Poprawna odpowiedź to 20 dni urlopu, ponieważ dominanta jest wartością, która występuje najczęściej w danym zbiorze danych. W analizowanej tabeli przedstawiającej liczbę dni urlopu oraz liczbę pracowników, wartość 20 dni ma najwięcej przypisanych pracowników - aż 35. W praktyce, zrozumienie pojęcia dominanty jest kluczowe w analizach statystycznych, szczególnie w kontekście HR oraz zarządzania zasobami ludzkimi. Poznanie najczęściej występujących wartości pozwala na optymalizację polityki urlopowej w firmie oraz lepsze planowanie zasobów. Warto też zwrócić uwagę, że dominanta pomaga zrozumieć potrzeby pracowników i dostosować systemy motywacyjne. Zastosowanie analizy statystycznej, w tym wyznaczanie dominanty, jest zgodne z dobrymi praktykami przy podejmowaniu decyzji opartych na danych. Dla specjalistów HR, umiejętność pracy z danymi statystycznymi jest niezbędna, aby skutecznie zarządzać personelem oraz planować przyszłe strategie kadrowe.
Wybór innej wartości jako odpowiedzi na pytanie o dominantę może wynikać z niezrozumienia istoty tego pojęcia w statystyce. Dominanta, będąca wartością modalną, to punkt, który w zbiorze danych występuje najczęściej. Odpowiedzi takie jak 26, 17 czy 14 nie są poprawne, ponieważ nie odpowiadają na pytanie o najczęściej występującą wartość. Często popełnianym błędem jest zakładanie, że inne liczby mogą być równie ważne, co prowadzi do błędnych wniosków. Na przykład, wybór 26 może wynikać z mylenia dominanty z medianą, która to reprezentuje wartość środkową. Podobnie, 17 i 14 mogą być mylone z innymi wartościami statystycznymi, które nie mają związku z analizowanym zestawem danych. W praktyce, mylenie tych pojęć jest powszechne, co utrudnia właściwe interpretowanie danych. Warto pamiętać, że w kontekście polityki urlopowej w firmach, zrozumienie znaczenia dominanty pozwala na skuteczniejsze zarządzanie urlopami pracowników oraz lepsze planowanie zasobów ludzkich. Dlatego istotne jest, aby przy analizie danych zachować ostrożność i dokładność w korzystaniu z podstawowych pojęć statystycznych.