数据的统计描述
数据分布特征的三个统计描述维度
数据分布特征的三个统计描述维度现如今生活处处有数据，而我们接触到的数据可以分为连续型数据或者离散型数据。
连续数据的取值范围是可以取连续值的区间，即连续值可以是区间内的任意值，一般都有度量单位。
离散数据的范围由有限数量的值或序列组成。
对数据集使用合适的描述性指标，可以帮助我们探索庞大无序的数据背后隐藏的事实。
描述数据集的三个维度是指对数据集中趋势的描述、对数据分散程度的描述和对数据分布形式的描述。
一、集中趋势描述1.算术平均数 Arithmetic Mean：所有数值的和除以数值的个数。
用于描述一组数据在数量上的平均水平。
计算公式：优缺点：算术平均数是能够充分运用已有信息的代表性数值，每个数值大小的改变都会引起其变化。
也因此容易受极值的影响，并且会掩盖数据的差异性。
示例：最近更新了2018年度深圳在岗职工的月平均工资，达到了9309元。
这就是一个算术平均值的实际应用。
还是要保持进步，争当排头兵而非吊车尾呀。
2.几何平均数 Geometric Mean：对各数值的连乘积开项数次方根。
一般用于当总成果为各个阶段（环节）的连乘积时，求各个阶段（环节）的一般成果。
计算公式：优缺点：几何平均数受极端值的影响比均值小。
但仅适用于具有等比或近似等比关系的数据。
示例：连续作业的车间求产品的平均次品率。
一个产品的生产由三个环节组成。
每个环节都会产生一定的次品。
次品率依次为5%、2%、6%，求这个产品的平均次品率。
因为每个环节都是依次发生的，需要完成上一个环节的合格产品才能进入下一个环节，所以每个环节的不良率是一个产品关系。
依照上式结果可知，该产品整个生产环节的平均次品率为3.91%。
3.中位数 Median：将数值从小到大依次排列，最中间的数值为中位数。
若数值个数为奇数个时，为中间位置的数值；若数值个数为偶数个时，为中间两个数的算术平均数。
优缺点:不受极值影响，通过丢失一些信息来换取指数的稳定性。
但对极值缺乏敏感性，样本量较小时中位数不稳定。
定性数据的统计描述
《统计学》数值数据的描述
第四章数值数据的描述重点：有关数值数据的性质和特征：如集中趋势、变异(离散)程度、分布形状1、集中趋势度量(MeaSureSofCentralTendency)1)均值或平均数(Mean)、算术平均数(arithmeticmean)又称为期望样本均值T=(X l+X2+∙∙→‰)/n=(∑X i)/n这是最常用的度量统计量它通过以观察值中较小数据补足较大的数据来得到平衡点易受数据的极端值的影响(如体育比赛中最高分和最低分往往被去掉)2)中位数：有序数列中处在中间位置的数值(Median)确定中位数的方法：首先，按序排列数据其次，运用定位公式：(n+l)∕2确定中间的观察值如果样本容量为奇数，中位数为中间的观察值数值如果样本容量为偶数，中位数为中间两个观察值的平均中位数与平均数相比对偏态不敏感。
不易受数据极端值的影响3)众数：数据集合中出现频数最高的数值(Mode)众数可从有序数组中观得到可能会出现没有众数或一个以上众数的情况4)值域中点=(X Ai大值+X44小值)/2(Midrange)所有观察值中最大值和最小值的平均值，应用于金融分析和气象预报对数据的极端值非常敏感5)中轴数=(Q1+Q3)/2 (Midhinge)第一四分位数和第三四分位数的平均值，中轴数不受极端值的影响四分位数的度量Q1.第一四分位数是(n+l)∕4位置上的数据(first quartile,QI)25%的数据比第一四分位数小。
Q?.第二四分位数就是中位数(secondquartile,Q2)处在2(n+l)∕4=(n+D∕2的位置上，50%的观察值比中位数小。
Qs.第三四分位数是处在3(n+l)∕4位置上的数据(thirdquartile,Q3)75%的观察值比第三四分位数小。
2、变异程度的度量MeasureofVariation1)全距X奴小值(Range)又称级差，由数据的极端值所决定。
对数组排序，很容易的找出最大值和最小值，从而计算出全距。
统计学之统计数据的描述
则必然取2，而不能取其他
