2.2 描述集中趋势的统计指标
正态分布的集中趋势和离散统计指标
正态分布的集中趋势和离散统计指标正态分布的集中趋势和离散统计指标1. 介绍正态分布是统计学中最常见的分布之一，其具有许多重要特性和应用。
在本篇文章中，我们将深入探讨正态分布的集中趋势和离散统计指标，以便更好地理解这一概念。
2. 正态分布的基本特点正态分布是一种连续型的概率分布，具有钟形曲线的特征。
它在统计学和自然科学中都有着广泛的应用，例如在财务、医学和经济学领域。
正态分布的基本特点包括均值、标准差等。
在一般情况下，我们希望通过统计样本来了解分布的集中趋势和离散程度。
3. 集中趋势指标所谓集中趋势指标，即用来衡量数据聚集程度的统计量。
常见的集中趋势指标包括均值、中位数和众数。
我们来逐一介绍它们的特点和应用。
3.1 均值均值是一组数据的平均值，它能够反映数据的集中程度。
在正态分布中，均值通常位于分布的中心位置，是一个常用的集中趋势指标。
3.2 中位数中位数是一组数据中间位置的数值，将数据按大小排序后，位于中间位置的数即为中位数。
与均值不同，中位数对特殊值的影响较小，更能反映数据的真实情况。
3.3 众数众数是一组数据中出现次数最多的数值，它能够指示数据的主要倾向。
在正态分布中，众数通常与均值和中位数重合。
通过对这些集中趋势指标的了解，我们可以更好地把握数据的分布特点和趋势走向。
4. 离散统计指标除了集中趋势指标外，我们还需要关注离散程度的统计指标，它能够反映数据的离散程度和分布的散布情况。
常见的离散统计指标包括标准差、方差和四分位数距等。
4.1 标准差和方差标准差和方差是用来衡量数据离散程度的指标，它们能够告诉我们数据的波动情况和分布的广度。
在正态分布中，标准差和方差通常较为稳定，能够很好地描述数据的分布特点。
4.2 四分位数距四分位数距是用来衡量数据分散情况的指标，它能够告诉我们数据的分布范围和离散程度。
通过四分位数距，我们可以更好地理解数据的离散特性和分布的广度。
5. 个人观点和总结通过对正态分布的集中趋势和离散统计指标的介绍和讨论，我深刻地意识到了这些指标对于数据分布的理解和分析是至关重要的。
研究生统计学 集中和离散趋势的描述
从频数分布可见 大多数观察值集 中在小值一端， 102名患者中有 79.41%的人的 发铜值在10μg/g 以下，呈正偏态 分布。
102名男性脑卒中患者发铜分布
发铜（μg/g） 2～ 4～ 6～ 8～ 10～ 12～ 14～ 16～ 18～ 20～ 22～ 24～ 26～ 合计
频数 3 9 38 31 6 5 2 1 2 1 1 2 1
所在组的频数
Px
L
i (n
x% fL) fm
(nx%fL) i; fm位数应用
• 确定医学参考值范围 (reference range)： 如95％参考值范围＝P97.5－P2.5； 表示有95％正常个体的测量值在此范围。
• 中位数M与四分位数间距一起使用，描述偏 态分布资料的特征。
Glg 1
flfg Xl
g 1
flg X n
X可为单个对数值或组中值
某医院神经科用火焰原子吸收光谱法测定了102名男性脑 卒中患者头发中微量元素铜（Cu）的含量（μg/g）,资 料如下，求平均含量。
2.3 5.7 6.7 7.2 7.7 8.4 9.1 9.6 12.6 25.2 3.3 6.1 6.7 7.2 7.8 8.5 9.1 9.8 12.8 25.6 3.4 6.2 6.8 7.3 7.8 8.6 9.2 9.8 13.4 26.4 4.0 6.3 6.8 7.4 7.8 8.6 9.3 9.9 13.8 4.1 6.3 6.9 7.5 7.8 8.7 9.4 10.1 15.3 4.2 6.4 7.0 7.5 7.9 8.7 9.4 10.2 15.6 4.4 6.5 7.1 7.5 8.0 8.8 9.4 10.6 17.4 5.1 6.5 7.1 7.6 8.1 8.8 9.5 10.9 18.5 5.4 6.5 7.1 7.6 8.2 8.9 9.6 11.0 18.7 5.5 6.5 7.1 7.6 8.3 9.0 9.6 11.6 20.3 5.7 6.7 7.1 7.6 8.3 9.0 9.6 12.5 23.2
以下适合描述定量资料集中趋势的指标
定量资料集中趋势的指标在统计学中，我们经常需要对一组数据进行总结和描述。
其中，数据的集中趋势是其中一个重要的方面。
集中趋势指标可以帮助我们了解数据的平均水平或者典型值，从而更好地理解数据的分布情况。
本文将介绍几个常用的定量资料集中趋势的指标，包括均值、中位数、众数和四分位数。
1. 均值均值是最常用和最简单的集中趋势指标之一。
它是将所有观察值相加后再除以观察值的总数得到的结果。
均值能够反映数据整体的平均水平。
