第四章 差异量数[24页]
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第四章差异量数

Q3在70-74组。
将Lb 5 4.5, f Q1 2 5, Fb 2 4, i 5, N 4.7 , 得 3 6代入公式 4 36 24 Q1 5 4.5 5 25 5 6.9
将Lb 6 9.5, f Q1 1 8, Fb 1 0 1 , i 5, 3N 4.8, 得 108 代入公式 4 1 0 8 1 0 1 Q3 6 9.5 5 18 7 1.4
1 6, 2 5.3, 3 7, 4 8.2
50 90 52 85 48 88 51 92 则Xt 50 52 51 48 89
d1 X 1 X t 90 89 1 d 2 X 2 X t 58 89 4 d 3 X 3 X t 88 89 1 d 4 X 4 X t 92 89 3
平均差、方差、标准差、差异系 数等
第一节
标准差
一、全距:一组数据中最大值与最小值之 差,又称极差。(用符号R表示。)
全距的优缺点: 优点:概念清楚,意义明确,计算简便。
缺点:易受两个极端的数值影响。
二、方差和标准差
方差(又称为变异数、均方)。是表示一组数据离散
2 S 程度的统计指标。一般样本的方差用 表示,总体
X
100
(4.9)
式中:CV 为差异系数; 为标准差;X 为平均数。
2、差异系数的作用
比较不同单位(现象)资料的差异(变异)程度
比较单位相同而平均数相差较大的两组资料的差异程度 可判断特殊差异情况
差异系数CV又称为相对标准差,属于相对差异量
数,不具有测量单位。在算术平均数不为零的情况
04第四章 差异量数

第三节 标准差的应用
二、标准分数
2、标准分数的性质 、标准分数的性质
分数无实际测量单位, ①Z分数无实际测量单位,是以均值为参照点, 分数无实际测量单位 是以均值为参照点, 以标准差为单位的一个相对量,为等距数据。 以标准差为单位的一个相对量,为等距数据。
分数的平均数为0, ②一组原始数据转换得到的Z分数的平均数为 ,标 一组原始数据转换得到的 分数的平均数为 准差为1。 准差为 。若原始数据呈正态分布(normal distributions), ) 则转换所得的Z分数服从正态分布 分数服从正态分布N( , )。 则转换所得的 分数服从正态分布 (0,1)。
第四章 差异量数
第一节 全距和百分位差 平均差、 第二节 平均差、方差与标准差 第三节 标准差的应用:差异系数和 标准差的应用:
标准分数
第四节 差异量数的选用
第一节 全距和百分位差
一、全距 P80
又称两极差, 最大值与最小值之差来表示离中 又称两极差,用最大值与最小值之差来表示离中 趋势,符号R(range),公式 R = X max − X min 趋势,符号 ( ),公式 ),
3、标准分数的优缺点 、标准分数的优
优点:可比性;可加性;明确性;稳定性。 优点:可比性;可加性;明确性;稳定性。
缺点:计算相对繁琐;常为负数或带有小数,难理解。 缺点:计算相对繁琐;常为负数或带有小数,难理解。
第三节 标准差的应用
二、标准分数
4、标准分数的应用(适用前提:正态变量)P97 、标准分数的应用 适用前提:正态变量)
自习例 例题计算 [自习例4-2] 自习
平均差、 第二节 平均差、方差与标准差
三、方差与标准差 P87
方差:离均差平方的均值,符号S 方差:离均差平方的均值,符号 2,公式
第四章 差异量数

用频数分布表示全距的方法是:最大一 组与最小一组组中值之差,或者是最大 一组上限与最小一组下限之差。
意义:全距概念清楚,意义明确,计 算简单,但因它仅由最大值与最小值 而求得,易受两极端数值影响。不考 虑中间数值的差异,反应不灵敏。只 能作为差异量的粗略指标,在编制频 数颁布表时决定全距范围之用。
分数 组中值x 45-50-55-60-70-75-80-85-总和 47.5 52.5 57.5 62.5 67.5 77.5 82.5 87.5 f 1 2 0 2 3 8 fX 47.5 52.5 57.5 62.5 67.5 77.5 1 2 0 2 3 8 fX2 47.52 52.52 57.52 62.52 67.52 77.52 1 2 0 2 3 3
σx, σ2x
σ 2x =148506.3 /37(2290/37)2 =183.078σ
x
7 82.5 7 7 87.5 7 37 2290.0
82.52 7 87.52 7 148506.3
= 183.078 =13.53
二、全距(Range)
全距是一组数据中最大值与最小值之差, 又称极差。用R表示。 原始数据:用最大值减去最小值。
方差和标准差计算方法
原始数据计算法 频数分布表计算法
X 2 X 2 2 x ( ) N N
X X 2 x ( ) N N
2
注意比较
fX 2 fX 2 2 x ( ) N N
fX 2 fX 2 x ( ) N N
例:48个学生数学分数方差、 标准差的组中值计算表
第四章 差异量数
Measures of Variation
心理统计
方差 Variance 标准差 Standard deviation 全距 Range 四分差 Quartile 差异系数 Relative deviation
(完整版)心理与教育统计学第4章差异量数

心理与教育统计学
复习专题:
平均增加率与几何平均数 平均增加量与算术平均数
一列数据分别为X1,X2,X3…Xn, 按一定的比例关系变化,则:
1
X2 X1
2
X3 X 2
N 1
XN X N 1
1 2 N 1
Mg N1 12 N1
Mg N1 X 2 X 3 X N X1 X 2 X N 1
160
170
180
190
A
B
4.1 全距与百分位数
• 4.1.1 全距
• 全距(range)又称为两极差,用符号R 表示。
• 用最大值(maximum)减去最小值 (minimum)得到全距。
R X max X min (4.1)
全距的特点: • 全距是最粗糙的差异量数,只利用了数据
中的极端值; • 容易受极端值的影响;
]
(4.5)
PR 百分等级; X 给定的原始分数。
成绩 95- 90- 85- 80- 75- 70- 65- 60- 55- 50- 45-
60-
5
12
55-
4
7
50-
2
3
4.54+79.5=84.04
45-
1
1
合计
58
精确组限 79.5~84.49
5/7=0.71
采用次数分布表计算百分位数
PP
Lb
P 100
N
Fb
i fP
(4.4)
Pp为所求的第P个百分位数; Lb为百分数所在组的精确下限; fp为百分数所在组的次数; Fp为小于Lb的各组次数的和; N为总次数; i为组距。
X N X N 1 cN 1
复习专题:
平均增加率与几何平均数 平均增加量与算术平均数
一列数据分别为X1,X2,X3…Xn, 按一定的比例关系变化,则:
1
X2 X1
2
X3 X 2
N 1
XN X N 1
1 2 N 1
Mg N1 12 N1
Mg N1 X 2 X 3 X N X1 X 2 X N 1
160
170
180
190
A
B
4.1 全距与百分位数
• 4.1.1 全距
• 全距(range)又称为两极差,用符号R 表示。
• 用最大值(maximum)减去最小值 (minimum)得到全距。
R X max X min (4.1)
全距的特点: • 全距是最粗糙的差异量数,只利用了数据
中的极端值; • 容易受极端值的影响;
]
(4.5)
PR 百分等级; X 给定的原始分数。
成绩 95- 90- 85- 80- 75- 70- 65- 60- 55- 50- 45-
60-
5
12
55-
4
7
50-
2
3
4.54+79.5=84.04
45-
1
1
合计
58
精确组限 79.5~84.49
5/7=0.71
采用次数分布表计算百分位数
PP
Lb
P 100
N
Fb
i fP
(4.4)
Pp为所求的第P个百分位数; Lb为百分数所在组的精确下限; fp为百分数所在组的次数; Fp为小于Lb的各组次数的和; N为总次数; i为组距。
X N X N 1 cN 1
4 第四章 差异量数

第三四分位为第九位和第十位的中位数,即:
Q3=(80+90)/2=85。 四分位差Q=(Q3-Q1)/2=(85-26)/2=29.5
24
在分组数据中:
n f b25 Q1 LQ1 4 i f Q1
3n f b75 Q3 LQ3 4 i f Q3
