二十四、數據特征的測度
1、 統計數據特征的測度,主要從三個方面進行:
①分布的集中趨勢,反映各數據向其中心值靠擾或聚集的程度;
②分布的離散程度,反映各數據遠離中心值的趨勢;
③分布的偏態和峰度,反映數據分布的形狀。
2、集中趨勢的測度
集中趨勢,是指一組數據向某一中心值靠攏的傾向,測度集中趨勢也就是尋找數據一般水平的代表值或中心值。集中趨勢的測度,主要包括:
①位置平均數,指按數據的大小順序或出現頻數的多和,確定的集中趨勢的代表值。主要有:眾數、中位數等;
②數值平均數,根據全部數據計算出來的平均數。主要有:算術平均數、幾何平均數等。
位置平均數
1)眾數 一組數據中出現頻數最多的那個數值,用M0表示。
用眾數反映集中趨勢,不僅適用于品質數據,也適用于數值型數據。眾數是一個位置代表值,不受極端值的影響,抗干擾性強。
2)中位數 把一組數據按從小到大的順序進行排列,位置居中的數值叫做中位數,用 表示。
根據未分組數據計算中位數時:①對數據進行排序;②確定中位數的位置,其公式為:中位數位置= ;③確定中位數的具體數值。
中位數主要用于順序數據,也適用于數值型數據,但不適用于分類數據。中位數也是一個位置代表值,不受極端值的影響,抗干擾性強。
3)算術平均數
全部數據的算術平均,又稱均值,用 表示。算術平均數是集中趨勢最主要的測度值。它主要適用于數值型數據,但不適用于品質數據。
簡單算術平均數:
加權算術平均數:主要用于處理經分組整理的數據。
計算時先計算組中值,之后再計算加權算術平均數。
計算和運用算術平均數須注意:1)算術平均數同時受到兩個因素的影響:各組數值的大小;各組分布頻數的多少;2)算術平均數易受極端值的影響。
4)幾何平均數
n個觀察值連乘積的n次方根就是幾何平均數。簡單的幾何平均數的計算公式:
熟悉幾何平均數的主要用途:1)對比率、指數等進行平均;2)計算平均發展速度。
集中趨勢的測度總結
類型 | 具體指標 | 與極端值的關系 | 與數據類型的關系 |
位置平均數 | 眾數 | 不受極端值影響 | 既適用于品質數據,也適用于數值型數據 |
中位數 | 不受極端值影響 | 不適用于分類數據 | |
數值平均數 | 算術平均數 | 受極端值影響 | 適用于數值型數據,但不適用于品質數據 |
幾何平均數 | 受極端值影響 | 適用于觀察值之間存在連乘積關系的數值型數據 |
3、離散程度的測度
離散程度,是指數據之間的差異程度或頻數分布的分散程度。離散程度的測度,主要包括極差、方差和標準差、離散系數等。
①極差,極差是最簡單的變異指標,是總體或分布中最大的標志值與最小的標志值之差,又稱全距,用R表示。
極差反映的是變量分布的變異范圍或離散幅度,在總體中任何兩個單位的標志值之差都不可能超過極差。極差僅僅取決于兩個極端值的水平,不能反映其間的變量分布情況,同時易受極端值的影響。
②標準差和方差
標準差,總體所有單位標志值與其平均數離差之平方的平均數的平方根,用 表示。
1) (用于未整理的原始數據)
2) (用于分組的數據)
1) (用于未整理的原始數據)
2) (用于分組的數據)
標準差與方差是應用最廣泛的統計離散程度的測度方法。
③離散系數
極差、標準差和方差等都是反映數據分散程度的絕對值。為消除變量值水平高低和計量單位不同對離散程度測定值的影響,需要計算離散系數。
離散系數,也稱標準差系數,它是一組數據的標準差與其相應的算術平均數之比,是測度數據離散程度的相對指標,用 表示,其計算公式為:
(掌握)
離散系數主要是用于比較不同組別數據的離散程度。離散系數大的說明數據的離散程度也就大,離散系數小的說明數據的離散程度也就小。
集中程度和離散程度的測度
類型 | 具體指標 | 與極端值的關系 | 與數據類型的關系 | |
集中程度 | 位置平均數 | 眾數 | 不受極端值影響 | 既適用于品質數據,也適用于數值型數據 |
中位數 | 不適用于分類數據 | |||
數值平均數 | 算術平均數 | 受極端值影響 | 適用于數值型數據,但不適用于品質數據 | |
幾何平均數 | 適用于觀察值之間存在連乘積關系的數值型數據 | |||
離散程度 | 絕對值 | 極差 | 適用于數值型數據 | |
標準差 | ||||
方差 | ||||
相對值 | 離散系數 |
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