计算公式如下：x‾=∑x i ni=1n其中，x‾表示样本均值，x i表示第i个观察值，n表示观察值的总数。
均值有以下几个特点：•对异常值敏感：当数据中存在极端异常值时，均值会受到其影响而偏离真实情况。
•可加性：如果将两组具有相同单位的数据合并在一起计算均值，则合并后的总体均值等于各部分均值的加权平均。
•适用范围广：对于大部分数据类型，均值都是一个有效的集中趋势指标。
2. 中位数中位数是将一组数据按照大小顺序排列后，处于中间位置的观察值。
如果观察值的总数是奇数，则中位数为排序后的中间值；如果观察值的总数是偶数，则中位数为排序后中间两个观察值的平均值。
中位数能够反映数据集合的典型水平。
计算公式如下：•当n为奇数时，中位数为第n+12个观察值；•当n为偶数时，中位数为第n2和第n2+1个观察值的平均值。
与均值相比，中位数具有以下优点：•对异常值不敏感：中位数只与排序后位置上的观察值相关，不受极端异常值影响。
•可以直接计算：无需事先对数据进行求和操作。
3. 众数众数是一组数据中出现次数最多的观察值。
众数能够反映数据集合中出现频率最高的取值。
在某些情况下，数据集合可能存在多个众数，这种情况被称为多模态分布。
而对于没有出现次数最多的观察值的数据集合，我们称之为无模态分布。
众数的计算并没有固定的公式，一般通过观察数据集合来判断出现频率最高的取值。
与均值和中位数相比，众数具有以下特点：•对离散型数据更加有效：众数适用于离散型数据，特别是分类变量。
描述集中趋势的有哪些
描述集中趋势的有哪些
描述集中趋势的常用统计量有以下几种：
1. 均值（Mean）：所有观察值的总和除以观测数量，用于描述数据的平均水平。
2. 中位数（Median）：将所有数据按大小排列，处于中间位置的数值，用于描述数据的中间值。
3. 众数（Mode）：数据中出现次数最多的数值，可以用于描述数据的最常出现的值。
4. 加权平均数（Weighted Mean）：根据每个观测值的权重计算均值。
在某些情况下，某些观测值可能比其他观测值更重要或具有更大的影响力。
5. 几何平均数（Geometric Mean）：将所有数据相乘然后开n次方，其中n 为观测数量。
适用于对数增长率大致相等的数据。
6. 调和平均数（Harmonic Mean）：观测数量除以所有观测值的倒数之和的倒数。
适用于速率、比率或分数数据。
7. 加权中位数（Weighted Median）：根据每个观测值的权重计算中位数。
适用于某些观测值比其他观测值更重要或具有更大的影响力的情况。
这些统计量可以用于提供不同视角的数据集中倾向的描述。
集中趋势的描述概念
集中趋势的描述概念集中趋势是统计学中用来描述一组数据中心位置的概念。
它是指数据的分布中心或数据点的集中度，常用来衡量数据的平均值、中位数和众数等。
通过集中趋势的描述，我们可以了解数据分布的特征，并于其他数据进行比较。
在统计分析中，常用的集中趋势描述概念包括平均值、中位数和众数。
首先，平均值是一组数据的算术平均数，通常用于衡量数据的集中度。
平均值是将所有数据求和后再除以数据的数量，反映了数据的总体平均水平。
平均值具有很好的性质，如可加性、线性性等，因此广泛应用于各个领域的数据分析中。
其次，中位数是将一组数据按照大小排序后，处于中间位置的数值。
中位数在统计学中也被称为第二四分位数，即将数据分为两部分，中位数将两部分的个数均分。
中位数对于一组数据来说，不会受到极端值的影响，所以适用于非正态分布甚至存在极端值的数据分析。
另外，众数是一组数据中出现频率最高的数值。
众数可以是一个或多个，如果有多个众数，则称为多峰分布。
众数对于数据集中区域的描述有一定的意义，但对于数据的分布形态呈现并不全面，所以常常需要众数与其他集中趋势指标同时使用。
以上是常见的集中趋势描述概念，它们在描述数据集整体特征时，各自有不同的适用场景。
此外，除了平均值、中位数和众数以外，还有一些其他的集中趋势描述方法。
一种是加权平均数，它是将每个数据点乘以一个权重因子后相加，再除以所有权重因子的总和。
加权平均数常用于对不同指标进行综合评价的场景，用权重因子来反映各个指标的重要程度。
还有一种是分位数，它是将一组数据按照大小排序后，分成几个相等的部分，每个部分的数值称为分位数。
常见的分位数有四分位数（将数据分为四部分）、十分位数（将数据分为十部分）等，用于描述数据的集中趋势和离散程度。
总而言之，集中趋势描述概念是用来衡量一组数据的中心位置的统计学方法。
平均值、中位数和众数是常见的集中趋势描述指标，但在实际应用中，根据数据的分布形态和分析目的，选择合适的集中趋势指标是必要的。
以下适合描述定量资料集中趋势的指标
以下适合描述定量资料集中趋势的指标在数据分析领域中，描述定量数据集中趋势的指标是非常重要的。
