Average 如何平均和平均比较不同数据元素数量的类别？

我正在提取一个类别列表，其中包含许多列出的值。然后我取平均值并进行比较。这里是一般性的解释

例如：

• 第1类有2个要素
• 第2类有5个要素
• 第3类有9个要素
• 第4类有10个要素
• 第5类有17个要素
• 第6类有26个要素
• 第7类有55个要素

在每个类别中，都有包含分数的单个元素。我试图将整个类别的平均分数与另一个类别的平均分数进行比较

问题在于，由于每个类别包含不同数量的元素，因此要评估的平均比较结果并不相同。例如，将具有2个元素的类别1与具有55个元素的类别7进行比较

如果类别1有55个元素，那么我可以说，我同样将总价值与类别55个元素进行比较

我的第一个想法是，每个类别必须有10个分数才能进行同等比较

对于类别1，我考虑只取2分，然后加上8个零，以表明该类别由于没有8分中的其余部分而较弱，而与类别7相比，该类别在52分中排名前10位的得分最强，但我认为这不会提供任何有用的结果

这同样适用于具有5个元素的类别2，5个零被分解成10。 这同样适用于包含9个元素的类别3，其中1个零被分解成10个

我想做的是找到一种方法，通过知道每个类别与10个分数的设定限制进行比较，来衡量哪个类别的分数比其他类别的分数更高

是否有一个过程或方法可以解决这个问题？有没有更好的办法

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谢谢大家!

我们无法为您决定哪一个聚合函数最适合您的情况。通常，人们使用平均值或最大值，如：

select category, count(1), avg(score), max(score) from scores group by category