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均数使用更加广泛

时间:2020-09-07 23:35 来源:未知 作者:admin

  关于百分位数(Percentile, Px),教科书的定义是,是指将所有n个观测值从小到大排列后,对应于x%位的那个数字。

  制作频数分布表和直方图的目的是为了快速了解数据的分布情况。所谓分布,简单理解就是想知道,数据会主要集中在哪儿。无论什么资料,刨除它的单位(如身高、体重等),它们都是一个一个的数字,那么从数轴上看,这些数字会处在在哪些地方呢?比如身高的数据,如果以米为单位,根据常识可以猜测,它会大概集中在1.5-1.8这个区间内。也就是说,虽然每个人的身高不完全相同,但身高的数据却是有规律的,如何发现这种规律,第一步就是画出它的频数分布表和直方图。

  如果观测值距箱式图底线)的距离为箱体高度(IQR)1.5倍或以上,则可视为离群值。

  在录入数据时,一般而言,每个观察单位通常都设有一个唯一的标识号,如调查对象编号、住院号、门诊号等。

  方差的具体计算我们不需要再多讲,不过关于样本方差为什么除以(n-1),我们平台之前发过文章解释,大家可以参考:计算样本方差时为什么是除以(n-1)?。

  在软件中,变量分为数值型变量、字符型变量等(这里与统计学中对变量的分类相区别)。

  离群值是否应该直接剔除或者进行调整是一个具有争议的问题,处理不当可导致分析结果出现偏差。

  统计学是关于数据的科学,因此,准确地获取数据,保证数据质量也是非常重要的问题。下面,我们就来简单谈谈对于数据进行逻辑核查的几种常用策略以及离群值的判断和处理。

  如果连续几个组段的频数均0,之后出现特别大或者特别小的数据即可能为离群值。

  的小伙伴们应该都比较熟悉最近推出的『每日丁点』统计知识系列,我们希望每天给大家呈现精炼又便于理解的知识总结。

  学习完描述数据集中趋势和离散趋势的各种指标后,如何用恰当的图形呈现它们便成了一个重要问题。而今天要谈的箱式图就是来解决这个问题的。

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  与极差相比,四分位数间距不受两端极大或极小数据的影响,因此其更加稳定。IQR常与中位数一起使用,综合反映数据的平均水平和变异程度,写成M(P25, P75)。

  我们对四分位数间距很熟悉,四分位数间距就是通过百分位数计算出来的,这一点我们后文再详述。除了四分位数间距,大家熟知的中位数也是一个百分位数,称第50百分位数(P50)。

  测量或者记录过程中出现错误而导致离群值,或者存在明显的逻辑错误,应予以剔除。

  同时,需要注意每个变量在整个数据文件中的缺失比例,这是数据质量的一个重要方面。

  一般而言,箱式图主要呈现5个汇总的统计指标,包括一组数据的最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值。但是,我们为了涵盖更全面的信息,故常将均数也体现在图中。

  如采用中位数、进行对数变换(需观测值大于0,但注意对数变化可能夸大极小值的影响);

  前文我们谈到,拿到整理好的数据的第一步是制作频数表和直方图,从中我们可以大概知道数据的分布情况,也就是说,能看出大多数的数会集中在哪儿。

  不同来源的两个数据库中同一内容的信息应该一致。通过检查不同来源的数据的一致性,可快速验证数据的可信度。

  这三组儿童的平均身高都为100cm。但是仅根据它们的平均数相等,我们不能说这三组儿童的身高分布就是一致的:

  相比直方图可展示原始数据的大

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