通过有效的指标可以清晰地呈现数据的变化趋势，帮助人们更好地理解数据的特征和变化规律。
以下是适合描述定量资料集中趋势的指标：1. 平均数：平均数是最常用的用来描述数据集中趋势的指标之一。
它可以反映数据的集中趋势，通常被用来表示数据的中心位置。
计算平均数的方法是将所有数据相加，然后除以数据的个数。
平均数的值越大，代表数据整体趋势偏向于较大的数值；反之亦然。
2. 中位数：中位数是将一组数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数值。
中位数不受特殊值的影响，更能反映数据的中间位置。
对于偏斜分布的数据，中位数可能更能准确描述数据的趋势。
3. 众数：众数代表一组数据中出现次数最多的数值。
它能够反映数据中的主要趋势，尤其适用于描述离散型数据的集中趋势。
4. 范围：范围是描述数据集中趋势的另一个重要指标，它是最大值和最小值之间的差异。
范围可以直观地展示数据的变化幅度，对于初步了解数据分布的特征很有帮助。
5. 方差和标准差：方差和标准差是用来描述数据的离散程度的指标，也可以反映数据集中趋势。
方差是每个数据与平均值之差的平方值的平均数，而标准差是方差的平方根。
这两个指标能够帮助我们了解数据的分布情况和数据点之间的离散程度。
6. 四分位数：四分位数是将一组数据分成四个部分的数值点，分别是最小值、第一四分位数、中位数和第三四分位数。
四分位数能够更全面地描述数据的分布情况，有助于发现数据的异常值和离群点。
以上是适合描述定量资料集中趋势的指标，每个指标都有其特定的应用场景和意义。
在实际数据分析中，我们可以根据数据的特征和需求选择合适的指标来描述数据的趋势和特征，从而更好地理解数据。
希望以上内容对您有所帮助。
个人观点和理解：在数据分析中，选择合适的描述趋势的指标对于准确理解数据的特征至关重要。
不同的指标能够呈现数据不同的角度和特征，我们需要根据具体的数据和分析目的来选择合适的指标。
数据的集中趋势与离散程度
数据的集中趋势与离散程度统计学中，描述和衡量数据分布特征的两个重要方面是集中趋势和离散程度。
集中趋势指的是数据集中在哪个数值附近，而离散程度描述了数据的分散程度。
在本文中，我将详细介绍集中趋势和离散程度的定义、常用的衡量指标和如何应用。
一、集中趋势集中趋势是指数据集中在哪个数值处的趋势或位置，常用的衡量指标包括均值、中位数和众数。
1. 均值均值是数据集所有观测值的算术平均数。
它是最常用的衡量集中趋势的指标。
计算均值的方法是将所有观测值相加，再除以观测值的个数。
均值受极端值的影响较大。
2. 中位数中位数是将数据集按照大小排序后，位于中间位置的观测值。
如果数据集的个数是奇数，则中位数就是排序后位于中间的观测值；如果数据集的个数是偶数，则中位数是中间两个观测值的平均数。
中位数对极端值不敏感，更能反映数据的典型情况。
3. 众数众数是数据集中出现频率最高的观测值。
一个数据集可能存在一个众数，也可能存在多个众数，或者没有众数。
众数主要用于描述离散型数据。
二、离散程度离散程度是描述数据分散程度的指标，常用的衡量指标包括极差、方差和标准差。
1. 极差极差是数据集中最大观测值和最小观测值之间的差值。
极差越大，表示数据的离散程度越大；极差越小，表示数据的离散程度越小。
极差对极端值非常敏感。
2. 方差方差是数据集观测值与均值之差的平方的平均值。
方差衡量了数据与其均值之间的离散程度，数值越大表示数据的离散程度越大，反之亦然。
方差对极端值非常敏感。
3. 标准差标准差是方差的平方根，用于衡量数据集的离散程度。
标准差具有与原始数据相同的度量单位，比方差更容易解释和理解。
标准差越大，表示数据的离散程度越大，反之亦然。
三、应用集中趋势和离散程度的概念和指标在各个领域具有广泛的应用。
在金融领域，通过分析股票价格的均值和离散程度，可以评估股票的风险和收益。
在市场调研中，通过分析产品价格的中位数和标准差，可以了解市场需求和产品价值的稳定性。
数据集中趋势指标
数据集中趋势指标1. 引言在统计学中，数据集合通常包含多个数值或变量，它们的分布情况或位置有时需要被量化或总结。
此时，我们会采用描述性统计的方法来分析数据集的趋势和特征。
数据集中的趋势指标可以帮助我们了解变量或数值的分布情况，以便我们更好地理解数据的含义和特征。
本文将介绍数据集中的几种常见趋势指标，并解释它们的作用和使用方法。
2. 平均数平均数是数据集中最常见的趋势指标之一。
它通常用于测量一组数值的中心位置。
平均数可以通过将所有数据值相加然后除以数据值的数量来计算得出。
例如，我们有一个包含10个数值的数据集{3, 5, 7, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 18}，这10个数值的总和为101，因此平均数为101/10 = 10.1。