LQ:表示Q所在组的下限 N:表示总频数 fb:表示小于Q所在组下限的频数总和 i:表示组距
16
(五)用累加次数分布曲线图求百 分位数。P83 是一种粗略的计算方法
17
三、百分等级分数
百分等级分数与百分位数相反,它是事 先知道分布中的一个原始分数,再求这个原 始分数在分布中所处的相对位置—百分等级。
百分等级分数指出原始数据在常模团体 中的相对位置,百分等级越小,原始数据在 分布中相对位置越低;百分等级越大,原始 数据在分布中相对位置越高。
18
1 百分等级分数的计算公式
PR Fb
X Lb f
i N
100
式中:Lb 为某特定原始变量所在组的下限 Fb 小于Lb的累积频数
f 为某特定原始变量所在组的频数
N 为数据总的次数
i 为组距
19
2 百分等级分数的应用
例2 表4-1所列的考试分数分布中,已 知某应试者的考分为82分,问在这次考试 中低于该应试者的人数比例。
2 i 2 2 i
i
X X )
2
2X Xi N X
Xi X N X2 N X2
i
X
X 2(
X i2 2 X i2
N ( X i ) 2
) X i
X N (
N N
统计心理-第四章 差异量数-文档资料

25% 25% 25% 25%
Q1
Q2
Q3
Q = (Q3 – Q1)/2
排序后处于25%和75%位置上的值
三、四分位差
1. 也称为内距或四分间距 2. 反映了中间50%数据的离散程度 3. 不受极端值的影响 4. 用于衡量中位数的代表性
5. 可用于顺序数据、数值型数据,但不 能用于分类数据
顺序数据的四分位数
四分位数为 Q1 = 不满意 Q3 = 一般
四分位差
甲城市 (户) 累计次数
非常不满意
24
不满意
108
一般
93
满意
45
非常满意
30
24 132 225 270 300
合计
300
—
解:设非常不满意为1, 不满意为2, 一般为3, 满 意为 4, 非常满意为5 。 已知
甲城市家庭对住房状况评价的次数分布
回答类别
甲城市 次数 (户) 累计次数
非常不满意
24
不满意
108
一般
93
满意
45
非常满意
30
24 132 225 270 300
合计
300
—
解:Q1位置= 300×(1/4) =75 Q3位置 =300×(3/4 ) =225
从累计频数看, Q1在“ 不 满意”这一组别中; Q3在 “一般”这一组别中
2. 差异量数包括:全距、四分位差、百分位差、 平均差、标准差与方差等等。
第一节 全距与百分位差
一、全距
1. 定义 全距(range)又称两极差,用符号R表示,
是说明数据离散程度的最简单统计量。
2. 计算
排序后 RXma xXmin
心理与教育统计学第4章差异量数

(4.21)
4.3.2 标准分数
某班平均成绩为90分,标准差为3分,甲生得94.2分,乙生得89.1分,求甲、乙两个学生的Z分数各是多少?
Z分数乘以标准差即为原始分到平均值的距离。
Z分数无实际单位,是以平均数为参照点,以标准差为单位的一个相对量。
标准分数的性质
所有原始分数的Z分数的平均数为0
58×0.8=46.4 46.4-40=6.4 6.4×0.71=4.54 4.54+79.5=84.04
84.50
83.79
83.07
82.36
81.64
80.93
80.21
79.50
Pp为所求的第P个百分位数; Lb为百分数所在组的精确下限;
01
fp为百分数所在组的次数; Fp为小于Lb的各组次数的和; N为总次数;
学生身高标准分数分布
(4) 若原始分数呈正态分布,则转换得到的所有Z分数为均值为0、标准差为1的标准正态分布。
标准分数转换对数据分布的基本形状没有影响
01
04
02
03
可比性。不同性质的原始分数,转化为标准分数后可以进行比较。
可加性。标准分数为抽象数值。
明确性。可以知道该分数在全体分数中的位置。
稳定性。 假设有两套测量某种能力心理测验,同一个人做,其原始分可能差异较大,但是标准分较为稳定。
4.1.5 四分位差
其中:
(4.6)
四分位差:
用次数分布表计算四分位差
成绩
频数f
累加频数
95-
2
58
90-
3
56
85-
6
53
80-
7
47
75-
8
4.3.2 标准分数
某班平均成绩为90分,标准差为3分,甲生得94.2分,乙生得89.1分,求甲、乙两个学生的Z分数各是多少?
