峰
峰
度
度
(
(
Kurtosis) :
Kurtosis) : 是描述某变量所有取值的分布形态陡缓程度的统计量,
而峰度对陡缓程度的度量是与正态分布进行比较的结果。如果峰度等于0 ,
其数据分布的陡缓程度与正态分布相同;峰度大于0,其数据分布比正态分布
更陡峭;峰度小于0,其数据分布比正态分布更平坦。
偏
偏
度
度
(
(
Skewness)
Skewness)
:
:是描述数据分布对称性的统计量,而且也是与正态分布的
对称性相比较而得到的。如果分布的偏度等于0 ,则其数据分布的对称性与
正态分布相同;如果偏度大于0,则其分布为正偏或右偏;如果偏度小于0,
则为负偏或左偏。
集中趋势
Central tendency (
一组数据向某一中
心靠拢的倾向)
离散趋势
Dispersion(一组数据远
离其‘中心值’的程度)
定类
众数Mode 异众比率V
定序
中位数Median 四分位差Quartiles
定距
定比
均值Mean
全距 Range
方差 Variance
标准差Std.deviant
不同等级的变量描述性指标
均值:某变量所有取值的平均水平,其大小易受到数
据中极端值的影响。
众数Mode:是一组数据中出现次数最多的数据。
中位数Median:一组数据按升序排序后处于中间位
置的数据。
均值标准误差:是描述样本均值与总体均值之间差异
程度的统计量。
标准差:反映变量取值距离均值的平均离散程度。其
值越大,变量间的差异越大。
方差:是标准差的平方,反映变量取值离散程度。其
值越大,变量间的差异越大。
全距range:也称为极差,是数据最大值与最小值之
间的绝对差,也是反映变量取值的离散程度。