平均数在许多领域都有广泛的应用。
例如，平均数可以用于计算股票市场的指数，评估学生的平均成绩，并为消费者提供产品价格的平均值。
但是，平均数受噪声干扰的影响较大，如果数据集中存在离群点或异常值，平均数的值可能会被这些值拉高或拉低。
3. 中位数中位数是指数据集中的中间值，也就是将数据集按照数值大小排列后，处于中间位置的数值。
如果数据集的数值数量是奇数，则中位数是该数据集中的中间值；如果数据集的数值数量是偶数，则中位数是中间两个值的平均值。
例如，对于上述数据集{3, 5, 7, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 18}，中位数为（9+11）/2 = 10。
与平均数相比，中位数对离群值的敏感性较小，因此，当数据集中存在异常值时，中位数往往被认为是更可靠的趋势指标。
中位数在金融领域、医学研究和数据分析等领域中也被广泛使用。
4. 众数众数是数据集中出现最频繁的值。
例如，数据集{1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6}的众数为5。
众数在统计学中也被称为最大值，由于它是数据集中出现最频繁的值，因此在某些情况下，众数可能比平均数和中位数更能够代表数据集的趋势。
正态分布的集中趋势和离散统计指标
正态分布的集中趋势和离散统计指标在统计学中，正态分布是一种非常重要且常见的概率分布，也被称为高斯分布。
它具有许多重要特性，其中包括集中趋势和离散统计指标。
在本文中，我们将探讨正态分布的集中趋势和离散统计指标，以及它们在实际应用中的意义和重要性。
1. 集中趋势指标正态分布的集中趋势指标是描述数据集中取值位置的统计量。
常见的集中趋势指标包括均值、中位数和众数。
其中，均值是所有数据值的平均数，是最常用的集中趋势指标之一。
在正态分布中，均值通常位于分布的中心位置，并且具有对称性。
除了均值，中位数和众数也是描述集中趋势的重要指标。
中位数是将数据集等分为两部分的数值，而众数则是数据集中出现最频繁的数值。
在实际应用中，集中趋势指标可以帮助我们理解数据分布的中心位置，判断数据的平均水平，并做出相应的决策。
在财务报表分析中，我们可以利用均值来评估企业的盈利水平，进而制定财务策略和规划预算。
在医学研究中，研究人员也常用中位数来描述疾病的发病率，以便做出治疗方案和预防措施。
2. 离散统计指标除了集中趋势指标外，正态分布还具有离散统计指标，用于描述数据的分散程度和波动性。
常用的离散统计指标包括标准差、方差和极差。
标准差是数据偏离均值的平均距离，是描述数据离散程度的重要统计量。
方差则是标准差的平方，用于衡量数据的波动性和离散程度。
另外，极差是描述数据取值范围的统计量，可以帮助我们了解数据的最大和最小取值之间的差异程度。
在实际应用中，离散统计指标可以帮助我们评估数据的波动性和风险程度，从而制定相应的风险管理和控制策略。
在金融投资中，我们可以利用标准差来衡量资产价格的波动性，进而评估投资风险并调整投资组合。
在生产制造中，研究人员也常用方差来评估生产过程的稳定性和一致性，以便提高生产效率和质量。
个人观点和理解对于正态分布的集中趋势和离散统计指标，我认为它们在数据分析和决策制定中起着至关重要的作用。
集中趋势指标可以帮助我们理解数据的中心位置，从而判断平均水平和典型取值。
描述集中趋势常用的统计指标
描述集中趋势常用的统计指标在统计学中，描述集中趋势的统计指标用于衡量数据的中心位置。
以下是常用的描述集中趋势的统计指标：1. 平均数：平均数是数据集所有数值的和除以数值的数量。
它是描述数据集中趋势的最常用指标。
2. 中位数：中位数是一组数值排序后处于中间位置的数值。
对于未排序的数据，中位数是所有数值由小到大排列后位于中间的数值。
当数据量是奇数时，中位数是中间那个数值；当数据量是偶数时，中位数是中间两个数值的平均值。
3. 众数：众数是数据集中出现次数最多的数值。
如果存在多个数值出现次数相同且最多，则存在多个众数。
4. 几何平均数：几何平均数是数据集所有数值的乘积的平方根。
它用于处理包含幂次的数据，并且在处理增长率或比率时非常有用。
5. 调和平均数：调和平均数是数据集所有数值的倒数之和的倒数。
它与几何平均数类似，但在处理负数时表现更好。
6. 权重算术平均数：权重算术平均数是每个数值与相应的权重的乘积之和除以权重之和。
它适用于数据集中的数值具有不同重要性或误差的情况。
7. 众数离散趋势指标：除了描述集中趋势外，众数还可以用于描述数据的离散趋势或波动性。
离散趋势指标可以显示数据之间的变化或波动程度，如标准差、四分位数范围、变异系数等。
8. 相对集中趋势指标：相对集中趋势指标通过将数据的集中趋势与总体均值的相对位置进行比较来衡量数据的相对集中趋势。
