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均值(平均值、平均数):表示的是某变量所有取值的集中趋势或平均水平。例如,学生某门学科的平均成绩、公司员工的平均收入、某班级学生的平均身高等。计算公式如下。中位数:定义:把一组数据按递增或递减的顺序排列,处于中间位置上的变量值就是中位数。它是一种位置代表值,所以不会受到极端数值的影响,具有较高的稳健性计算公式:一个大小为的数列,要求其中位数,首先应把该数列按大小顺序排列好,如果为奇数,那么该数列的中位数就是位置上的数;如果N为偶数,中位数则是该数列中第与第 +1位置上两个数值的平均数众数:定义:众数是指一组数据中,出现次数最多的那个变量值。众数在描述数据集中趋势方面有一定的意义。例如,制鞋厂可以根据消费者所需鞋的尺码的众数来安排生产。计算公式:手工计算众数比较麻烦,需要统计数据的次数分布。全距:定义:全距也称为极差,是数据的最大值与最小值之间的绝对差。在相同样本容量情况下的两组数据,全距大的一组数据要比全距小的一组数据更为分散。计算公式:最大值-最小值。方差(Variance)和标准差(Standard Deviation):定义:方差是所有变量值与平均数偏差平方的平均值,它表示了一组数据分布的离散程度的平均值。标准差是方差的平方根,它表示了一组数据关于平均数的平均离散程度。方差和标准差越大,说明变量值之间的差异越大,距离平均数这个“中心”的离散趋势越大。频数(Frequency):定义:频数就是一个变量在各个变量值上取值的个案数。如要了解学生某次考试的成绩情况,需要计算出学生所有分数取值,以及每个分数取值有多少个人,这就需要用到频数分析。变量的频数分析正是实现上述分析的最好手段,它可以使人们非常清楚地了解变量取值的分布情况。峰度(Kurtosis):定义:峰度是描述某变量所有取值分布形态陡缓程度的统计量。这个统计量是与正态分布相比较的量,峰度为0表示其数据分布与正态分布的陡缓程度相同;峰度大于0表示比正态分布高峰要更加陡峭,为尖顶峰;峰度小于0表示比正态分布平顶峰。具体的计算公式为
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