统计分析
确定众数没有明确的公式,一般只能用手工统计,故较为烦琐。SPSS所提供的统计功能可以减少诸如此类烦琐的过程。
众数、中位数与算术平均数之间存在一定的关系,这种关系决定于总体分布的状况。当总体分布呈对称的钟形分布时,算术平均数位于分布曲线的对称点上,而该点又是曲线的最高点和中心点,因此,众数、中位数和算术平均数三者相等。当总体分布呈非对称的钟形分布时,由于这三种平均数受极端数值影响程度的不同,因而它们的数值就存在一定的差别,但三者之间仍有一定的关系。当分布右偏时,算术平均数受偏高数值影响较大,其位置必然在众数之右,中位数在众数与算术平均数之间。反之,当次数分布左偏时,算术平均数受偏小数值的影响较大,其位置在众数之左,中位数仍在众数与算术平均数之间。 以上的均值、中位数和众数都是反映数据集中趋势的统计量。
3.1.4 全距(Range)
全距,又称极差,是数据的最大值(Maximum)与最小值(Minimum)之间的绝对差,借以表明总体标志值最大可能的差异范围。全距越长,说明数据越离散;反之,全距越小,说明数据越集中。
用符号表示全距的计算公式为:
(3.3)
全距的缺点在于其方法过于粗略,因为它只考虑总体两端数值的差异,没有考虑中间数值差异的情况,因而它是测定离散程度的一种粗略的方法,不能全面反映总体数据的差异程度。要充分利用每一个数据的信息,就需要利用方差和标准差。
3.1.5 方差(Variance)和标准差(Standard Deviation)
方差是总体所有变量值与其算术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。总体方差公式:
(3.4)
总体标准差公式: