• 30, Tháng 09, 2026
• SnetUni
• Phòng thí nghiệm Toán học & Thống Kê ảo
• 6 lượt xem

Chủ Đề

• Central Tendency (Xu hướng trung tâm / Đại lượng đo độ tập trung)

• Trung bình

Mục Tiêu Học Tập 

• Lý giải cách tính giá trị trung bình (tại sao lại áp dụng công thức đó).

• Mô tả giá trị trung bình dưới các góc độ: sự san bằng (leveling), sự phân chia công bằng (fair share) và điểm cân bằng (balance point).

• Dự đoán tác động của (các) giá trị ngoại lệ (outlier) đối với giá trị trung bình.

• So sánh tập dữ liệu ban đầu với tập dữ liệu đã biến đổi để xem giá trị trung bình (khi san bằng, chia đều hoặc cân bằng) thay đổi như thế nào so với ban đầu.

Đối Chiếu Chuẩn Đầu Ra (Standards Alignment)

Chuẩn Common Core - Toán học (Hoa Kỳ)

• 6.SP.A.2: Hiểu rằng một tập dữ liệu thu thập được để trả lời câu hỏi thống kê đều có một sự phân bố (distribution) nhất định; sự phân bố này có thể được mô tả thông qua đại lượng trung tâm (center), độ tán sắc/độ xòe (spread) và hình dạng tổng thể (overall shape).

• 6.SP.A.3: Nhận biết rằng một đại lượng đo xu hướng trung tâm của tập dữ liệu số sẽ tóm tắt toàn bộ các giá trị của tập dữ liệu đó bằng một số duy nhất, trong khi đại lượng đo độ biến thiên sẽ mô tả mức độ biến động của các giá trị đó bằng một số duy nhất.

Chú thích thuật ngữ Thống kê Toán học:

• Central Tendency (Xu hướng trung tâm / Đại lượng đo độ tập trung): Các số liệu đại diện cho vị trí trung tâm của tập dữ liệu (bao gồm Số trung bình - Mean, Số trung vị - Median, Yếu tố/Yếu vị - Mode).

• Outlier (Giá trị ngoại lệ / Giá trị dị biệt): Giá trị quá lớn hoặc quá nhỏ so với phần lớn các giá trị còn lại trong tập dữ liệu, làm ảnh hưởng đáng kể đến giá trị trung bình.

• Fair Share / Leveling (Chia đều / San bằng): Cách tiếp cận trực quan giúp học sinh tiểu học và THCS hiểu bản chất của số trung bình: gom tất cả lại rồi chia đều cho các phần tử.

• Chia sẻ bài viết: