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二、数据资料的分析——描述统计
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对已获得的数据进行整理、概括，显现其分布特征的统计方法，称为描述统计。
其目的在于将大量零散的、杂乱无序的数据资料进行整理、归纳、简化、概括，使事物的全貌及其分布特征清晰、明确地显现出来。
描述统计数据常用的特征量有：集中量、差异量和相关量。
平均值、标准差、相关系数分别是最常用的集中量、差异量和相关量。
（一）数据集中趋势的描述
集中量是反映一组数据集中趋势的量，反映频数分布中大量数据向某一点集中的趋势。
描述这种集中趋势的量数主要有算术平均数、加权平均数、中位数、众数等。
1.算术平均数
算术平均数常用来估计、比较研究对象总体水平。
例如，要想比较两组幼儿的身高，不能将其身高一一列出来进行比较，这种个别的比较是看不出什么结果的。
如果将两组的平均数加以比较，就会既简洁又明了地得出结果。
必须注意的是，当数据较多，可靠性要求较高的时候，可用平均数说明问题。
如果数据较少，或者其中含有极端数值，用平均数作代表值就未必合适。
2.中位数和众数
（1）中位数。
又称中数，指按大小顺序排列的一组数据中居于中央位置的数，用Md表示。
若数据的个数是奇数，就以位于中央的数据作为中位数；如数据的个数是偶数，则以最中间的两个数据的平均数作为中位数。
例2：2，5，7，9，10，11，12的中位数Md=9
中位数对位于两端的数据不像平均数那么敏感，它还适用于当分布的两端有未知数据，数据个数已知的情况，但中位数的可靠性程度不如平均数。
（2）众数。
众数即一组数据中出现次数最多的数值。
例3：25，37，21，37，45，50，37，25这一组数据中，众数为37。
众数的计算比较简单，但众数不稳定，代表性不好，教育统计中一般不采用众数来反映数据的集中趋势。
只有当数据分布中出现极端数据时，才用众数作为集中量的粗略估计。
（二）数据离散程度的描述
要全面地描述数据的分布情况，仅仅用集中量说明分布的集中趋势是不够的，还必须指明各个数据之间的差异程度（即离散程度）有多大，因为数据之间的差异程度是次数分布的另一个重要特征。
例4：甲、乙两组幼儿教师教育理论的测验分数分别为：
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