第三章集中趋势的度量
第三章集中量数
三、算术平均数的性质
一组变量值的和等于变量的个数与其平均数的乘积， 一组变量值的和等于变量的个数与其平均数的乘积， 即 ∑ X = NX 一组变量值的离均差之和等于零， 一组变量值的离均差之和等于零，即
∑ (X − X ) = 0
在一组变量值中，每个变量值加上或减去 、乘以或 在一组变量值中，每个变量值加上或减去、 除以常数 ， 所得的平均数等于原平均数减去或 加上，除以或乘以常数 加上， 。
i N Mdn = La − − Fa f 2
5 57 = 74.5 − − 24 = 74.5 − 1.5 = 73 15 2
分组次数表与重复次数中位数的联系
1N Mdn = Lb + − Fb f 2
三、百分位数与四分位数
（一）百分位数：在任一百分位上的数值。
例3-6：五名学生的物理成绩分别55,64,89,98, 34请问五名学生的平均成绩是多少？
解：1、排序：34、55、64、89、98 2、 N=5，为奇数 为奇数 N +1 3、 中数位置= 2 =3 4、排在第 个位置上的数是 ，所以中位数 排在第3个位置上的数是 排在第 个位置上的数是64， 是64 答：五名同学的的物理平均成绩是64分。 五名同学的的物理平均成绩是 分
Fl →u
Fu→l
Fa = 24
57 54 46 33 18 9 3 1 —
3 11 24 39 48 54 56 57 —
④代入公式计算中数
i N Mdn = Lb + − Fb f 2 5 57 = 69.5 + − 18 = 69.5 + 3.5 = 73 15 2
例3-7:六架直升飞机的最大速度分别为 六架直升飞机的最大速度分别为450km/h、 六架直升飞机的最大速度分别为 、 420km/h、500km/h 、 530km/h 、600km/h 、 、 1100km/h，请问平均速度是多少 ，请问平均速度是多少? 1、排序：420、450、500、530、600、1100 N 2、N=6，为偶数 中数位置= 2
第三章数据的集中趋势和离散程度教案
第三章数据的集中趋势和离散程度教案教案：第三章数据的集中趋势和离散程度一、教学目标：1.理解数据的集中趋势和离散程度的基本概念和含义；2.掌握计算和应用数据的集中趋势和离散程度的方法；3.能够利用数据的集中趋势和离散程度进行数据分析和决策。
二、教学内容：1.集中趋势的度量：众数、中位数、均值；2.离散程度的度量：极差、方差、标准差。
三、教学过程：1.导入（5分钟）教师简要介绍数据的集中趋势和离散程度的概念和定义，激发学生的学习兴趣。
2.集中趋势的度量（20分钟）（1）众数：a.理解众数的概念：数据中出现次数最多的值；b.计算众数的方法：统计数据各项的频数，找出频数最大的数据项。
（2）中位数：a.理解中位数的概念：将数据从小到大排序，中间的数；b.计算中位数的方法：①如果数据个数为奇数，中位数可直接取排序后的中间值；②如果数据个数为偶数，中位数可取排序后的中间两个数的平均值。
（3）均值：a.理解均值的概念：数据的算术平均值；b.计算均值的方法：将数据项相加，再除以数据的个数。
3.离散程度的度量（30分钟）（1）极差：a.理解极差的概念：数据的最大值与最小值之差；b.计算极差的方法：将数据按升序排列，最大值减去最小值。
（2）方差：a.理解方差的概念：数据偏离均值的平均平方差；b.计算方差的方法：将每个数据与均值之差的平方相加，再除以数据个数。
（3）标准差：a.理解标准差的概念：方差的正平方根；b.计算标准差的方法：取方差的正平方根。
4.应用案例分析（25分钟）教师提供实际数据，并引导学生运用所学知识计算数据的集中趋势和离散程度，分析数据的特点和规律。
例如，一个班级的学生成绩：70、75、80、85、90，学生的身高：160cm、165cm、170cm、175cm、180cm。
5.总结（5分钟）教师对本节课所学内容进行总结，并强调数据的集中趋势和离散程度对数据分析和决策的重要性。
同时，鼓励学生在实践中灵活应用所学知识。
医学统计学(课件)集中趋势
流行病学研究
在流行病学研究中，研究者通常 会关注最常见的人口统计学特征 或健康状况，因为这些特征或状 况最有可能对研究结果产生影响 。
临床诊断
在临床诊断中，医生通常会关注 最常见的症状或体征，因为这些 症状或体征最有可能指示某种疾 病的存在。
众数
在流行病学研究中，众数可以用于描述某种疾病患者的 症状分布。适用于数据分布较为集中，且出现次数最多 的情况。