离散系数
离散系数
(coefficient of variation)
1. 标准差与其相应的均值之比 2.对数据相对离散程度的测度 3.消除了数据水平高低和计量单位的影
响
4v.用 较于对不同组别数v据s 离散程xs度的比
【 例 】某管理局抽查了所属的8家企业 ，其产品销售数据如表。试比较产品销售 额与销售利润的离散程度
累积的收入百分比
绝对公平线
A B
累积的人口百分比
基尼系数
1. 20世纪初意大利经济学家基尼(G. Gini)根据
洛伦茨曲线给出了衡收入分配平均程度的指
标 基尼系数=
A
A B
2. A表示实际收入曲线与绝对平均线之间的面积 3. B表示实际收入曲线与绝对不平均线之间的面
积
A B
• 如果A=0，则基尼系数=0，表示收入绝对 平均
一般用x表示变量；用f表示频数（次数） 。
2.1.3 次数分配图
分组数据—直方图和折线图
Excel
用直方形的宽度和高度来表示次数分 布的图形。
绘制直方图时，横轴表示各组组限， 纵轴表示次数（一般标在左方）和比 率（或频率，一般标在右方）。
分组数据的图示
我一眼就看 出来了，销 售量在170～ 180之间的天 数最多!
1. 一组数据中可以自由取值的数据的个数
2. 当样本数据的个数为 n 时，若样本均值x 确定后,只有n-1个数据可以自由取值，其
中必有一个数据则不能自由取值
3.
例如，样
x3=9，则
本有
x
3个数值，即
= 5。当 x
x=1=52，确x定2=4后，，x
1
统计数据的描述
身高 人数
（CM） （人）
152
1
154
2
155
2
156
4
157
1
158
2
159
2
160 12
161
7
162
8
163
4
身高 人数
（CM） （人）
164
3
165
8
166
5
167
3
168
7
169
1
170
5
171
2
172
3
174
1
总计 83
众数旳拟定方法
某年级83名女生身高资料
身高 人数
（CM） （人）
具有某种标志体现旳 单位数所占旳成数
P N1 N
不具有某种标志体现 旳单位数所占旳成数
Q N0 N
且有P Q
N1 N
N0
N
N1 N0 N
N N
1
是非标誌总体旳均值
均 值
XP
Xf 1 N1 0 N0 N1 P
f
N
N
几何平均数(又称“对数平均数”)
1.简朴几何平均数
X G n X1 • X2 Xn n X
多种平均数
❖ 平均数是一种数值,是对一种变量旳观察值进行计 算后得到旳.
❖ 我们常读到MBA旳平均工资,平均房价,道琼斯平 均股票价格,平均谋杀率等.你都了解这些平均数 吗？
❖ 让我们来看一下下面旳句子: ❖ 当代美国旳平均人是女人,平均每个女人有2.1个
孩子,且这些女人住在平均价值为$80000旳住房 中
72法则
❖ 计算翻一番需要旳时间时，能够用72除以增长速度旳数值， 得到时期数
描述性统计与推断性统计
描述性统计与推断性统计统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
在统计学中，描述性统计和推断性统计是两个重要的概念。
描述性统计是对数据进行总结和描述的过程，而推断性统计则是通过对样本数据进行分析来推断总体特征的过程。
一、描述性统计描述性统计是对数据进行总结和描述的过程。
它主要通过计算和图表来展示数据的特征，包括中心趋势、离散程度和数据分布等。
常用的描述性统计方法包括平均数、中位数、众数、标准差、方差和百分位数等。
1. 中心趋势中心趋势是描述数据集中程度的统计指标。
常用的中心趋势指标有平均数、中位数和众数。
平均数是将所有数据相加后除以数据个数得到的结果，它可以反映数据的总体水平。
中位数是将数据按照大小排序后，位于中间位置的数值，它可以反映数据的中间位置。
众数是数据集中出现次数最多的数值，它可以反映数据的集中程度。
2. 离散程度离散程度是描述数据分散程度的统计指标。
常用的离散程度指标有标准差和方差。
标准差是数据偏离平均数的平均程度，它可以反映数据的离散程度。
方差是标准差的平方，它可以反映数据的离散程度。