这些指标包括相对偏差、相对误差等。
综上所述，以上是描述集中趋势常用的统计指标，它们具有不同的特性和适用范围。
在分析数据时，选择适当的指标可以帮助更好地了解数据的中心位置和特征。
集中趋势最好的指标是
集中趋势最好的指标是
集中趋势最好的指标是平均值（均值）。
平均值是衡量一组数据集中趋势的常用指标，通过计算数据的总和再除以数据个数得到。
平均值能够反映数据集中的中心位置，对于均匀分布的数据集而言，平均值可以较好地代表数据的集中趋势。
但是，平均值的计算受到极端值（异常值）的影响较大，当数据中存在极端值时，平均值可能不完全准确地反映数据集中的趋势。
除了平均值外，中位数和众数也是常用的集中趋势指标。
中位数是将一组数据按照大小排列后的中间值，它不受极端值的影响，能够更准确地反映数据集中趋势。
众数是数据中出现次数最多的值，它通常用于描述离散型数据的集中趋势。
综上所述，根据具体情况选择合适的集中趋势指标，但在大多数情况下，平均值仍然是最常用和最好的指标。
集中趋势的描述
X1X
2
X
n
简单几何平均数
例2.2 测得10人的血清滴度的倒数分别为2，2，4，4， 8，8，32，32，求平均滴度。
lg 2 lg 2 lg 4 lg 4 lg 8 lg 8 lg 32 lg 32 G lg 10 lg 1 0.6622 7
例：某地140名正常男子红细胞数（ 1012/ L ） 平均数计算表
组段 （1） 3.80～ 4.00～ 4.20～ 4.40～ 4.60～ 4.80～ 5.00～ 5.20～ 5.40～ 频数，f （ 2） 2 6 11 25 32 27 17 13 4 组中值，X （3） 3.90 4.10 4.30 4.50 4.70 4.90 5.10 5.30 5.50 fX (4)= (2)×(3) 7.80 24.6 47.3 112.5 150.4 132.3 86.7 68.9 22.0
集中趋势的描述
小组成员：张子琦 王慧敏 陈艳霞 向 怡 管逸飏
1
2 位置平均数
数值平均数
目录
总结
3
集中趋势
集中趋势反映一组数据向某一中心值靠拢的倾向，
根据取得中心值的方法将描述集中趋势的指标分为
两类 1.数值平均数 2.位置平均数
1
数值平均数
x
算术平均数
xH
调和平均数
xG
几何平均数
2
位置平均数
f
326
f lg X
698.976
表2-3 胎盘浸液钩端螺旋体菌苗接种两 个月后血清IgG抗体滴度的计算用表
抗体滴度 1: 20 1: 40 1: 80 1: 160 1: 320 1: 640 1:1280 合计 频数(f) 16 57 76 75 54 25 23 326 滴度倒数 20 40 80 160 320 640 1280 — lgX 1.3010 1.6021 1.9031 2.2041 2.5051 2.8062 3.1072 — flgX 20.8165 91.3174 144.6348 165.3090 135.2781 70.1545 71.4658 698.9762
(完整版)集中趋势指标概述
第三章数据分布特征的描述第一节集中趋势指标概述一、集中趋势指标及其特点集中趋势，是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向，测度集中趋势也就是要寻找数据一般水平的代表值或中心值。
在现象的同质总体中，各个单位的数量标志值是不尽相同的。
如果我们的目的是要对总体的数量水平有一个概括地、一般地认识，显然是不能用某一单位的数量标志值表示的。
统计平均数就是用来反映总体的一般水平和集中趋势的指标。
通俗的理解就是，在不变更总体总量的情况下，对总体内的全部标志值进行“截长补短”，使得总体各单位拥有同一水平的数量表现，这个同一的数量表现就是平均数，即集中趋势指标。
统计平均数有以下两个重要的特点：（一）平均数是一个代表性值，表示被研究总体的一般水平。
例如，某企业职工的工资水平有高有低，有的职工工资680元，有的职工工资900元，有的职工工资870元，有的职工工资1200元，等等。
若根据该企业各个职工工资额综合计算出职工平均工资为860元，那么，860元就是一个代表值。
它反映了该企业职工工资的一般水平。
（二）平均数把被研究总体的数量标志值在各个单位之间的数量差异抽象化了。
例如，某企业职工的平均工资为860元，但是各个职工的工资水平有高有低，高于860元的工资和低于860元的工资互相抵消了，从而得出平均工资860元。
由此可见，平均工资（860元）已把各个职工工资水平的差别抽象化了。
它反映了该企业职工工资的一般水平。
二、集中趋势指标的作用集中趋势指标——统计平均数，在统计研究中被广泛应用，平均数的作用可以归纳为以下几点：（一）利用平均数对比不同总体的一般水平。
