衡量一组价值的质量和分布的最佳方法是什么？

Question

这是我真正的意思：

我正在对具有不同“软故障”类型条件的设备组使用测试脚本。
例如：测试一组无线电在不同频率上的信号强度。
我想找到产生最佳结果的测试条件（在我的示例中为频率）
适用于所有设备（收音机）。

我无法清楚地确定一个数学模型。
请告诉我我想太多了，我缺少一些明显的方法！

乍一看，您可能会认为我只是想要平均水平，但这并不是什么好事。 8 台收音机中的 7 台可能在一个频率上具有很强的信号强度，但最后一台收音机可能无法正常工作。此方案可能具有良好的平均值，但不能测量值的分布。中值可能更接近我需要的值，但还是不行。

最终目标是一个指标，可用于衡量一个组的结果，即该组的综合表现在每个设置上的比较情况 - 考虑到值的分布。 有谁知道这是否可以在不使用阈值的情况下完成？

3 种不同频率的随机数据示例（数值越高越好）：

             F1       F2     F3
 Radio 1    -55      -65    -40
 Radio 2    -60      -66    -99
 Radio 3    -65      -67    -70
 Radio 4    -70      -68    -80
 Radio 5    -99      -69    -50
 Radio 6    -50      -68    -60
 Radio 7    -65      -69    -60  
 Radio 8    -70      -68    -70

 Median     -65      -68    -65
 Average    -66.75   -67.5  -66.13

基于较高的值更好的条件，F2 是这里的最佳选择，尽管它的中值和平均值较差。

Answer 1

使用标准差？我认为您仍然需要某种阈值-例如，我想有一组它们都紧密分布在一个较差的值（例如-72）附近，这对于大多数工作良好和一个工作的人来说并不可取很糟糕。如果有一些严格的救助值（比如任何低于 90 的收音机），您可以明确地进行测试。

如果您只关心均匀性，只需测试标准偏差即可。