Z分数乘以标准差即为原始分到平均值的距离。
Z分数无实际单位,是以平均数为参照点,以标准差为单位的一个相对量。
标准分数的性质
所有原始分数的Z分数的平均数为0
58×0.8=46.4 46.4-40=6.4 6.4×0.71=4.54 4.54+79.5=84.04
84.50
83.79
83.07
82.36
81.64
80.93
80.21
79.50
Pp为所求的第P个百分位数; Lb为百分数所在组的精确下限;
01
fp为百分数所在组的次数; Fp为小于Lb的各组次数的和; N为总次数;
学生身高标准分数分布
(4) 若原始分数呈正态分布,则转换得到的所有Z分数为均值为0、标准差为1的标准正态分布。
标准分数转换对数据分布的基本形状没有影响
01
04
02
03
可比性。不同性质的原始分数,转化为标准分数后可以进行比较。
可加性。标准分数为抽象数值。
明确性。可以知道该分数在全体分数中的位置。
稳定性。 假设有两套测量某种能力心理测验,同一个人做,其原始分可能差异较大,但是标准分较为稳定。
4.1.5 四分位差
其中:
(4.6)
四分位差:
用次数分布表计算四分位差
成绩
频数f
累加频数
95-
2
58
90-
3
56
85-
6
53
80-
7
47
75-
8
教育统计学第四章 差 异 量

次数分布表的平均差的计算
如果已知次数分布表来计算平均差, 如果已知次数分布表来计算平均差,可 采用下面的公式
AD =
∑ f x −x ∑f
i i i
例3 56名学生数学成绩的次数分布表计 名学生数学成绩的次数分布表计 算步骤见表4-1。 算步骤见表 。
表4-1 56名学生数学成绩的次数分布表 名学生数学成绩的次数分布表
一、方差和标准差的定义 一组数据离差平方的算术平均数,称 一组数据离差平方的算术平均数, 方差。具体地说, 为方差。具体地说,就是一组数据中每个 数据与该组平均数之差的平方,求其总和, 数据与该组平均数之差的平方,求其总和, 再除以数据的个数。 表示方差: 再除以数据的个数。用б2表示方差
方差的计算公式: 方差的计算公式:
cv体重
cv身高
2.19 = × 100% = 10.23% 21.40
4.67 = × 100% = 3.71% 125.85
某班期末考试数学平均分为95分 例2 某班期末考试数学平均分为 分, 标准差为10分 语文平均分为60分 标准差为 分;语文平均分为 分,标准差 为9分,试比较数学和语文分数的离散程度。 分 试比较数学和语文分数的离散程度。
频数分布表方差和标准差的计算公式: 频数分布表方差和标准差的计算公式:
σ =
2 x
∑fx
N
2 i i
−
−
∑fx
N
i i
2
σx =
∑fx
N
2 i i
∑fx
N
i i
2
二、标准差的性质
1、数据组中每一个数据都加上同一个常数后, 、数据组中每一个数据都加上同一个常数后, 该数组的标准差不变。 该数组的标准差不变。
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样本的标准差为: S=∑(X-)2n-1=∑x2n-1
四、分组数据的标准差和方差
在需要手工计算大量数据的时候,通 常的策略是先对数据进行分组。上一章中 已经提及分组数据的平均数、中位数的计 算方法,那么分组数据的标准差和方差又 是如何计算的呢?公式如下:σ=∑f(Xc-) 2N或σ=∑fX2cN-(∑fXcN)2
6.假定数据服从正态分布,求总体中小于-2σ的 百分比以及大于+3σ的百分比。
练习与思考
7.有些统计书中将数据集的异常值定义为距离其 均值三个标准差的测量值,其根据是什么?