平均数可以用来对同类现象在各单位、各部门、各地区之间的比较，以说明生产水平的高低或经济效果的好坏。
例如，要比较不同的生产企业生产水平的好坏，仅对比企业的产品总产量是不足以说明问题的，因为产品总产量受到企业规模大小的影响。
要比较，需要计算生产人员的平均产品产量，即平均劳动生产率，并分析不同的生产条件，才能做出正确的判断。
2.2 描述集中趋势的统计指标
表25 50例链球菌咽颊炎患者潜伏期（h）频率分布表
组中值(X0 ) （2）
频数（f） （3）
频率(%) （4）
累计频数（F） （5）
18
1
2
1
30
7
14
8
42
11
22
19
54
11
22
30
66
7
14
37
78
5
10
42
90
4
8
46
102
2
4
48
114
2
4
50
—
50
—
—
P50
=
48 +
12 (50´ 50%
1
120
fX 0
（4）=(2)(3) 7
27 66 104 180 340 513 378 276 200 108 29 2228
X
=
1´ 7 + 3´ 9 +L +1´ 29 1+ 3 +L+1
= 2228 = 18.57 120
6
2、几何均数（geometric mean，G）
适用于原始观察值分布不对称或观察值变化范围跨越多个数量级的 资料，但经对数转换后呈对称分布的变量，如服从对数正态分布的变量。
第二章 定量资料的统计描述
二、描述集中趋势的统计指标
描述集中趋势统计指标
1、算数均数（arithmetic mean） 2、几何均数（geometric mean,G） 3、中位数（median,M） 4、众数（mode）
2
1、 算术均数
简称均数（mean），适合描述对称分布资料的集中位置（也称为平 均水平）。直接法，计算公式为：
医学统计学课后答案
第二章1.答：在统计学中用来描述集中趋势的指标体系是平均数，包括算术均数，几何均数，中位数。
均数反映了一组观察值的平均水平，适用于单峰对称或近似单峰对称分布资料的平均水平的描述。
几何均数：有些医学资料，如抗体的滴度，细菌计数等，其频数分布呈明显偏态，各观察值之间呈倍数变化(等比关系)，此时不宜用算术均数描述其集中位置，而应该使用几何均数（geometric mean）。
几何均数一般用G表示，适用于各变量值之间成倍数关系，分布呈偏态，但经过对数变换后成单峰对称分布的资料。
中位数和百分位数：中位数（median）就是将一组观察值按升序或降序排列，位次居中的数，常用M表示。
理论上数据集中有一半数比中位数小，另一半比中位数大。
中位数既适用于资料呈偏态分布或不规则分布时集中位置的描述，也适用于开口资料的描述。
所谓“开口”资料，是指数据的一端或者两端有不确定值。
百分位数（percentile）是一种位置指标，以P X表示，一个百分位数P X将全部观察值分为两个部分，理论上有X％的观察值比P X小，有（100-X）％观察值比P X大。
故百分位数是一个界值，也是分布数列的一百等份分割值。
显然，中位数即是P50分位数。
即中位数是一特定的百分位数。
常用于制定偏态分布资料的正常值范围。
2.答：常用来描述数据离散程度的指标有：极差、四分位数间距、标准差、方差、及变异系数，尤以方差和标准差最为常用。
极差（range，记为R），又称全距，是指一组数据中最大值与最小值之差。
极差大，说明资料的离散程度大。
用极差反映离散程度的大小，简单明了，故得到广泛采用，如用以说明传染病、食物中毒等的最短、最长潜伏期等。
其缺点是：1.不灵敏； 2.不稳定。
四分位数间距（inter-quartile range）就是上四分位数与下四分位数之差，即：Q＝Q U－Q L,其间包含了全部观察值的一半。
所以四分位数间距又可看成中间一半观察值的极差。
其意义与极差相似，数值大，说明变异度大；反之，说明变异度小。
描述数据集中趋势的特征
描述数据集中趋势的特征数据集是统计学中一个重要的概念，它是指一组数据的集合，用于分析和研究数据的特征和规律。
在数据集中，我们经常关注数据的趋势特征，即数据的变化趋势和分布规律。
本文将介绍描述数据集中趋势的特征的常用方法和技巧。
一、数据集的趋势特征数据集的趋势特征是指数据在时间或空间上的变化趋势。
通过分析数据的趋势特征，我们可以了解数据的发展规律，预测未来的变化趋势，为决策提供依据。
常见的数据趋势特征包括以下几种：1.1 均值均值是描述数据集中集中趋势的最常用统计量之一，它表示数据集中所有数据的平均值。
计算均值的方法是将数据集中的所有数据相加，然后除以数据的个数。
均值能够反映数据的集中程度和平均水平，但它受极端值的影响较大，因此在分析数据集的趋势特征时需要综合考虑其他指标。