中位数
在临床试验中，中位数可以用于比较不同组患者的疼痛 程度或生活质量的差异。适用于数据分布不均匀或存在 极端值的情况。
06
医学统计学集中趋势的案例分析
案例一：某地区高血压患者的血糖水平分布
缺点
中位数只能反映数据的集中趋势，不能反映数据的离散程度，因此不能单独使用 来描述数据的整体特征。此外，中位数对于数据量较大的情况下计算相对繁琐。
中位数在医学中的应用
描述定量变量
在医学研究中，中位数常被用来描述定量变量的集中趋势， 特别是当数据呈现出偏态分布时。例如，在描述患者的年龄 时，可能会使用中位数来反映整体情况。
平均数在医学中的应用
描述和比较不同组别或不同时间点的观察结果
在流行病学研究中，平均数是描述疾病发病率和患病 率的重要指标之一
用于诊断和疗效评估
在临床实践中，医生通常会根据患者的平均血压、血 糖等指标来评估其健康状况
03
中位数
定义与计算方法
定义：中位数是一组数据中的一个数值，当这组 数据按从小到大的顺序排列后，处于中间位置的 数值即为中位数
众数（Mode）
众数是指在一组数据中出现次数最多的数值。在某些情况下，众数可以反映数据的集中趋 势，尤其是当数据呈现出明显的偏态分布时。
心理统计学-课程讲义3
【课程讲义】第三章集中量数【教学目标】明确一批数据的特征包括两个方面的内容：集中趋势、离散性；明确集中量数是描述数据集中趋势的量数，可以作为一批数据的代表值；明确算术平均数是所有集中量数中运用最广泛、最优的量数；明确各种集中量数的含义、计算方法、使用条件、性质及优缺点。
【学习方法】了解、理解、计算与应用。
【重点难点】算术平均数的概念及适用条件；算术平均数的计算方法；中位数的概念及适用条件；中位数的计算方法。
【讲义内容】前一章所讲的统计分组、统计表、统计图等，只是对研究工作中所获得的数据进行初步整理，其目的是对数据的性质、分布特征、差异情况及数据的一般规律有一直观和形象的认识。
因此说这一步还不是应用统计方法的步骤。
为了进一步发现和表示一组数据的规律性，需要计算出一些能够反映这组数据的统计特征的数字——称为统计量或特征数。
对于一组数据来讲，最常用的统计量有两类。
一类是表现数据集中性质或集中程度的，另一类是表现数据分散性质或分散程度的。
数据的集中情况指一组数据的中心位置。
集中趋势的度量，即确定一组数据的代表值。
描述数据集中情况的统计量有多种，包括算术平均数、中数、几何平均数等。
由于这些统计量的作用在于度量数据的集中趋势，因此它们都称为集中量数。
本章主要介绍几种常用的集中量数。
集中量数只描述数据的集中趋势和典型情况，它还不能说明一组数据的全貌。
数据除典型情况之外，还有变异性的特点。
对于数据变异性即离中趋势进行度量的一组统计量，称作差异量数，这些差异量数有方差、标准差、全距、平均差、四分差及各种百分差等等，下一章中将对常用的差异量数进行介绍。
第一节 算术平均数一、算术平均数的概念和适用条件（一）概念算术平均数一般简称为平均数或均数（Mean ）。
只有在与其他几种集中量数如几何平均数、加权平均数相区别的时候，才把它叫做算术平均数。
如果平均数是由X 变量计算的，就记为X （读作X 杠），若由Y 变量求得，则记为Y 。
第三章集中趋势和离中趋势
第三章 集中趋势和离中趋势在一个右偏的分布中，在一个左偏的分布中，xX Md Mo§2 离中趋势的计量与集中趋势相反，离中趋势反映的是一组资料中各观测值之间的差异或离散程度。
一、全距（Range ）全距又称极差，指一组资料中最大的数值与最小的数值之差。
Ｒ ＝ 最大值－最小值简单明了，但没有考虑中间值以及数据的分布情况。
二、平均差（Average Deviation ）1、一组数据值与其均值之差的绝对值的平均数称为平均差。
以Ａ.D.表示，其计算公式为：对于未分组资料：nXX D A ni i ∑=-=1..对于分组资料：∑∑=-=iii ii f f XX D A 1..例4.12 某企业100名工人的每周工资资料如下：100名工人每周工资资料 按工资分组 人数 组中值 离差 离差的 绝对值 离差绝对值×次数 100—200 10 150 -170 170 1700 200─300 30 250 -70 70 2100 300─400 40 350 30 30 1200 400─500 20 450 130 130 2600 合计100－——7600则： x =x f fi iii i∑∑=3200100=320（元） A.D. =x x ffi iii i-∑∑=7600100=76（元） 平均差充分考虑了每一个数值离中的情况，完整地反映了全部数值的分散程度，在反映离中趋势方面比较灵敏，计算方法也比较简单。
