsiębiorstwo.
Wybór odpowiedzi średnia arytmetyczna, mediana lub średnia geometryczna wskazuje na pewne nieporozumienia dotyczące miar tendencji centralnej. Średnia arytmetyczna, będąca sumą wszystkich wartości podzieloną przez ich liczbę, nie uwzględnia rozkładów wartości, co może prowadzić do mylących wniosków, zwłaszcza w przypadku danych z dużymi odchyleniami. Takie podejście może nieodzwierciedlać rzeczywistego stanu rzeczy w przypadku, gdy istnieją skrajne wartości, które mogą znacząco wpłynąć na wynik. Mediana, definiowana jako wartość środkowa w uporządkowanym zbiorze danych, również nie pasuje do opisanego kontekstu, ponieważ nie wskazuje na najczęściej występującą wartość. Mediana jest bardziej użyteczna w analizie rozkładów, gdzie chcemy uniknąć wpływu ekstremalnych wartości. Średnia geometryczna zaś, stosowana głównie w kontekście danych finansowych lub wskaźników wzrostu, nie znajduje zastosowania w analizie przedziałów wiekowych. Wybór niewłaściwej miary tendencji centralnej może prowadzić do błędnych decyzji, co w kontekście analizy zatrudnienia może skutkować nieefektywnym planowaniem kadrowym. Zatem zrozumienie, kiedy zastosować konkretne miary, jest kluczowe dla skutecznej analizy danych.