3. 数据分布数据分布是描述数据在不同取值上的分布情况。
常用的数据分布指标有百分位数和频数分布表。
百分位数是将数据按照大小排序后，位于某个百分比位置的数值，它可以反映数据的分布情况。
频数分布表是将数据按照不同取值进行分类，并统计每个取值的频数，它可以反映数据的分布情况。
二、推断性统计推断性统计是通过对样本数据进行分析来推断总体特征的过程。
它主要通过假设检验和置信区间来进行推断。
假设检验是通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否满足某个假设。
置信区间是通过对样本数据进行统计推断，估计总体参数的范围。
1. 假设检验假设检验是通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否满足某个假设。
它包括设置原假设和备择假设、选择适当的检验统计量、计算检验统计量的值、确定拒绝域和做出推断等步骤。
常用的假设检验方法有单样本检验、双样本检验和方差分析等。
统计数据的描述(统计学)
可以添加误差线来表示数据的波动范 围。
适用于展示定类变量和定比变量的数 据，如示时间序列数 据的变化趋势，便于 观察数据随时间的变 化规律。
可以添加趋势线来预 测未来的发展趋势。
适用于展示定比变量 的数据，如某品牌在 不同年份的销售数据。
饼图
用以展示分类数据的占比关系， 便于比较不同类别之间的比例大
在统计学中，许多随机变量遵循正态分布，例如人类的身高、考试分数 等。
偏态分布
偏态分布是指数据分布不对称的情况， 即数据偏向某一方向。
偏态分布的原因可能是数据本身的特性 偏态分布的描述需要使用中位数、均值
或测量误差。
和众数等统计量来全面了解数据特征。
峰态分布
峰态分布是指数据分布的形状 较为尖锐或平坦的情况。
峰态分布的判断可以使用峰 度系数来衡量，该系数描述 了数据分布的陡峭程度。
在峰态分布中，数据值在均值 附近较为集中，远离均值的数 据较少，形成较为尖锐或平坦
的分布形状。
05
数据的异常值处理
识别异常值的方法
统计检验法
通过统计检验，如Z分数、IQR等方 法，识别出异常值。
经验判断法
根据业务经验和专业知识，判断某些 数据是否异常。
小。
适用于展示定类变量的数据，如 某公司各部门的销售额占比。
可以添加图例来解释各部分所代 表的含义。
散点图
用以展示两个变量之间的相关 关系，便于发现变量之间的关 联和趋势。
适用于展示定比变量的数据， 如广告投入与销售额之间的关 系。
可以添加回归线来表示变量之 间的线性关系。
03
统计数据的数值描述
THANKS
感谢观看
统计数据的描述(统 计学)
统计学中常用的数据分析方法1描述统计
统计学中常用的数据分析方法描述统计描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。
描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。
例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用来度量两个随机变量关系的统计量）、标准差等统计指标来研究数据的离中趋势。
例如，我们想知道两个教学班的语文成绩中，哪个班级内的成绩分布更分散，就可以用两个班级的四分差或百分点来比较。
相关分析：相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。
这种关系既包括两个数据之间的单一相关关系——如年龄与个人领域空间之间的关系，也包括多个数据之间的多重相关关系——如年龄、抑郁症发生率、个人领域空间之间的关系；既包括A大B就大(小)，A 小B就小(大)的直线相关关系，也可以是复杂相关关系（A=Y-B*X）；既可以是A、B变量同时增大这种正相关关系，也可以是A变量增大时B变量减小这种负相关，还包括两变量共同变化的紧密程度——即相关系数。
实际上，相关关系唯一不研究的数据关系，就是数据协同变化的内在根据——即因果关系。
获得相关系数有什么用呢？简而言之，有了相关系数，就可以根据回归方程，进行A变量到B变量的估算，这就是所谓的回归分析，因此，相关分析是一种完整的统计研究方法，它贯穿于提出假设，数据研究，数据分析，数据研究的始终。
例如，我们想知道对监狱情景进行什么改造，可以降低囚徒的暴力倾向。
我们就需要将不同的囚舍颜色基调、囚舍绿化程度、囚室人口密度、放风时间、探视时间进行排列组合，然后让每个囚室一种实验处理，然后用因素分析法找出与囚徒暴力倾向的相关系数最高的因素。
假定这一因素为囚室人口密度，我们又要将被试随机分入不同人口密度的十几个囚室中生活，继而得到人口密度和暴力倾向两组变量（即我们讨论过的A、B两列变量）。
统计学案例数据分析—描述统计
统计学案例数据分析—描述统计描述统计是统计学中的一个重要分支，主要研究如何对数据进行整理、总结、描述和展示。
它通过汇总和描述数据来揭示数据的特征和规律，从而从整体上了解数据集的信息。
下面将给出一个描述统计学案例，用于展示描述统计在实际问题中的应用。
假设我们收集到公司过去一年来的销售数据，该公司主要销售电器产品。
数据集包括每个月的销售额、销售量、销售地区和销售渠道等信息。
我们想要通过描述统计方法对这个数据集进行分析，以了解销售状况和销售趋势。
首先，我们可以对销售额进行描述统计分析。
我们可以计算销售额的平均值、中位数、最大值和最小值等，来描述销售额的整体水平和分布情况。
比如，平均销售额可以反映公司的整体销售水平，最大值和最小值可以告诉我们销售的波动范围，中位数可以反映销售额的中部位置。
接下来，我们可以对销售量进行描述统计分析。
类似地，我们可以计算销售量的平均值、中位数、最大值和最小值，来描述销售量的整体水平和分布情况。
这可以帮助我们了解公司的销售产品的数量和规模。
然后，我们可以对销售地区进行描述统计分析。
我们可以计算每个地区的销售额和销售量的总和，来了解各个地区的销售情况。
这可以帮助我们判断哪些地区是公司的主要销售市场，以及哪些地区的销售情况较差，可能需要加大市场开发力度。
最后，我们可以对销售渠道进行描述统计分析。
我们可以计算每个渠道的销售额和销售量的比例，来了解各个渠道的销售贡献程度。
这可以帮助我们判断哪些渠道是公司的主要销售渠道，以及哪些渠道可能需要调整或者优化。
除了上述的描述统计指标，我们还可以使用图表来展示数据的分布和趋势。
比如，我们可以使用直方图、饼图、折线图等来直观地呈现销售额和销售量的分布情况，以及不同地区和渠道的销售情况。
通过以上的描述统计分析，我们可以得到关于销售状况和销售趋势的详细信息。
这些信息可以帮助公司做出相应的决策和战略调整，以进一步提升销售业绩。
总之，描述统计是统计学中的一个重要工具，可以帮助我们对数据进行整理、总结、描述和展示。
调查报告中的数据统计和分析方法
调查报告中的数据统计和分析方法在调查研究中，数据统计和分析是非常重要的环节，它们能够帮助我们理解数据背后的规律和趋势，为决策提供科学依据。
本文将介绍调查报告中常用的数据统计和分析方法，以及它们的应用场景和注意事项。
一、数据统计方法1. 描述性统计：描述性统计是对数据进行整理、概括和描述的方法。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
通过这些指标，我们可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态。
2. 频数分析：频数分析是对数据进行分类和计数的方法。
通过频数分析，我们可以了解不同类别的数据出现的频率和比例。
例如，在一项市场调查中，我们可以统计不同年龄段的受访者人数，以及各年龄段的比例。
3. 相关分析：相关分析用来研究两个或多个变量之间的关系。
常用的相关分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
通过相关分析，我们可以了解变量之间的相关程度和相关方向，从而判断它们是否存在某种关联。
二、数据分析方法1. 统计推断：统计推断是通过对样本数据进行分析，得出对总体的推断结论的方法。
常用的统计推断方法包括参数估计和假设检验。
参数估计用来估计总体参数的取值，假设检验用来检验总体参数的假设。