8.假设某数据集近似服从正态分布,那么其全距 与标准差之间的关系如何?
9.某班期末考试,语文平均成绩为82分,标准差 为6.5分;数学平均成绩为75分,标准差为5.9分; 外语平均成绩为66分,标准差为8分。问哪一科成 绩的离散程度大?
R=Xmax-Xmin
第二节 平均离差、方差和标准差
一、平均离差
平均离差(average mean deviation)是所有原始 数据与平均数离差的平均值。一般用符号 AMD表示。
AMD=∑(X-)n=∑xn
二、方差
为了避免负数的出现,最好的办法是 取离均差的平方,然后相加起来,就得到 了离均差的平方和,即∑(X-)2 ,用这 个平方和再除以总个数,得到的值就是方 差。
练习与思考
4.某工厂制造一种手电筒电池,该工厂声称其制 造的电池中,至少有96%的电池寿命为95~105小 时,该厂随机抽取1 000节电池进行测试,测得平 均寿命为100小时,若该厂的声明是正确的,那么 样本标准差的最大可能值是多少?
5.已知某组数据近似正态分布,平均数是50,标 准差是5。那么,有多少人的成绩在平均数上下 一个标准差之内?有多少人的成绩在平均数上下 两个标准差之内?有多少人的成绩在平均数上下 三个标准差之内?
总体的方差为: σ2=∑(X-μ)2N=∑x2N
样本方差为: S2=∑(X-X)n=∑x2n
三、标准差
由于使用了平方,所以导致方差的单 位和原始数据的单位不同。为了解决这个 问题,我们取方差的平方根,得到的值称 为标准差。这样,标准差的单位和原始数 据的单位就一样了。
总体的标准差为: σ=∑(X-μ)2N=∑x2N
Q=Q3-Q12
第六节 标准分数
标准分数是以标准差为单位表示一个原始 分数在团体中所处位置的相对位置量数。 它说明了原始数据距离平均数有多少个标 准差,符号为z。
z=X-s=xs 其中,X代表原始数据;为一组数据的平均
数;sБайду номын сангаас标准差。
本章要点
1.差异量是表示数据之间差异程度的量。 2.差异量主要有全距、百分位距、四分位差、
第四节 相对地位量数:百分位差和 百分等级
一、百分位数 百分位数(percentile),又叫百分位点,
是指量尺上的一点,在此点以下的数据分 布中数据个数占总体个数的百分比。第P个 百分位数(P percentile)就是指在其值为P 的数据以下,包括分布中全部数据的百分 之P,其符号为Pp。 Pp=Lb+p100×N-Fbf×i
二、百分等级
反过来,利用百分位数的计算公式也 可以计算出任意分数在整个分数分布中所 处的百分位置,称为该分数的百分等级 (percentile rank,即PR)。 PR=100N×Fb+f(X-Lb)i
第五节 四分位差
四分位差是指在一个次数分布中,中 间50%次数的全距的一半,即25%位数与75 %位数之间全距的一半,即为这组数据的 四分位差。
五、合成总标准差
由于方差具有可加性,在已经知道了 部分数据的标准差和方差的情况下,可以 求出全部数据的方差和标准差。比如,先 了解各班小学生的心理健康状况,再了解 全校小学生总的心理健康状况。
由各部分的标准差计算总的标准差的公式如下:
σt=∑Ni(σ2i+d2i)Nt di=i-t
六、方差与标准差的性质和意义
10.求表4—7数据的四分位差。
练习与思考
11. 90名学生的语文成绩如表4—8,请分别求其平 均数、中位数、标准差和四分位差。
12.我们想知道12名学员经过一个阶段的学习后成 绩的情况。假设12名学员的考核成绩分别是:
98,93,62,65,66,90, 87,78,86,81,85,83 怎样比较每位考生的成绩?
