描述性统计

名义测量：分类属性

次序测量：量化水平（受教育程度）

连续变量测量

间距测量：

比率测量：

分类变量：频次/频数，百分比，累计频次

顺序变量

连续变量 -中心水平

中位数

众数

查阅了一下资料，从小到大排序情况下，四分位数是指处在25%位置上的数值（称为下四分位数）和处在75%位置上的数值（称为上四分位数）

检查中心水平：

spss:

内限：最大最小值，不是数据的最大最小值「上分位点加上1.5倍的内分位距（IQR）」

外限：真的变量的最大最小值

12.21 描述性统计分析

1、计量尺度。 

a、名义测量（分类变量），数值代表符号，无顺序大小。频次/百分比/累计频次及累计百分比。

b、次序测量（顺序变量），有序分类，数字有高低。

c、连续变量测量（间距、比率）间距数值为相对，能加减，不可乘除。

四考察：

中心水平：均值；众数（出现次数最多）；中位数,先排序后的中间值，数量为偶数时为[(n/2)+(n+1)/2]/2；四分位数，四等分后由中位数、上四分位数、下四分位数组成；平均数；加权平均数；几何平均数；

离散程度：异众比率（非众数比率）；极差（最大-最小）；四分位差（上分位数-下分位数）；方差（本值与均值间的距离均值）；

偏度：左偏（左边的变量线拖尾）、右偏（较普遍）

峰度：值高说明峰高。

2、统计图形：条形图；盒须图；玫瑰图

以上变量的量化水平，由低到高，低水平变量可以用于高水平统计，反之不行。

1. 数据的计量尺度和具体的统计方法相关

名义测量-分类变量：数值谨代表某些分类或属性，不做高低，大小区分。如男女

次序测量-顺序变量：量化水平高于名义测量，具有一定的顺序性。如学历水平

连续变量测量-数值变量 （间距测量、比例测量）

间距测量：量化水平更高，其取值不再是类的编码，而是采用一定单位的实际测量值。可以进行加减运算，但不能进行乘除运算。

比例测量：最高级的测量等级。可以进行加减乘除，其0具有绝对意义

2 数据描述

分类变量：检查众数，百分比：

频次/频数、百分比、累积频次与累积百分比（仅对次序变量有意义）

顺序变量：众数，频次，百分比，百分比，累积

连续变量： 中心水平、离散程度、偏度和峰度

注意⚠️：分类变量、顺序变量、连续变量的量化水平是由低到高的，低水平变量的统计量可以用于高水平，反之则不一定

3 连续变量-中心水平：能代表“中心”概念的可选统计量有均值，中位数和众数

众数（数据量较大时有意义）：出现次数最多的变量值，众数不是唯一的

中位数：排序后处于中间位置的值

样本量为奇数时，中位数为中间值

样本量为偶数是时，中位数为中间两值的均值，是一个计算值

四分位数：一组数据排序后，处于25%（下四分位数）和75%（上四分位数）位置处的数字

均值-算数平均数：样本平均数、总体平均数。

均值-加权平均数：样本加权平均，总体加权平均

均值-几何平均数：主要用于计算平均增长率，适用于比率数据的平均。

各个中心水平度量的比较：众数和中位数不易收到极端值的影响，平均数容易受到极端值影响。众数和中位数适合在非对称情况下使用。

4. 连续变量-离散程度：离散程度反映中心水平的代表性。

离散程度度量指标：

5. 连续变量-偏度：用来刻画偏态的程度

6. 连续变量-峰度：变量向两边拖尾的情况。正态分布峰度为0

7 统计图形

条形图

盒须图（箱线图）：提供中位数，均值，上线分位点的信息

玫瑰图（南丁格尔玫瑰图）