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一些人使用统计就像喝醉酒的人使用街灯柱—支撑的功能多于照明。 ——Andrew Lang 第 3 章 用统计量描述数据 3.1 水平的度量 3.2 差异的度量 3.3 分布形状的度量 学习目标 度量水平的统计量 度量差异的统计量 度量分布形状的统计量 各统计量的的特点及应用场合 用Excel和SPSS计算描述统计量 哪名运动员的发挥更稳定? 在奥运会女子10米气手枪比赛中,每个运动员首先进行每组10抢共4组的预赛,然后根据预赛总成绩确定进入决赛的8名运动员。决赛时8名运动员再进行10枪射击,再将预赛成绩加上决赛成绩确定最后的名次 在2008年8月10日举行的第29届北京奥运会女子10米气手枪决赛中,进入决赛的8名运动员的预赛成绩和最后10枪的决赛成绩如下表 哪名运动员的发挥更稳定? 最会的比赛结果是,中国运动员郭文珺凭借决赛的稳定发挥,以总成绩492.3环夺得金牌,预赛排在第1名的俄罗斯运动员纳塔利娅·帕杰林娜以总成绩498.1环获得银牌,预赛排在第4名的格鲁吉亚运动员妮诺·萨卢克瓦泽以总成绩487.4环的成绩获得铜牌,而预赛排在第3名的蒙古运动员卓格巴德拉赫·蒙赫珠勒仅以479.6环的成绩名列第8名 由此可见,在射击比赛中,运动员能否取得好的成绩,发挥的稳定性至关重要。那么,怎样评价一名运动员的发挥是否稳定呢?通过本章内容的学习就能很容易回答这样的问题 数据分布的特征 3.1.1 平均数 平均数(mean) 也称为均值,常用的统计量之一 消除了观测值的随机波动 易受极端值的影响 根据总体数据计算的,称为平均数,记为?;根据样本数据计算的,称为样本平均数,记为?x 简单算数平均(Simple mean) 加权平均数 (Weighted mean) 加权平均数(权数对均值的影响) 甲乙两组各有10名学生,他们的考试成绩及其分布数据如下 甲组: 考试成绩(x ): 0 20 100 人数分布(f ):1 1 8 乙组: 考试成绩(x): 0 20 100 人数分布(f ):8 1 1 3.1.2 中位数和分位数 中位数(median) 排序后处于中间位置上的值。不受极端值影响 中位数的计算 (数据个数为奇数) 【例】 9个家庭的人均月收入数据 原始数据: 1500 750 780 1080 850 960 2000 1250 1630 排 序: 750 780 850 960 1080 1250 1500 1630 2000 位 置: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 中位数的计算 (数据个数为偶数) 【例】:10个家庭的人均月收入数据 排 序: 660 750 780 850 960 1080 1250 1500 1630 2000 位 置: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 四分位数—用3个点等分数据(quartile) 排序后处于25%和75%位置上的值 四分位数的计算(位置的确定) 四分位数的计算 (数据个数为奇数) 【例】:9个家庭的人均月收入数据(4种方法计算) 原始数据: 1500 750 780 1080 850 960 2000 1250 1630 排 序: 750 780 850 960 1080 1250 1500 1630 2000 位 置: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 众数(mode) 一组数据中出现次数最多的变量值 适合于数据量较多时使用 不受极端值的影响 一组数据可能没有众数或有几个众数 3.1.3 用哪个值代表一组数据? 众数、中位数和平均数的关系 众数、中位数、平均数的特点和应用 平均数 易受极端值影响 数学性质优良,实际中最常用 数据对称分布或接近对称分布时代表性较好 中位数 不受极端值影响 数据分布偏斜程度较大时代表性接好 众数 不受极端值影响 具有
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