心理统计学(一)第三章集中量数

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1、第三章集中量数[教学目标]1.理解各种集中量数的含义、性质和作用;2.熟练掌握集中量数的计算方法;3.恰当地应用集中量数描述一组数据的集中趋势。第三章集中量数[学习重点]1.各种集中量数的概念和性质2.各种集中量数的计算方法3.各种集中量数的具体应用第三章集中量数集中趋势与离中趋势是次数分布的两个基本特征。数据的集中趋势就是指数据分布中大量数据向某方向集中的程度,离中趋势是指数据分布中数据彼此分散的程度。用来描述一组数据这两种特点的统计量分别称为集中量数和差异量数。这两种量数一起共同描述或反映一组数据的全貌及其各种统计特征。第三章集中量数对一组数据集中趋势的度

2、量,就是确定描述一组数据这种特点的代表性的统计量。用于描述数据集中程度的统计量,即集中量数有多种,包括算术平均数、中数、众数、加权平均数、几何平均数、调和平均数等。第三章集中量数第一节算术平均数第二节中数与众数第三节其他集中量数第一节算术平均数一、平均数的计算方法二、平均数的特点三、平均数的意义四、平均数的优缺点五、计算和应用平均数的原则算术平均数是所有观察值的总和除以总频数所得之商。用表示。若以X1,X2,···,XN表示变量X的各个观察值,N表示观察值的个数,则算术平均数可表示为:算术平均数的概念(1)在一组数据中每个变量与平均数之差的总和等于0,即。(2

3、)在一组数据中,每一个数都加上一常数C,则所得的平均数为原来的平均数加常数C,即。(3)在一组数据中,每一个数都乘以一常数C,则所得的平均数为原来的平均数乘以常数C,即。算术平均数的特点(1)未分组数据(原始数据)计算法(2)数据分组后(次数分布表)计算法(式中XC为各区间的组中值,f为各区间的次数)算术平均数的计算方法算术平均数的优缺点算术平均数具备一个良好的集中量数所应具备的一些条件:①反应灵敏;②严密确定;③简明易懂;④计算简单;⑤适合代数运算;⑥较少受抽样变动的影响。除此之外,算术平均数还有以下一些特殊的优点:①只知一组观察值的总和及总频数就可以求出算

4、术平均数;②用加权法可以求出几个平均数的总平均数;③用样本数据推断总体集中量数时,算术平均数最接近总体集中量数的真值,它是总体平均数的最好估计值;④在计算方差、标准差、相关系数以及进行统计推断时,都要用到它。但是算术平均数也有一些缺点:①易受极端数据的影响;②若出现模糊不清的数据时,无法计算平均数。算术平均数的意义、适用条件及应用原则算术平均数的意义算术平均数是应用最普遍的集中量数,它是“真值”渐近、最佳的估计值。算术平均数的适用的条件一组数据是比较准确,可靠又同质,而且需要每一个数据都加入计算,同时还要作进一步代数运算时,这时就需要用算术平均数表示其集中趋势

5、。计算和应用算术平均数的原则①同质性原则;②平均数与个体数值相结合的原则;③平均数与标准差、方差相结合的原则。第二节中数与众数一、中数二、众数三、平均数、中数与众数的关系中数是按顺序排列在一起的一组数据中居于中间位置的数,即在这组数据中,有一半的数据比它大,有一半的数据比它小。中数用Md表示。中数的概念(1)一组数据中无重复数值的情况指一组数据中没有相同的数,这时取处于序列中间位置的那个数为中数。如果数据个数为奇数,则中数为位置的那个数;如果数据个数为偶数,则中数为居于中间位置两个数的平均数,即第与第位置的两个数据的平均数。(2)一组数据中有重复数值的情况指一

6、组数据中有相同数值的数据,这时计算中数的方法基本与无重复数值的单列数据相同。但根据重复数值数据在该组数据中所处的位置又细分为以下两种情况:①当重复数值没有位于数列中间时,求中数的方法与无重复数据时求中数的方法相同。②当重复数目位于数列中间时,需要假设位于中间的几个重复数目为连续数目,取序列中上下各那一点上的数值为中数。未分组数据(原始数据)求中数的方法将原始数据整理成次数分布表后,求中数的原理同重复数目求中数是一样的,也是取序列中将N平分为两半的那一点的值作为中数。或式中为中数所在分组区间的精确下限,为中数所在分组区间的精确上限,为该组以下各组的累加次数,为该

7、组以上各组的累加次数,为该组的次数。数据分组后(次数分布表)求中数的方法中数的意义与应用中数的意义中数虽然也具备一个良好集中量数所应具备的一些条件,如计算简单,严密确定,简明易懂;但与算术平均数相比是相形见绌的,如反应不够灵敏,受抽样的影响较大,不适合代数运算等。因此,在一般情况下,中数不被普遍应用,但在一些特殊情况下,它的应用受到重视。中数适用的情况(1)当一组观测结果中出现两极端数目时;(2)当次数分布的两端数据或个别数据不清楚时;(3)当需要快速估计一组数据的代表值时。一项研究调查了19名大学生,他们的月消费(单位:人民币元)如下:220,227,230

8、,231,232,232,235,23

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