我的真正意思是：
我在不同的"软故障"类型的设备上使用测试脚本
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（无线电）。
我很难清楚地确定这个问题的数学模型
请告诉我，我想得太多了，有一些明显的方法我错过了！
乍一看，你可能会认为我只是想要平均值，但这并不好。八分之七的无线电可能在一个频率上具有很强的信号强度，但最后一个无线电可能工作不好。这个场景可能有一个很好的平均值，但不能测量值的分布。中值可能更接近我所需要的，但它仍然不起作用。
最终目标是一个指标，可用于衡量团队的结果，即团队在每种设置下的综合表现比较情况——考虑到值的分布有人知道这是否可以在不使用阈值的情况下完成吗
3种不同频率的随机数据示例（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
基于值越高越好的条件，F2是这里的最佳选择，尽管它的中位数和平均值较差。
使用标准偏差？我认为你仍然需要某种阈值——例如，我认为有一个集合，它们都紧紧地分布在一个低值（比如-72）周围，这比大多数工作良好和工作不好的人都不好。如果有一些严格的保释值（就像任何比90更差的收音机一样），你可以明确地测试它。
如果你所关心的只是一致性，只需测试标准偏差即可。