2. 方差分析：方差分析是一种用于比较两个或多个样本均值是否有显著差异的方法。
方差分析将总体方差分解为组内方差和组间方差，通过比较组间方差与组内方差的大小，来判断样本均值是否存在显著差异。
3. 回归分析：回归分析用来研究自变量和因变量之间的关系，并建立预测模型。
常用的回归分析方法有线性回归分析、逻辑回归分析等。
通过回归分析，我们可以了解自变量对因变量的影响程度和方向，并进行预测和解释。
三、应用场景和注意事项1. 应用场景：数据统计和分析方法广泛应用于各个领域的调查研究中。
例如，在市场调研中，我们可以通过数据统计和分析方法了解消费者的购买行为和偏好；在医学研究中，我们可以通过数据统计和分析方法了解疾病的发病率和风险因素。
2计量资料的统计描述指标介绍
2计量资料的统计描述指标介绍计量资料的统计描述指标是对数据集合进行概括和描述的方法，可帮助我们了解数据的分布、集中趋势和离散程度，以及可能存在的异常值。
常用的统计描述指标包括均值、中位数、众数、极差、标准差、方差、四分位数和百分位数等。
1. 均值（Mean）：均值是一组数据的总和除以数据的个数。
均值可以反映数据的集中程度，但容易受到异常值的影响。
2. 中位数（Median）：中位数是一组数据按大小排序后，位于中间位置的数值。
中位数可以反映数据的中间位置，不受异常值的影响。
3. 众数（Mode）：众数是一组数据中出现次数最多的数值。
众数可以反映数据集中的特点。
4. 极差（Range）：极差是一组数据的最大值与最小值之差。
极差可以反映数据的全面分布。
5. 标准差（Standard Deviation）：标准差测量数据的离散程度。
标准差越大，数据的离散程度越大。
6. 方差（Variance）：方差是标准差的平方。
方差可以反映数据的离散程度，但单位是原数据的平方。
7. 四分位数（Quartiles）：四分位数将一组数据按大小排序后，分为四等分，分位点分别是Q1（25%分位点）、Q2（中位数）和Q3（75%分位点）。
四分位数可以帮助我们了解数据集的分布情况。
8. 百分位数（Percentiles）：百分位数是将一组数据按大小排序后，分为100等分，每个等分对应一个百分位数。
百分位数可以帮助我们了解数据的分布情况，例如第75百分位数表示排在该位置的数据值大约有75%的数据小于它。
这些统计描述指标都是通过对数据进行运算得出的，可以帮助我们了解数据的分布情况和特点。
在实际应用中，我们可以根据具体的问题选取适当的统计描述指标进行分析，帮助我们更好地理解数据。
同时，还需要注意统计描述指标的局限性，例如均值容易受到异常值的影响，中位数和众数不能反映数据的离散程度等，因此在使用时需要结合具体情况进行综合分析。
数据的统计与描述
print("d列的累加和结果为e列:\n",data[['d','e']])输出结果如图4-*所示。
图4-* 统计指标计算示例结果2.利用describe函数进行计算pandas提供了describe函数用来一次性计算数值型字段的八个统计指标，如表3-*所示。
表4-* 数值型字段的describe函数统计结果方法名称说明count 非空个数mean 均值std 标准差min 最小值25% 25%分位数50% 50%分位数，即中位数75% 75%分位数max 最大值在调用describe函数计算统计指标时，还可以采用describe()[i]（i=0,1,2,…）的方法调用某个统计指标，如用describe()[0]调用第1个统计指标count，describe()[1]调用第2个统计指标mean。
同时，还可以利用指标名称来调用指标，如describe()['25%']表示调用25%分位数，即调用下四分位数。
示例代码如下：des = data['a'].describe()print("a列的describe函数计算结果:\n",round(des,2)) #利用round函数保留所有2位小数print("a列的平均值= ",des[1])print("a列的25%分位数= ",des['25%'])输出结果如图4-*所示。
图4-* 统计指标计算示例结果二、分类型字段的统计与描述分类型字段是指该字段的具有分类作用，如省份名、城市名、商品类别等，分类型字段统计与描述主要是频数统计。
1.利用value_counts函数进行统计分析pandas提供了value_counts函数用来统计分类型字段的频数，value_counts函数的一般用法为：value_counts(normalize,ascending)其中，normalize表示是否按频率显示，True表示按频率显示，False表示按频数显示，默认为False，即默认按按频数显示。
对单变量量别数据进行描述统计的主要方法
对单变量量别数据进行描述统计的主要方法单变量数据是指只有一个变量的数据集，即只有一个属性或特征的数据。
对于单变量数据，描述统计是一种通过一些关键的统计指标来总结和描述数据集的方法。
描述统计的主要方法包括测量中心趋势、测量离散程度、测量分布形态以及进行数据可视化等。
一、测量中心趋势测量中心趋势是指通过一个代表性的数值来描述数据的集中程度，常用的方法包括：1. 平均数（Mean）：平均数是将所有数据相加后再除以数据的总数，表示数据的平均水平。
2. 中位数（Median）：中位数是将数据按照大小排序后的中间值，可以排除极端值对数据的影响。
3. 众数（Mode）：众数是数据集中出现次数最多的数值，用于描述数据的典型值。
二、测量离散程度测量离散程度是指度量数据的变异程度或分散程度，常用的方法包括：1. 方差（Variance）：方差是数据偏离平均数的平均平方差，用于度量数据的离散程度。
2. 标准差（Standard Deviation）：标准差是方差的平方根，表示数据的平均偏离程度。
3. 范围（Range）：范围是数据集中最大值和最小值之间的差别，用于衡量数据的全局变化。
4. 四分位数（Quartiles）：四分位数可以将数据分成四等份，用于描述数据的分布情况。
三、测量分布形态测量分布形态是描述数据分布的形状和特征，常用的方法包括：1. 偏态（Skewness）：偏态是数据分布偏离正态分布的程度，可以判断数据的对称性和偏斜性。
2. 峰度（Kurtosis）：峰度是数据分布的尖峰程度，可以判断数据的平峰或尖峰性。
四、数据可视化数据可视化是将数据以图像的形式展示出来，以便更好地理解和分析数据集，常用的方法包括：1. 直方图（Histogram）：直方图用于展示数据的分布情况，可以看出数据的集中和离散程度。
2. 箱线图（Box Plot）：箱线图用于展示数据的统计特征，包括中位数、四分位数、离群值等。
3. 折线图（Line Plot）：折线图用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势。
《统计学》2数据的描述
第二章统计数据的描述【说明】（一）统计数据的分类、表达形式1.按数据的计量尺度不同划分•分类数据---列名尺度、定类尺度、名义尺度的计量结果对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述⏹表现为类别，用文字来表述⏹•顺序数据----定序尺度的计量结果对事物类别顺序的测度⏹数值型数据----定距尺度、定比尺度的计量结果⏹对事物的精确测度⏹结果表现为具体的数值⏹2.按采集方法划分1、观测数据(observational data)2、试验数据(experimental data)3.按时间状况划分•截面数据(cross-sectional data)在相同或者近似相同的时间点上采集的数据⏹描述现象在某一时刻的变化情况⏹•时间序列数据(time series data)在不同时间上采集到的数据⏹描述现象随时间变化的情况⏹（二）数据的表现形式绝对数按其所反映的时间状况不同,划分为：时期数、时点数⏹（计量单位有实物单位、价值单位、复合单位）相对数包括：比例（Proportion）、比率（Ratio）⏹（计量单位有百分比、千分比）统计数据的描述过程一、第一个环节——统计数据的搜集（一）统计数据的来源（渠道）（二）统计数据的搜集方式、方法（三）统计数据的质量要求（评价标准）1. 