第四章 差异量数
第一节 全距 第二节 平均离差、方差和标准差 第三节 差异系数 第四节 相对地位量数:百分位差和百分等级 第五节 四分位差 第六节 标准分数
学习目标
1.掌握各种差异量数的概念、性质。 2.掌握各种差异量数的计算方法和运用。
第一节 全距
全距又称两极差,用符号R表示。把一组数 据按从小到大的顺序排列,用最大值减去 最小值所得的数值,就是全距。
1.方差的性质 2.标准差的性质 3.方差和标准差的意义
第三节 差异系数
差异系数又称相对标准差,即标准差与 平均数之比,用符号表示为CV,公式为: CV=σ×100%
标准差反映了使用同一种测量工具对同一 个特质进行测量时数据的离散程度,但是 如果两个及以上的样本因为使用的观察工 具不同、特质不同,或虽然单位相同但平 均数相差较大时,就需要使用差异系数来 表示各组数据的离散程度。
平均差和标准差、差异系数等。 3.全距、百分位距和四分位差都是利用数据中
的某些百分位数计算得到。 4.平均差和标准差需要每个数据参与运算,结
果可信,比较常用。 5.差异系数用于比较不同变量的差异程度,或
同一变量在不同群体之间的差异程序。
练习与思考
1.某年级四个班学生人数分别为50人,52人,48人, 51人。期末数学考试各班的平均成绩分别是90分, 85分,88分,92分,标准差分别为6分,5.5分,7 分,8.2分。求年级成绩的标准差。
2.请证明:对于任意的样本x1, x2, x3,…,xn, 当且仅当a=x1+x2+x3+…+xnn时的∑(xi-a)2 取值 最小。
3.下述度量是某一长度测量的样本:n=10 000,=20.0cm,σ2=0.25cm2,利用切比雪夫定理, 求该样本落入区间19.0cm~21.0cm内的观测值至少有 多少个。
四、分组数据的标准差和方差
在需要手工计算大量数据的时候,通 常的策略是先对数据进行分组。上一章中 已经提及分组数据的平均数、中位数的计 算方法,那么分组数据的标准差和方差又 是如何计算的呢?公式如下:σ=∑f(Xc-) 2N或σ=∑fX2cN-(∑fXcN)2
6.假定数据服从正态分布,求总体中小于-2σ的 百分比以及大于+3σ的百分比。
练习与思考
7.有些统计书中将数据集的异常值定义为距离其 均值三个标准差的测量值,其根据是什么?
8.假设某数据集近似服从正态分布,那么其全距 与标准差之间的关系如何?
9.某班期末考试,语文平均成绩为82分,标准差 为6.5分;数学平均成绩为75分,标准差为5.9分; 外语平均成绩为66分,标准差为8分。问哪一科成 绩的离散程度大?
R=Xmax-Xmin
第二节 平均离差、方差和标准差
一、平均离差
平均离差(average mean deviation)是所有原始 数据与平均数离差的平均值。一般用符号 AMD表示。
AMD=∑(X-)n=∑xn
二、方差
为了避免负数的出现,最好的办法是 取离均差的平方,然后相加起来,就得到 了离均差的平方和,即∑(X-)2 ,用这 个平方和再除以总个数,得到的值就是方 差。
练习与思考
4.某工厂制造一种手电筒电池,该工厂声称其制 造的电池中,至少有96%的电池寿命为95~105小 时,该厂随机抽取1 000节电池进行测试,测得平 均寿命为100小时,若该厂的声明是正确的,那么 样本标准差的最大可能值是多少?
5.已知某组数据近似正态分布,平均数是50,标 准差是5。那么,有多少人的成绩在平均数上下 一个标准差之内?有多少人的成绩在平均数上下 两个标准差之内?有多少人的成绩在平均数上下 三个标准差之内?