它的缺陷在于，由于它的敏感性，使得它易受极端值影响，特别是绝对值运算给数学处理带来很多不便。
2、在ECXCEL 中计算平均差 未分组资料：函数A VEDEV分组资料：运用函数：SUMPRODUCT, ABS （求绝对值）三、方差（Variance ）与标准差（Standard Deviation ） 方差与标准差是测度离中趋势的最重要、最常用的量。
1、总体方差是一组资料中各数值与其算术平均数离差平方和的平均数。
统计学 第三章 数据分布特征的度量
第三章 数据分布特征的度量第一节 一.集中趋势 （一）概念：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。
（二）特点：1.集中趋势测度值是一个代表性值，表示被研究总体的一般水平（数据的共性）2.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 （三）作用：1.利用集中趋势测度值对比不同总体的一般水平2.利用集中趋势测度值比较.反映同一单位某一标志不同时期一般水平的发展变化，说明事物的发展过程和变化趋势3.利用集中趋势测度值分析现象之间的相互关系，并推算其它有关的指标。
（四）度量Ⅰ.数值均值（μ） 1.算术均值 （1）特点：①集中趋势的最常用测度值 ②一组数据的均衡点所在 ③体现了数据的必然性特征 ④易受极端值的影响 （2）数学性质：①数值观测值与算术均值的离差之和等于0 ∑=-0)(μx 或 ∑=-0)(f x μ ②数值观测值与算术均值的离差平方和最小∑=-min )(2μx 或∑=-min )(2f x μ③均值易受极端值的影响2.调和均值（H ） （1）特点：①调和均值是各个变量值倒数的算术均值的倒数 ②易受极端值的影响3.几何均值（G）（1）特点：①适用于对比率数据的平均②主要用于计算平均速度Ⅱ.位置均值1.众数（M o）（1）概念：一组数据中出现次数最多的变量值,Mo表示（2）特点①众数的值与相邻两组频数的分布有关②用于数值型分组数据，适合于数据量较多时使用③不受极端值的影响④一组数据可能没有众数或有几个众数（不唯一性）2.中位数（M e）（1）概念：依据数据从小到大排序后，处于中间位置上的变量值，用Me表示（2）特点：①不受极端值影响②数据分布偏斜程度较大时应用绝对值之和为最小（中位数与各数据的距离之和最短）③各变量值与中位数的离差3.分位数（Q）（1）概念：是将全部数据排序后等分为若干个分位点，各分位点上的数值称为分位数（五）算术均值与众数和中位数的关系第二节数据离中程度的度量一.离散程度（一）概念：测量一组数据差异程度，反应频数分布数列中各个数据的变动范围或差异程度。
03集中趋势与离散趋势
极差小表示资料比较集中，
极差大表示资料分散。 极差计算方便，但是由于它的值是由端点的变量值 决定的，因此个别远离群体的极值会极大的改变极 差，使它不能真正反映资料全体的分散程度。
（三）四分互差（Interquartile range）Q 用对应于c%↑为75%的变量值 Q和对应于 c%↑为25%的变 75 量值 Q相减，得到四分互差。 25
频次 累计频次
70 121 182 85 91 242 363 545 697 788
累计百分比C%↑
24.2 36.3 54.5 69.7 78.8
L(U % 25%) U (25% L%) Q25 U % L%
L(U % 75%) U (75% L%) Q75 U % L%
2、分组数据： 真实组界限
0.2-0.4 0.4-0.6 0.6-0.8 下界值L←0.8-1.0 →上界值U 1.0-1.2
频次 累计频次
累计百分比C%↑
121 182
363 545
36.3→下界累计百分比L% 54.5 →上界累计百分比U%
通过累计百分比中的50%点求出：
（1）根据统计表中的累计百分比， 找出含有50%的区间。
N f mo N
f mo 众值的频次。
异众比率越小，众值的代表性越好，信息量越 大。反之，一种比率越大，众值的代表性越差，所 提供的信息量越小。 异众比率是众值的补充。 例如：（男，10） 10 0 .2 50 （女，40）
（二）极差(range）R
——对定序以上变量分散程度的度量。 R=max-min（观察的最大值减去最小值） 例如：1，2，3，4，6 R=6-1=5