精度：最低的抽样误差或者随机误差2. 准确性：最小的非抽样误差或者偏差3. 关联性：满足用户决策、管理和研究的需要4. 及时性：在最短的时间里取得并发布数据5. 一致性：保持时间序列的可比性6. 最低成本：以最经济的方式取得数据二、第二个环节——统计数据的整理【重点】数据的整理与显示的基本原则：要弄清所面对的数据类型，因为不同类型的数据，所采取的处理方式和方法是不同的；•对分类数据和顺序数据主要是进行分类整理；•对数值型数据则主要是进行分组整理；•适合于低层次数据的整理和显示方法也适合于高层次的数据；但适合于高层次数据的整理和显示方法并不适合于低层次的数据。
定性数据的统计描述
4. 对观察单位数不等的几个率不能直接相加 求其平均率 5. 对样本率(或构成比)的比较应作假设检验
三、率的标准化
* 标准化的意义： 用统一的“标准”消除资料由于内部构成 不同而对所比较的总率产 生的影响，使资 料间具有可比性。
某一事物各组成部分的个体数 构成比 = —————————————— × 100% 同一事物各组成部分的个体总数
3. 相对比 （Relative ratio）
* 表示两个有联系的指标（绝对数，相对数 或平均数）之比，说明对比水平。 * 计算公式： A 指标 相对比 = ————（或 ×100%） B 指标
100 400
20.0 10.0
* 注意事项
1) 按不同“标准”用同一方法对同一资料计 算出来的标准化率是不同的； 2) 比较几个标准化率时，应在采用同一标准 标化的情况下进行； 3) 标准化后的率并不表示某地实际水平，只 能表明相互比较资料间的相对水平； 4) 两样本标化率的比较应作假设检验。
四、医学中常见的相对数指标
54
61 82
7.39
10.21 15.29
56
63 85
合计
2646
10.02
245
8.73
253
甲校高血压患病标化率P’ = Ni Pi／ N = 245／2646 =9.26% 乙校高血压患病标化率P’ = Ni Pi／ N = 253／2646 =9.56%
直接法计算甲乙两校的高血压患病标化率(%)
1）对比指标：两个有关同类指标之比，如两地 肿瘤死亡比 2）关系指标：两个有关非同类指标之比，如每 千人病床数
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✓ 当数据为对称分布或接近对称分布时： 应选择均值作为集中趋势的代表值，因为此时均值与众
数和中位数的差异很小，而又是全部数据的综合，因此具有 很好的代表性。
✓ 当数据为偏斜度较大的非对称分布时： 均值此时受极端值的影响，而偏离数据的集中点；此时应
方差：即平均了每个数据的离均差的平方值。可用于不同 含量样本数据分布离散程度的比较。
方差越大，数据分布的离散程度越大。
标准差：将方差开方得到标准差。标准差度量了偏离平均 数的大小，相当于平均偏差，可直接地、概括地、平均地 描述数据变异的大小。
标准差越小，表明数据越整齐，变异程度越小。标准差越 大，表明数据分布越分散，变异程度越大。
4.１ 连续变量的统计描述 4.２ 分类变量的统计描述 4.３ 多选题的统计描述 4.4 统计图的呈现
描述性统计分析：用少量数字（即描述指标）概括大量原 始数字，对数据进行描述；
推断性统计分析：从样本信息回推总体特征。
统计描述中可用的工具
各种初步汇总描述方法：分组汇总、百分位数刻画 各种统计描述指标：均数、标准差、四分位数间距、百分比
分类变量
可视作分类变量， 也可处理后视作 连续变量
连续变量
5
集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向，是关于 中心位置的描述。
在统计学中，关于数据分布的中心位置的统计量被称为位 置统计量（Location Statistic）。
常用的位置统计量有：
均数——适用于正态分布和对称分布资料； 中位数——适用于所有分布类型的资料。 众数——适用于所有分布类型的资料。
✓ 只有均数能反映集中趋势时才能使用方差和标准差来反映 离散趋势。因此，方差和标准差的适用范围应当是正态分布。
