データを昇順に並べる。 データの個数が奇数の場合： 中央の値が中央値になる。 データの個数が偶数の場合： 中央の2つの値の平均を取る。 例えば、データセットが [3, 1, 4, 2] の場合： 1. 昇順に並べると [1, 2, 3, 4] になる。 2. 個数は4（偶数）なので、2と3の平均を計算する。 3. (2 + 3) / 2 = 2.5 が中央値。 この方法で、どんなデータセットでも中央値を計算できるよ！

定義の違い 中央値（MEDIAN）: データを小さい順に並べたとき、真ん中に位置する値。データの数が奇数の場合は中央の値、偶数の場合は中央の2つの値の平均を取る。 平均（AVERAGE）: データの合計をデータの個数で割った値。全体の傾向を示すが、極端な値に影響されやすい。 影響を受ける要因 中央値: 極端な値（外れ値）の影響を受けにくい。例えば、収入のデータで一人だけ非常に高い収入があっても、中央値はその影響を受けず、より実態を反映することができる。 平均: 外れ値の影響を大きく受ける。例えば、ほとんどの人が年収300万円なのに、一人だけ年収1億円の場合、平均年収は大きく引き上げられてしまう。 使用例 中央値: 収入や不動産価格のように外れ値が存在するデータの分析に適している。 平均: テストの点数や身長など、外れ値が少ないデータの分析に適している。 このように、中央値と平均はそれぞれ異なる特性を持っていて、データの性質に応じて使い分けることが大切だよ。