Poprawna odpowiedź wynika z zastosowania średniej ważonej, co jest kluczowe w przypadkach, gdy grupy mają różne liczebności. W omawianym przykładzie, aby obliczyć średnią ważoną rację pokarmową dla mieszkańców internatu, należy pomnożyć rację pokarmową dziewcząt przez 40% oraz rację pokarmową chłopców przez 60%. Sumując te wartości, otrzymujemy 344 g jako średnią ważoną. Ta metoda jest szczególnie przydatna w analizie danych demograficznych oraz w dietetyce, gdzie różne grupy mogą mieć różne potrzeby żywieniowe. Na przykład, w praktyce żywieniowej często stosuje się średnie ważone do oceny zapotrzebowania kalorycznego różnych grup wiekowych lub płci, co pozwala na lepsze dostosowanie diety do specyficznych potrzeb mieszkańców. Warto również zauważyć, że średnia ważona jest bardziej reprezentatywna w takich przypadkach niż zwykła średnia arytmetyczna, gdyż uwzględnia różnorodność i proporcje w populacji.
Aby zrozumieć, dlaczego odpowiedzi takie jak 335 g, 670 g czy 228 g są niepoprawne, warto zwrócić uwagę na błędną interpretację pojęcia średniej ważonej. Średnia ważona wymaga pomnożenia wartości przez ich odpowiednie wagi, a nie jedynie sumowania wartości bez uwzględnienia proporcji. W przypadku odpowiedzi 335 g, można zauważyć, że mogło dojść do pomyłki przy obliczeniach, gdzie zamiast zastosować odpowiednie procentowe udziały, użyto wartości bezpośrednich, co prowadzi do niewłaściwego wyniku. Odpowiedź 670 g może wynikać z mylnego założenia, że należy zsumować wartości dla dziewcząt i chłopców bez ich ważenia, co nie oddaje rzeczywistości i nie uwzględnia różnic w liczebności grup. Natomiast odpowiedź 228 g może sugerować, że osoba obliczająca średnią mogła użyć niewłaściwych wskaźników lub po prostu błędnie zrozumieć dane dotyczące racji pokarmowych. Kluczowe w obliczeniach średniej ważonej jest zrozumienie, że każda grupa ma inną wagę w obliczeniach, co jest fundamentalne w analizach statystycznych i dietetycznych. Niezrozumienie tej koncepcji prowadzi do powszechnych błędów w obliczeniach, dlatego ważne jest stosowanie właściwych technik analizy danych w praktyce.