百分位数（Percentile）是一种位置指标，用Px表示。一个 百分位数将一组观察值分为两部分，理论位置有x%的观察值 比它小，(100－x)%的观察值比它大。
四分位数即三个数据的总称，分别是P25、P50和P75分位数。 这三个分位数将全部总体单位按标志值的大小等分为四部分。 分别记为Q1、Q2和Q3。 四分位数间距即（Q3 —Q1）
选择众数和中位数来代表。
正偏或右偏分布
众数中位均数
X
三值合一
对称分布
均数中位众数数
负偏或左偏分布
由于均数较易受极端值的影响，因此可以考虑将数据排序 后，按一定比例去掉两端的数据，只使用中部的数据来求均数， 即截尾均数。
如果截尾均数和原均数相差不大，则说明数据不存在极端值， 或者两侧极端值的影响正好抵消；反之，则说明数据中有极端 值，此时截尾均数能更好地反映数据的集中趋势。 常用的截尾均数有5%截尾均数，即两端各去掉5%的数。
等； 统计表：将统计指标组成表格，可同时呈现多种统计指标，
并进行复杂的样本分组、合并计算； 统计图：按照统计指标的大小将其绘制成一张图形，对于连
续变量数据，常用直方图、箱图加以展示，对于分类变量， 常用条图、饼图加以展示。
变量的类型
Nominal变量 （名义型）
Ordinal变量 （定序型）
Scale变量 （定 距定比型）
中位数是位置平均数，因此不受极端值的影响。
中位数适用范围： ✓ 非基本对称的分布情况下可使用于中位数描述集中趋势。 ✓ 中位数对于定序变量、连续变量都可以使用。 ✓ 中位数只考虑居中位置，因此用于描述连续变量会损失很 多信息。所以对于对称分布的资料，往往优先考虑均数。
众数（Mode）是样本数据中出现频次最大的那个数字。
算术均数（Arithmetic Mean）是最常用的描述数据分布的 集中趋势的统计量。总体均数用μ表示，样本均数用X表示。
X X1
均数的最重要意义在于它高度浓缩了数据，使大量的观测数 据变为一个代表性数值。但它掩盖了各个观测数据之间的差 异性，且对极端值比较灵敏，在某些情况下也有一定欺骗性。
n
(xi x)2
S 2 i1 n 1
n
(xi x)2
S i1 n 1
方差和标准差的适用范围：
✓由于方差和标准差的计算涉及到每一个变量值，所以它们 反映的信息在离散指标中是最全面、最可靠的变异描述指标。
✓ 由于涉及每一个变量值，方差和标准差也会受极端值的影 响，当数据中有明显的极端值时不宜使用。
离散趋势是指一组数据远离其中心值的程度，是关于数据 波动范围的描述。
在统计学中，关于数据离散趋势的统计量被称为尺度统计 量（Scale Statistic）。
常用的尺度统计量有：
全距——适用于所有分布类型的资料 标准差、方差——适用于正态分布资料 四分位数间距——适用于所有分布类型的资料
数据的分布形态主要指数据分布是否对称，偏斜程度如何， 分布陡缓程度等。
全距又称为极差，是一组数据中最大值（Maximum）与 最小值（Minimum）之差.
极差衡量的是变量分布的变异范围或离散幅度。 它仅仅取决于两个极端值的水平，不能反映其间的变量分布。 它容易受个别极端值的影响，并不稳定。
全距一般只用于预备性检查，目的是大体上了解数据的分 布范围。
R X max X min
均数适用范围： ✓ 单峰和基本对称的分布情况下适用于描述集中趋势。 ✓ 严格讲均数只适用于定距变量，但有时对于定序变量，求 平均等级也可使用均数。
中位数（Median）是将总体各单位的标志值按大小顺序 排列，处于中间位置的那个标志值。剩下的值一半比它大， 一半比它小。设标志值X1 X 2 X3 X n 则中位数M＝X (n1)/2 当n为奇数时 M＝( X n/2 X ) n/21 / 2 当n为偶数时
四分位数间距（ Q3 － Q1 ）的适用范围：
✓ 四分位数间距包括了中间50%的观察值，因此既排除了两 端极端值的影响，又能够反映较多数据的离散程度，是当方 差、标准差不适用时较好的离散程度描述指标。
✓ 四分位数间距越大表明中间的数据越分散，越小表明中间 的数据越集中，在描述数据的离散程度上比极差的稳定性要 高。