心理与教育统计学第3章集中量数

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1、心理与教育统计学第3章集中量数3.1算术平均数3.2中数3.3众数3.4其他集中量数加权平均数几何平均数调和平均数(1)基础数学知识:(3)证:(2)(4)C为常数注意:证:集中趋势(centraltendency):指数据分布中大量数据向某方向集中的程度,描述这种特点的统计量称为集中量数。离中趋势:指数据分布中数据彼此分散程度,描述这种特点的统计量称为差异量数。BACX1X23.1算术平均数算术平均数(arithmeticaverage)一般简称为平均数(average)或均数、均值(mean)。一般用

2、M,或者用  表示。算术平均数是最常用的集中量数。3.1.1平均数的计算公式(一)未分组数据计算平均数的方法(3.1)算术平均数原始分数的总和数据的数目式中:某项研究在一年级学生中抽取30名样本,测得他们的某项考试分数如下:61,81,63,58,55,78,64,72,72,64,52,65,67,72,70,58,50,80,51,79,81,77,69,86,61,89,50,54,56,65。求他们的平均能力分数。解:这是求所抽取的30个样本的算术平均数,根据公式(3.1)(二)用估计平均数计算平

3、均数如果数据的数目以及每个观测数据值都很大时,可以利用估计平均数(anestimatedmean)简化计算。(1)设定一个估计平均数,AM。(2)从每个数据中减去AM,使数值变小,计算差值的平均数。(3)最后计算的差值平均数加上估计的平均数。用估计平均数计算平均数公式:(3.2)AM为估计平均数N为数据数目式中:原始数值原始-AM61-4811663-258-755-10781364-1727727…………650令AM为65表3-130名学生的能力分数(三)使用次数分布表计算平均数分组区间组中值Xc次数f

4、96~97293~94390~91487~88884~851181~821778~791975~761472~731069~70766~67363~64160~611表3-2100名学生的成绩分数次数分布表计算平均数的基本公式:(3.3)Xc为分组区间的组中值f为各组次数分组区间组中值Xc次数ff﹒Xc96~972194.093~943282.090~914364.087~888704.084~8511935.081~82171394.078~79191501.075~76141064.072~73107

5、30.069~707490.066~673201.063~64164.060~61161.0表3-3100名学生的成绩分数使用第33页原始数据计算:假设各种的数据分布于组中值附近,即假设各种的平均值等于组中值,但实际情况却不一定这样。次数分布表计算平均值只是一种近似的求平均值的方法。令得代入上3.4式:i组距AM估计平均值令得第一种简化方法:(3.4)组距i相同(3.5)令AM=79注意:等距分组情况下,才能用这种方法表3-4100名学生的成绩分数代入3.4式:令得第二种简化方法:与组距i无关(3.6)令

6、AM=79表3-5100名学生的成绩分数由公式可得3.1.2算术平均数的几个重要性质:(1)在一组数据中,每个变量与平均数之差(称为离均差)的总和等于0.设则所以证:(2)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证:(3)在一组数据中,每一个数据都乘以一个常数C,所得的平均数为原来的平均数乘以C证:3.1.3平均数的意义算术平均数是“真值”最佳的估计值证:设样本总体抽样统计推论(3.7)所以:当时,所以:由得代入3.7式得:3.1.4算术平均数的优缺点算术平均数具备一个良

7、好的集中量所应具备的一些特点:反应灵敏、有公式严密确定、简明易懂、适合代数运算等等,因此是一个最常用的集中量。主要不足:容易受两极端数值的影响;一组数据中有模糊不清的数值时无法计算。正态分布的3σ准则3.1.5计算和应用算术平均数的原则同质性原则:算术平均数只能用于表示同类数据的集中趋势。平均数与个体数值相结合的原则:在解释个体特征时,既要看平均数,也要结合个体的数据。平均数与标准差、方差相结合原则:描述一组数据时既要分析其集中趋势,也要分析离散程度。复习式中:3.2中数中数(median),又称为中点数

8、,中值。是按顺序排列在一起的一组数据居于中间位置的数。中数是集中量数的一种。符号为Md或Mdn3.2.1未分组数据求中数首先将一组数据按顺序排列(1)数据个数为奇数,则中数为(N+1)/2位置的那个数。(2)数据个数为偶数,则中数为居于中间位置两个数的平均数。n为奇数n为偶数(3.8)求数列6,4,7,12,8的中数。解:该数列有5个数据n为奇数,(n+1)/2=(5+1)/2=3第3个数据为7,故Md=7.求数列2,3,5,

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