1.2 中位数中位数是将数据集中的所有数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数值。
如果数据集中的数据个数为奇数，那么中位数就是中间位置的数值；如果数据集中的数据个数为偶数，那么中位数就是中间两个数值的平均值。
中位数能够反映数据的中间位置和分布情况，相对于均值来说受极端值的影响较小。
1.3 众数众数是数据集中出现次数最多的数值。
数据集中可能存在多个众数，也可能不存在众数。
众数能够反映数据的集中程度和典型值，但它不能反映数据的整体分布情况。
1.4 极值极值是数据集中最大值和最小值。
极值能够反映数据的范围和变化幅度，但它受极端值的影响较大，需要谨慎使用。
1.5 百分位数百分位数是将数据集中的所有数据按照大小顺序排列后，位于指定百分比位置的数值。
常用的百分位数有四分位数、中位数、十分位数等。
百分位数能够反映数据的分布情况和位置。
二、描述数据集趋势特征的方法描述数据集中趋势特征的方法有多种，下面将介绍常用的几种方法。
2.1 统计指标统计指标是描述数据集趋势特征的常用方法，常用的统计指标包括均值、中位数、众数、极值、百分位数等。
通过计算这些统计指标，我们可以了解数据集的集中趋势、分布情况和变化范围。
集中趋势和离散趋势的描述
集中趋势和离散趋势的描述
集中趋势是一组数据中数值聚集的特征，常见的集中趋势指标包括平均数、中位数和众数。
平均数是所有数值的总和除以数据的个数，中位数是将数据按大小排列后处于中间位置的数值，众数是一组数据中出现次数最多的数值。
离散趋势是一组数据中数值分散的特征，反映了数据的分布情况。
常见的离散趋势指标包括范围、标准差和方差。
范围是一组数据中最大值和最小值之间的差值，标准差和方差则是用来度量数据的离散程度的统计指标，标准差是方差的平方根。
离散趋势指标描述了数据的分布形状，离散程度和数据的变异性。
统计简答题
1.简述描述一组资料的集中趋势和离散趋势的指标。
集中趋势和离散趋势是定量资料中总体分布的两个重要指标。
（1）描述集中趋势的统计指标：平均数（算术均数、几何均数和中位数）、百分位数（是一种位置参数，用于确定医学参考值范围，P50就是中位数）、众数。
算术均数：适用于对称分布资料，特别是正态分布资料或近似正态分布资料；几何均数：对数正态分布资料（频率图一般呈正偏峰分布）、等比数列；中位数：适用于各种分布的资料，特别是偏峰分布资料，也可用于分布末端无确定值得资料。
描述离散趋势的指标：极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数。
四分位数间距：适用于各种分布的资料，特别是偏峰分布资料，常把中位数和四分位数间距结合起来描述资料的集中趋势和离散趋势。
方差和标准差：都适用于对称分布资料，特别对正态分布资料或近似正态分布资料，常把均数和标准差结合起来描述资料的集中趋势和离散趋势；变异系数：主要用于量纲不同时，或均数相差较大时变量间变异程度的比较2.举例说明变异系数适用于哪两种形式的资料，作变异程度的比较？度量衡单位不同的多组资料的变异度的比较。
例如，欲比较身高和体重何者变异度大，由于度量衡单位不同，不能直接用标准差来比较，而应用变异系数比较。
3.试比较标准差和标准误的关系与区别。
区别：⑴标准差S：①意义：描述个体观察值变异程度的大小。
标准差小，均数对一组观察值得代表性好；②应用：与均数结合，用以描述个体观察值的分布范围，常用于医学参考值范围的估计；③与n的关系：n越大，S越趋于稳定；⑵标准误SX：①意义：描述样本均数变异程度及抽样误差的大小。
标准误小，用样本均数推断总体均数的可靠性大；②应用于均数结合，用以估计总体均数可能出现的范围以及对总体均数作假设检验；③与n的关系：n越大，SX越小。
联系：①都是描述变异程度的指标；②由SX=s/n-1可知，SX与S成正比。
n一定时，s越大，SX越大。
4.简述应用相对数时的注意事项。
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X 0 )
7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
f
（ 3） 1 3 6 8 12 20 27 18 12 8 4 1 120
fX 0
（4）=(2)(3) 7 27 66 104 180 340 513 378 276 200 108 29 2228
. 06977 ù é108 G = lg -1 = 119 . 74705 » 120 ê 52 ú ë û
10
3、中位数（median，M）
可用于各种分布的定量资料，特别是偏峰分布资料。 直接法计算： 基于原始数据，将n例数据按序排列，第i个数据记为 X i 当n为奇数时，中位数可表示为：