70
60
每天一点统计学——数据集中趋势的量度
每天一点统计学——数据集中趋势的量度
在统计学中，把握数据的集中趋势，对于了解事物的本质特征、掌握事物发展变化的规律，具有非常重要的作用。
均值、中位数和众数能很好地量度数据的集中趋势。
均值
均值又叫算数平均数，它分为简单算术平均数、加权算术平均数。
它主要适用于数值型数据（像重量、长度、时间等只能用数字描述的数据），不适用于类别数据（描述事物性质或特征的数据）。
就是将一组数据的和除以数据的个数。
它在统计学中有一个专门的符号：μ（读“谬”）。
简单算数平均数，主要用于未分组的原始数据，计算公式为：
加权算术平均，主要用于处理经分组整理的数据（分组的数据又叫做“频数”），计算公式为：
中位数
把一些数据按照高低排序后找出正中间的一个数值，叫做中位数。
求中位数三步法：
1.按顺序排列数字，从最小值排列到最大值。
2.如果有奇数个数值，则中位数为位于中间的数值。
如有n个数，则中间数的位置为（n+1）/2。
3.如果有偶数个数值，则将两个中间数相加，然后除以2。
中间位置的算法是：（n+1)/2。
兩个中间数分别位于这个中间位置的两侧。
众数
众数是一组数据中出现次数最频繁的数值，代表数据的一般水平。
如果在一组数据中，只有一个变量值出现次数最多，则变量值即为众数;如果有两个(或多个)变量值出现次数相同并最多，那么，两个(或多个)变量值都是众数;如果有两个(或多个)变量值出现次数最多但不相同，则出现次数最多的数值是主要众数，其他为次要众数。
当然数据中变
量值出现的次数都相同，则该数据没有众数。
集中趋势的度量指标
集中趋势的度量指标
一、集中趋势的度量指标
1、算术平均数（arithmetic mean）
算术平均数是指把一组数据相加，然后除以数据的个数得出的结果。
它反映出一组数据的中心位置，是集中趋势的最常用度量指标。
2、几何平均数（geometric mean）
几何平均数是指在一组数据中，给定一个数组，把这组数据的每个值的指数取出，然后这些指数的乘积除以数据的个数，得出的结果就是这组数据的几何平均数。
3、中位数（median）
中位数是指从小到大排列这组数据，得出排在中间位置的那个数，叫做中位数。
它反映出一组数据的集中程度，也反映出这组数据的分布形态，如果是正态分布则中位数等于算术平均数。
4、众数（mode）
众数是指一组数据中出现次数最多的数字，它反映出这组数据的分布形态，如果是正态分布则众数等于算术平均数。
5、变异系数（coefficient of variation）
变异系数是指样本标准差除以样本均值，反映出数据的离散程度，它具有一定的可比性。
如果变异系数越小，则数据越集中，越接近于正态分布，反之，变异系数越大，数据的集中程度就越低。
- 1 -。
第三章---数据的概括性度量PPT课件
vs
s x
.
39
4.3 偏态与峰态的度量
• 4.3.1 偏态及其测度 • 4.3.2 峰态及其测度
.
40
偏态与峰态分布的形状
.
41
偏态(skewness)
1. 统计学家Pearson于1895年首次提出 2. 数据分布偏斜程度的测度
3. 偏态系数=0为对称分布
4. 偏态系数> 0为右偏分布
5. 偏态系数< 0为左偏分布
(Population variance and Standard deviation)
.
34
标准分数(standard score)
1. 也称标准化值 2. 对某一个值在一组数据中相对位置的度量 3. 可用于判断一组数据是否有离群点(outlier) 4. 用于对变量的标准化处理 5. 计算公式为
6. 偏态系数大于1或小于-1，被称为高度偏态分布； 偏态系数在0.5～1或-0.5～-1之间，被认为是中 等偏态分布；偏态系数越接近0，偏斜程度就越 低
第 3 章 数据的概括性度量
• 集中趋势的度量 • 离散程度的度量 • 偏态与峰态的度量
.
1
数据分布的特征
.
2
3.1集中趋势(central tendency)
• 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 • 测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值
或中心值 • 不同类型的数据用不同的集中趋势测度值 • 低层次数据的测度值适用于高层次的测量
4. 按着这一逻辑，如果对n个观测值附加的 约束个数为k个，自由度则为n-k
.