总体的方差为: σ2=∑(X-μ)2N=∑x2N
样本方差为: S2=∑(X-X)n=∑x2n
三、标准差
由于使用了平方,所以导致方差的单 位和原始数据的单位不同。为了解决这个 问题,我们取方差的平方根,得到的值称 为标准差。这样,标准差的单位和原始数 据的单位就一样了。
总体的标准差为: σ=∑(X-μ)2N=∑x2N
Q=Q3-Q12
第六节 标准分数
标准分数是以标准差为单位表示一个原始 分数在团体中所处位置的相对位置量数。 它说明了原始数据距离平均数有多少个标 准差,符号为z。
z=X-s=xs 其中,X代表原始数据;为一组数据的平均
数;sБайду номын сангаас标准差。
本章要点
1.差异量是表示数据之间差异程度的量。 2.差异量主要有全距、百分位距、四分位差、
第四节 相对地位量数:百分位差和 百分等级
一、百分位数 百分位数(percentile),又叫百分位点,
是指量尺上的一点,在此点以下的数据分 布中数据个数占总体个数的百分比。第P个 百分位数(P percentile)就是指在其值为P 的数据以下,包括分布中全部数据的百分 之P,其符号为Pp。 Pp=Lb+p100×N-Fbf×i
二、百分等级
反过来,利用百分位数的计算公式也 可以计算出任意分数在整个分数分布中所 处的百分位置,称为该分数的百分等级 (percentile rank,即PR)。 PR=100N×Fb+f(X-Lb)i
第五节 四分位差
四分位差是指在一个次数分布中,中 间50%次数的全距的一半,即25%位数与75 %位数之间全距的一半,即为这组数据的 四分位差。
五、合成总标准差
由于方差具有可加性,在已经知道了 部分数据的标准差和方差的情况下,可以 求出全部数据的方差和标准差。比如,先 了解各班小学生的心理健康状况,再了解 全校小学生总的心理健康状况。
由各部分的标准差计算总的标准差的公式如下:
σt=∑Ni(σ2i+d2i)Nt di=i-t
六、方差与标准差的性质和意义
10.求表4—7数据的四分位差。
练习与思考
11. 90名学生的语文成绩如表4—8,请分别求其平 均数、中位数、标准差和四分位差。
12.我们想知道12名学员经过一个阶段的学习后成 绩的情况。假设12名学员的考核成绩分别是:
98,93,62,65,66,90, 87,78,86,81,85,83 怎样比较每位考生的成绩?
第四章 差异量数
第一节 全距 第二节 平均离差、方差和标准差 第三节 差异系数 第四节 相对地位量数:百分位差和百分等级 第五节 四分位差 第六节 标准分数
学习目标
1.掌握各种差异量数的概念、性质。 2.掌握各种差异量数的计算方法和运用。
第一节 全距
全距又称两极差,用符号R表示。把一组数 据按从小到大的顺序排列,用最大值减去 最小值所得的数值,就是全距。
1.方差的性质 2.标准差的性质 3.方差和标准差的意义
第三节 差异系数
差异系数又称相对标准差,即标准差与 平均数之比,用符号表示为CV,公式为: CV=σ×100%
标准差反映了使用同一种测量工具对同一 个特质进行测量时数据的离散程度,但是 如果两个及以上的样本因为使用的观察工 具不同、特质不同,或虽然单位相同但平 均数相差较大时,就需要使用差异系数来 表示各组数据的离散程度。
平均差和标准差、差异系数等。 3.全距、百分位距和四分位差都是利用数据中
的某些百分位数计算得到。 4.平均差和标准差需要每个数据参与运算,结
果可信,比较常用。 5.差异系数用于比较不同变量的差异程度,或
同一变量在不同群体之间的差异程序。
练习与思考
1.某年级四个班学生人数分别为50人,52人,48人, 51人。期末数学考试各班的平均成绩分别是90分, 85分,88分,92分,标准差分别为6分,5.5分,7 分,8.2分。求年级成绩的标准差。
2.请证明:对于任意的样本x1, x2, x3,…,xn, 当且仅当a=x1+x2+x3+…+xnn时的∑(xi-a)2 取值 最小。
3.下述度量是某一长度测量的样本:n=10 000,=20.0cm,σ2=0.25cm2,利用切比雪夫定理, 求该样本落入区间19.0cm~21.0cm内的观测值至少有 多少个。