在统计中,使用多种工具来解释数据。集中趋势的度量表示数据的特征,例如平均值、中位数和众数。此外,标准差和范围等方差度量用于从平均值中查找数据的分布。相对位置测量数据位置之间的距离。常用的相对排名度量是百分位数、z 分数和四分位数。
百分位数是一种分形,它将数据划分为具有大致相同数量的值的组。Percentile 将数据分为 100 个组,每个组中的值约为 1%。
Z 分数是位置的度量,因为它们根据相对于平均值的标准差来描述值的位置。z 分数为 2 表示数据值比平均值高 2 个标准差,负 3 z 分数表示值比平均值低 3 个标准差。
四分位数是将数据划分为季度的数字。要查找四分位数,首先,找到中位数或第二个四分位数。第一个四分位数 Q1 是数据下半部分的中间值,第三个四分位数 Q3 是数据上半部分的中间值或中位数。
本文改编自 Openstax, Introductory Statistics, Section 2.3 Measures of the location of the data 和 2.7 Measures of the spread of the数据
统计学家使用多种工具来解释数据。集中趋势的度量(如平均值、中位数和众数)标识最能代表数据的单个值。
要了解值与平均值的传播距离,可以使用变化的度量,例如范围和标准差。
最后,要解释数据的每个值相对于其他数据点,可以使用相对排名的度量。
例如,学生在课堂测试中获得 85% 的分数。通过将此分数与同学的分数进行比较,可以知道学生的表现是优秀还是差。这种相对比较可以通过使用三种常用的相对地位度量(百分位数、z 分数或四分位数)中的任何一个来进行。
百分位数将数据划分为数百人的组,并测量数据在这些组中的位置。z 分数是用于查找异常值的标准分数。四分位数将一组数字汇总为四组,使用箱线图进行可视化。
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