32
5. 样=据本5可。有以当3自个由x数取=值值5，确，即定另x后1一=2，个，x则x1，2=不4x能，2和x自x3=3由有9，取两则值个数，x 比取其如他x1=值6，x2=7，那么x3则必然取2，而不能
第三章 集中趋势
（二）调和平均数
有3种苹果，分别是每千克1.00，0.80，0.50元 现在各买一元，求平均每千克的价格。
XH N 3 0.71 1 1 1 1 X 1.0 0.8 0.50
调和平均数
调和平均数又称“倒数平均数”，均值的 另一种表现形式。 简单调和平均数。 加权调和平均数。
20 1
100 1
x甲
0 8 20 1 100 1 x乙 12(分) 10 f
i 1
∑x f
n
0 1 20 1 100 8 82(分) f 10
i i
2、加权算术平均∑f
i i
i
∑ Xi
∑f
fi
i
一位投资者持有一种股票，1996年、 1997年、 1998年、 1999年收益率分别为4.5%、2.0%、3.5% 、5.4%。计算该投资者在这4年内的平均收益率。
加权几何平均数
投资银行某笔投资是的年利率是按复利计算的， 25年利率分配时（按时间数序）：有一年是3% ，有4年为4%，有8年为8%，有10年为10%，有 2年为15%。求平均年利率。
练习2： 有两个工厂生产三种产品的单位成本和总成本资 料如下：
品种 甲 乙 丙
单位成本 （元） 15 20 30
总成本
一厂
2100 3000 1500
二厂
3225 1500 1500
试指出那个厂的总平均成本高，其原因 何在？
练习3：计算某地区工业企业产值平均计划完成程度
计划完成%
90以下 90——100 100——110 110——120 120以上 合计
度
数据集中趋势的度量与分析方法的学习与应用
平均数与标准差组合：平均数反映数据的平均水平，标准差反映数据的离散程度，两者结合可以全面了解数据分布情况。
众数与中位数比较：通过比较众数和中位数的大小，判断数据的集中趋势程度。
Part Four
数据集中趋势度量的优缺点
平均数的优缺点
优点：计算简便，容易理解，能够反映一组数据的总体“平均水平”
项标题
缺点：容易受到极端值的影响，不能反映数据的离散程度和分布形态
项标题
中位数的优缺点
优点：不受异常值影响，可以反映数据集的中心趋势
缺点：对数据分布的形状敏感，不适用于偏态分布的数据集
众数的优缺点
优点：能避免异常值的影响ห้องสมุดไป่ตู้适用于描述分类数据，计算简单。
添加标题
众数在市场研究中的应用
定义：众数是一组数据中出现次数最多的数值
注意事项：需与其他度量值结合使用，避免片面性
优势：反映大众喜好和消费习惯，为决策提供依据
应用场景：市场细分、产品定位、价格策略等
不同集中趋势度量方法的组合应用
平均数与中位数结合：根据数据分布情况选择合适的度量方法，平均数适用于数值型数据，中位数适用于分类数据。
02
平均数的计算方法：可以使用Excel、Python等工具进行计算。
练习题目：给出一组数据，手动计算平均数并与工具计算结果进行对比。
03
04
注意事项：在计算平均数时需要注意数据的个数是否正确，以及数据是否存在异常值。
中位数计算练习
定义：将一组数据按大小顺序排列，位于中间位置的数值即为中位数
适用场景：当数据量较大或数据分布不均时，中位数可以更好地反映数据的集中趋势
受极端值影响的集中趋势的度量指标
受极端值影响的集中趋势的度量指标引言在统计学和数据分析中，我们经常需要对数据进行描述和度量。
集中趋势是用于衡量数据集中分布状态的指标，它帮助我们了解数据的平均水平或中心位置。
然而，当数据中存在极端值时，集中趋势的度量指标可能受到影响。
本文将探讨受极端值影响的集中趋势的度量指标，并介绍一些常用的方法来处理这种情况。
什么是极端值极端值（Outliers）是指与其他观测值相比显著不同的数值。
它可能是由于测量误差、抽样误差或数据记录错误引起的。
极端值可能对数据的分析和解释产生误导，因此我们需要进行特殊处理。
受极端值影响的度量指标当数据集中存在极端值时，常用的度量指标如均值和中位数可能受到影响，因为极端值的存在会使这些指标的值出现明显偏移。
下面是一些受极端值影响的度量指标：均值均值是一组数据中所有观测值的总和除以观测值的个数。
当数据中存在极端值时，均值可能被极端值拉向极值的方向，从而导致对数据集中趋势的误判。
中位数中位数是一组数据按从小到大排列后处于中间位置的观测值。
相比于均值，中位数对极端值更具鲁棒性，即不容易受到极端值的干扰。
然而，当极端值过于显著时，中位数仍然可能受到影响。
众数众数是一组数据中出现次数最多的观测值。
与均值和中位数相比，众数对极端值更具鲁棒性，因为众数只关注数据中出现频率最高的观测值。
然而，众数不适用于连续变量的度量。
范围范围是一组数据中最大观测值与最小观测值之间的差异。
范围容易受到极端值的影响，因为极端值可能使得范围变得很大，从而无法准确反映数据的分布情况。
四分位数四分位数是一组数据按从小到大排列后分成四个等分的位置。
第一四分位数（Q1）是数据的25%分位数，第三四分位数（Q3）是数据的75%分位数。
四分位数与中位数类似，对极端值具有一定的鲁棒性。
我们可以利用四分位数计算数据的离群值范围，即落在Q1-1.5*IQR（IQR为四分位数范围）和Q3+1.5*IQR之外的值被认为是离群值。
集中趋势量数的概念
集中趋势量数的概念
集中趋势量数是描述一组数据中数据集中程度的统计量。
它可以帮助我们理解数据的分布情况，了解数据的平均值或中心位置。
常用的集中趋势量数包括均值、中位数和众数。
1. 均值（Mean）是一组数据的平均值，计算方法是将所有数据相加后除以数据的个数。
2. 中位数（Median）是一组数据从小到大排列后位于中间位置的数。
当数据个数为奇数时，中位数就是中间的那个数；当数据个数为偶数时，中位数为中间两个数的平均值。
3. 众数（Mode）是一组数据中出现次数最频繁的数值。
一个数据集可能有多个众数，称为多峰分布。
这些集中趋势量数可以帮助我们了解数据的中心位置和数据的分布形态。
不同的数据集合适合使用不同的集中趋势量数进行描述，根据数据的特点和需求选择合适的集中趋势量数进行分析。
第三章--统计分布的数值特征
3*(1/1.5+1/0.7+1/1.2)
某超市香蕉,梨，苹果某日的销售价格见表
水果 销售 销售额 名称 价格
H
香蕉 1.5 梨 0.7 苹果 1.2 合计 -
4500 3500 7200 15 200
= 销售总额 ( m) 销售量 ( m) x
=
15200 14000
= 1.0857 (元 斤）
= 企业利润额( xf ) 企业占用资金( f )
= 54 280 = 19.3%
3、是非标志的平均数
是非标志:也称交替标志，当总体单位某种品 质标志的具体表现为“是”与“非”或“有”与 “无”两种情况时，这种品质标志就称为是非标 志。平均数的计算：把具有某种特征的用“1”表
示，不具有该种特征的用“0”表示。
（三）几何平均数（G）
另一种形式的平均数，是N 个变量值乘 积的 N 次方根。主要用于计算平均比率和 平均速度。几何平均数也有简单几何平均 数和加权几何平均数两种。
1、简单几何平均数
计算公式：Gm = n x1 x2 xn = n n xi
应用条件：资料未分组（各变量值次i=1数都是1）。 例：某产品需经三个车间加工，已知第一个车间 加工合格率为95%，第二个车间加工合格率为 90%，第三个车间加工合格率为98%，求三个 车间的平均加工合格率
4、算术平均数的数学性质
（1）各个变量值与其平均数离差之和等于零
x - x= 0
( x - x )f = 0
（2）各个变量值与其平均数离差平方之和为最小值
x - x2 = 最小值
x - x2f = 最小值
（3）给每个变量值增加或减少一个任意数A，则 算术平均数也相应增加或减少这个任意数A。
第三章集中量数和离中量数
（3）用观察法得到的众数，不是经过严格 用观察法得到的众数， 计算而来， 计算而来，用公式计算所得众数亦只是一个 估计值。 估计值。 （4）众数不能作进一步代数运算。 众数不能作进一步代数运算。 （5）总数乘以众数，也与数据的总和不相 总数乘以众数， 等。 由此可见，众数不是一个优良的集中量数， 由此可见，众数不是一个优良的集中量数， 应用也不广泛。 应用也不广泛。
在一些特殊情况下，可以使用中数： 在一些特殊情况下，可以使用中数： ①当一组观测结果中出现两个极端数目时。 当一组观测结果中出现两个极端数目时。 ②当次数分布的两端数据或个别数据不清楚 时，只能取中数作为集中趋势的代表值。 只能取中数作为集中趋势的代表值。 ③当需要快速估计一组数据的代表值时，也 当需要快速估计一组数据的代表值时， 常用中数。 常用中数。