M = X n +1 = X 5 = 63.6
2
12
频率表法：对频率表资料，可通过百分位数法近似计算中位数。 百分位数（percentile）是指将n个观察值从小到大依次排 列后，对 应于x%的数值。 对频率表资料，百分位数 的计算公式为：
i Px = L + ( n × x % - F L ) f x
抗体滴度 （1） 1:16 1:32 1:64 1:128 1:256 1:512 合计 表24 52例慢性肝炎患者HBsAg滴度的几何均数计算（频率表法） lgX 频数(f) 滴度倒数(X) （2） （3） （4） 2 16 1.20412 7 32 1.50515 11 64 1.80618 13 128 2.10721 12 256 2.40824 7 512 2.70927 52 — — f(lgX) （5）=(2)×(4) 2.40824 10.53605 19.86798 27.39373 28.89888 18.96489 108.06977
G = 7 16 ´ 32 ´ 32 ´ 64 ´ 64 ´128 ´ 512 = 64
log X å G = log ( )
-1
n
16 + lg 32 + lg 32 + lg 64 + lg 64 + lg 128 + lg 512 ù é lg = lg ê ú 7 ë û = lg -1 1 . 8062 = 64 .
（ 2）
1´ 7 + 3 ´ 9 + L + 1 ´ 29 X = 1 + 3 + L + 1 2228 = = 18 . 57 120
6
2、几何均数（geometric mean，G）
适用于原始观察值分布不对称或观察值变化范围跨越多个数量级的 资料，但经对数转换后呈对称分布的变量，如服从对数正态分布的变量。 直接法：计算公式为：
第二章 定量资料的统计描述
二、描述集中趋势的统计指标
描述集中趋势统计指标
1、算数均数（arithmetic mean） 2、几何均数（geometric mean,G） 3、中位数（median,M） 4、众数（mode）
2
1、 算术均数
简称均数（mean），适合描述对称分布资料的集中位置（也称为平 均水平）。直接法，计算公式为：
M = X n +1
2
当n为偶数时，中位数表示为：
1 M = (X n + X n ) +1 2 2 2
11
例
某药厂观察9只小鼠口服高山红景天醇提取物（RSAE）
后在乏氧条件下的生存时间（分钟）如下：49.1，60.8，63.3， 63.6，63.6，65.6，65.8，68.6，69.0。试求其中位数。
为4.20，6.43，2.08，3.45，2.26，4.040 + 6.43 + 2.08 + 3.45 + 2.26 + 4.04 + 5.42 + 3.38) 8 = 3.91 (1012 /L)
4
频率表法：对于样本含量较大的数据集（如例22），可以 在编制频率表的基础上计算均数的近似值。其计算公式为：
G = X X n 1 X 2 ...
n
或
log X å G = log ( )
-1
n
一般采用以10为底的常用对数进行转换。
7
例 7名慢性迁延性肝炎患者的HBsAg滴度资料为1:16，1:32， 1:32，1:64， 1:64，1:128，1:512。试计算其几何均数。
f x 为该 其中L为欲求的百分位数所在组段的下限，i为该组段的组距，
F 为小于L 所在组段的累计频数。 组段内的频数，n为总频数，
L
13
例 50例链球菌咽颊炎患者的潜伏期（h）见表25第（1）～ （3）列，试计算潜伏期的中位数。
-1
8
频率表法： 对于频率表资料，可以通过频率表法计算几何均数，计 算公式为：
é å f log X 0 ù é f log X 0 ù -1 å G = log ê ú = log ê ú n ê ú ê åf ú ë û ë û
-1
9
例 某年某医院52例慢性肝炎患者的HBsAg滴度数据见表24 第（1）和（2）列。试计算慢性肝炎患者HBsAg的平均滴度。
n
X + X n 1 + X 2 + ... X = n
n：样本含量 X ，X ，…，X ：观察值 1 2 n
å X å X å X = = =
i i i =1 i
n
n
n
åX
i
i
或
å X ：观察值之和
3
12 例 某年某医院8名女性晚期肺癌患者红细胞计数（10 /L）
fX å fX å X = = n å f
0
0
f ：组段的频数
X 0 ：组段的中值 =（组段上限+组段下限）/2
5
例
试应用频率表法近似地计算例22资料的算术均数
表 23 加权法计算均数 组段 （ 1） 6～ 8～ 10～ 12～ 14～ 16～ 18～ 20～ 22～ 24～ 26～ 28～30 合计 组中值(