更多关于描述性统计的信息：使用这个平均数计算器

描述性统计对应的措施和图表来自于 样本数据 并旨在提供有关被研究人口的信息。描述性统计的两个基本类型是 中心倾向的测量 和 分散的措施 .

如何计算平均数？

为了计算样本平均数,你需要使用以下公式：

\[ \bar X = \displaystyle \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i \]

简单地说,你用样本中所有数值的总和除以样本中数值的总数。

如何使用这个平均值计算器

为了计算样本的平均数,你需要遵循这些步骤：

• 步骤1 :明确指出你要分析的样本和计算的平均值,并确保所有的数值都是数字,否则你就无法继续。
• 第二步 :如果你只计算平均数,那么你就不需要对数据进行排序。但如果你还想 计算中位数 和 百分位数 ,你将需要对数据进行升序排序。
• 步骤3 :计算样本中的数值数量n,也称为样本大小,并计算出 样本之和
• 第4步 :样本平均数的计算方法是用数据之和除以样本量。

所以为了找到平均值,你只需要计算数据的平均值。

平均数是最常用的中心趋势测量方法之一,这是有原因的。我们知道,对于一个足够大的样本量来说,样本平均数在数字上将接近于群体平均数。

用技术术语来说（我知道你听不懂）,样本平均数是人口平均数的无偏点估计。

这个 平均值计算器 将向你展示这个过程的所有步骤,你需要做的只是从Excel中键入或粘贴你想要处理的样本数据。

除此之外,你还得到了计算标准差的步骤,让你对你需要的最重要的描述性统计有一个很好的了解。

中心倾向的测量

中心趋势的测量旨在提供一个关于分布位置的概念。中心倾向测量的例子有 样本平均数 \(\bar X\), the 中位数 和模式。

请注意,样本平均数与数据的平均数是一样的。不过在统计学的范围内,最常用的名称是样本平均数。

分散的措施

分散度的例子有：方差\(s^2\),标准差\(s\),以及范围等等。在某些情况下,不同的措施比其他措施更合适。

例如,某些衡量标准,如平均数,对以下因素非常敏感 异常值 因此,当一个样本有很强的离群值或非常偏斜时,中心趋势的首选衡量标准是中位数,而不是样本平均值。

如果你想进行更多更完整和彻底的分析,请使用我们的 描述性统计计算器 .

平均数和标准差的属性

样本平均数的一个优秀特性是,它是人口平均数的无偏估计,而且它的特性是,如果我们选择一个相对较大的样本量,我们知道得到的样本平均数的数值接近实际人口平均数。

另一方面,样本标准差并不是对人口标准差的无偏估计,但对于大样本量来说,样本标准差的数值仍然会接近真实的人口标准差。

其他种类的手段

基于样本数据平均值的样本平均数并不是你能想象到的唯一一种 "平均数",因为你也可以计算出 调和平均数 和 几何平均数 这也是试图找到样本中具有代表性的元素,但使用的是不同的数字方法。

找到一个有代表性的样本值确实取决于分布的形状。对于偏态分布,将更好地关闭 计算中位数 或 模式 因为偏态分布在计算平均值时,往往会过度代表偏态的尾部。