这种方法较复杂， 这种方法较复杂，一般在心理与教 育统计中很少应用。 育统计中很少应用。
(二)众数的意义与应用 1.优点：众数的概念简单明了， 1.优点：众数的概念简单明了，容易理解 优点 2.缺点： 2.缺点： 缺点 （1）不稳定，受分组影响，亦受样本变动 不稳定，受分组影响， 影响。 影响。 （2）计算时不需每一个数据都加入，因而 计算时不需每一个数据都加入， 较少受极端数目的影响，反应不够灵敏。 较少受极端数目的影响，反应不够灵敏。
一、算术平均数:所有观测值的总和除以观测 算术平均数 所有观测值的总和除以观测 值的个数所得的商。 值的个数所得的商。 计算：
二、算术平均数的特点
①在一组数据中每个变量与平均数之差(称为 在一组数据中每个变量与平均数之差( 离均差)的总和等于0 离均差)的总和等于0。 25 27 28 27 25 29 30 34 32 33 ②在一组数据中，每一个数都加上一常数C， 在一组数据中，每一个数都加上一常数C 则所得的平均数为原来的平均数加常数C 则所得的平均数为原来的平均数加常数C。
第三章集中趋势和离中趋势
第三章集中趋势和离中趋势§2离中趋势的计量与集中趋势相反，离中趋势反映的是一组资料中各观测值之间的差异或离散程度。
如下如所示，三个不同的曲线表示三个不同的总体，其均值相同，但离中趋势不同。
一、区域/全距/范围（Range）全距又称极差，指一组资料中最大的数值与最小的数值之差。
Ｒ＝最大值－最小值简单明了，但没有考虑中间值以及数据的分布情况。
二、平均差（A verage Deviation ）1、一组数据值与其均值之差的绝对值的平均数称为平均差。
以Ａ.D.表示，其计算公式为： nXX D A ni i ∑=-=1..平均差充分考虑了每一个数值离中的情况，完整地反映了全部数值的分散程度，在反映离中趋势方面比较灵敏，计算方法也比较简单。
它的缺陷在于，由于它的敏感性，使得它易受极端值影响，特别是绝对值运算给数学处理带来很多不便。
2、在ECXCEL 中计算平均差 函数A VEDEV三、四分位距 (Interquartile Range) Q = Q 3 - Q 1四、方差（V ariance ）与标准差（Standard Deviation ） 方差与标准差是测度离中趋势的最重要、最常用的量。
1、总体方差是一组总体资料中各数值与其算术平均数离差平方和的平均数。
通常用2σ表示。
总体标准差则是总体方差的平方根，用σ表示。
nxni i∑=-=122)(μσ，nxni i∑=-=12)(μσ请注意：在这里，我们是用μ来表示总体均值的。
从方差与标准差的定义和计算公式，我们看到它与平均差同样，都是以离差来反映一组数据的差异程度的，所不同在于对离差的处理方式不同，方差和标准差是通过对离差进行平方来避免正负离差的互相抵消，这使得它不仅能够考虑所有数据的情况来可以反映数据离散程度的大小，而且避免了绝对值计算，使得数学上的处理更加方便，此外，方差在统计推断上具有较佳的统计与数学性质，这就使得方差成为最重要的离中趋势测度量。
集中趋势的度量
第三章 集中趋势的度量
导言： 集中趋势和离中趋势是数据分布两个基本特
征。集中趋势是指数据分布中大量数据向某方 向集中的程度，离中趋势是指数据分布中彼此 分散的程度，相应的统计量分别叫做集中量数 和差异量数。集中量数和差异量数一起共同描 述或反映一组数据的全貌及其各种统计特征。
第一节 众数与中数
第一节 众数与中数
二、中数 1、中数（Median）的概念 中数又叫中位数、中值，符号用Md表示。中
数是按顺序排列在一起的一组数据中位于中间 位置的那个数。它可能是数据中的一个数，也 可能不是原有的数。中数能描述一组数据的典 型情况。
第一节 众数与中数
2、中数的计算 （2）缺点：大小不受制于全体数据；
的最佳估计。
第二节 算术平均数
缺点： （1）易受极端数值影响 （2）若出现模糊不清数据时，无法计算算术 平均数
第三节 算术平均数与中数、众数的关系
一、正态分布中平均数与中数、众数的关系 在正态分布中，平均数、中数、众数三者完
全相等，三者在数轴上完全重合。
第三节 算术平均数与中数、众数的关系
二、正偏态分布中平均数与中数、众数的关系 在正偏态分布中，三者关系如下：
（1）易受极端数值影响
（2）当数据个数为偶数时，中数为居于中间 它可能是数据中的一个数，也可能不是原有的数。
（1）快速、粗略地寻求一组数据的代表值 第二节 算术平均数
1、∑xi=0 ，xi=X – X位置两个数的平均数
三、负偏态分布中平均数与中数、众数的关系
注意：当中间位置有重复数值时，中数的计 三、负偏态分布中平均数与中数、众数的关系
第一节 众数与中数
4、众数的应用 第一节 众数与中数
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第二节 算术平均数
一、算术平均数（Mean）的概念 算术平均数一般用M或X表示，其数值等于所
有数据之和除以数据个数，计算公式为：
∑xi
X= N
第二节 算术平均数
二、算术平均数的特点
1、∑xi=0 ，xi=X – X
∑(Xi + C)
2、
=X+C
N
∑(Xi x C)
3、
=X x CNຫໍສະໝຸດ 第二节 算术平均数第三章 集中趋势的度量
本章主要内容： 1、众数与中数 2、算术平均数 3、算术平均数与众数、中数的关系
第三章 集中趋势的度量
导言： 集中趋势和离中趋势是数据分布两个基本特
征。集中趋势是指数据分布中大量数据向某方 向集中的程度，离中趋势是指数据分布中彼此 分散的程度，相应的统计量分别叫做集中量数 和差异量数。集中量数和差异量数一起共同描 述或反映一组数据的全貌及其各种统计特征。
第一节 众数与中数
4、众数的应用 （1）快速、粗略地寻求一组数据的代表值 （2）次数分布中有极端数值时，有时用众数 （3）粗略估计次数分布形态，一般将平均数 与众数之差，当做分布是否偏态的指标
第一节 众数与中数
二、中数 1、中数（Median）的概念 中数又叫中位数、中值，符号用Md表示。中
数是按顺序排列在一起的一组数据中位于中间 位置的那个数。它可能是数据中的一个数，也 可能不是原有的数。中数能描述一组数据的典 型情况。
M Md M
本 章 结 束！
第一节 众数与中数
2、中数的计算 首先，将数据按大小排序，然后找出居于中 间位置的那个数。 （1）当数据个数为奇数时，中数就是位于 (N+1)/2位置的那个数 （2）当数据个数为偶数时，中数为居于中间 位置两个数的平均数 注意：当中间位置有重复数值时，中数的计 算过程比较复杂。
第一节 众数与中数
一、正态分布中平均数与中数、众数的关系 在正态分布中，平均数、中数、众数三者完
全相等，三者在数轴上完全重合。
第三节 算术平均数与中数、众数的关系
二、正偏态分布中平均数与中数、众数的关系 在正偏态分布中，三者关系如下：
Mo Md M M > Md > Mo
第三节 算术平均数与中数、众数的关系
三、负偏态分布中平均数与中数、众数的关系 在负偏态分布中，三者关系如下： M < Md < Mo
3、中数的优缺点 （1）优点：计算简单，容易理解，也能代表 一组数据的典型情况 （2）缺点：大小不受制于全体数据；反应不 够灵敏，极端值不影响中数；受抽样影响大， 不如平均数稳定；不能作进一步的代数运算。
第一节 众数与中数
4、中数的用途 （1）当一组观测数据中出现两个极端数目时， 不能随意舍去极端数值，只能用中数作为代表 值。 （2）当次数分布的两端数据或个别数据不清 楚时，只能用中数作为集中趋势代表值。
第一节 众数与中数
一、众数 1、众数（Mode）的概念 众数是在次数分布中出现次数最多的那个数
的数值，常用来代表一组数据的集中趋势，一 般用Mo表示。
2、众数的计算方法 （1）直接观察 （2）用公式估计
第一节 众数与中数
3、众数的特点 （1）较少受极端数值影响 （2）不稳定，受分组和样本变动影响 （3）反应不够灵敏 （4）不能作进一步的代数运算 因此，众数不是一个优良的集中量数，应用 也不广泛。
三、算术平均数的优缺点 优点： （1）反应灵敏 （2）计算严密 （3）计算简单 （4）可以进行代数运算 （5）较少受抽样变动的影响 因此，它是最可靠的集中量数，是“真值”
的最佳估计。
第二节 算术平均数
缺点： （1）易受极端数值影响 （2）若出现模糊不清数据时，无法计算算术 平均数
第三节 算术平均数与中数、众数的关系