数据分散程度的描述

数据分散程度的描述

    1.差异量数

    差异量数是描述次数分布,旷离巾趋势”这一特征的统计量,简称“差异量”。一组数据省离巾趋势小,则集十量的代表性就大;反之,若离十趋势大,则集十量的代表性就小。但是,仅考虑集I,量数是不够的。要了解两组学生成绩分布的全貌屉必须研究两个组的差异量数。最常用的差异量有全距、平均差和标准差。伞距(符号为“丑”)指一组数据巾由最大量数到最小量数的距离,月小说明离散程度小,比较整齐;平均差指一组数据内的每个数与均数差的绝对值的算术平均数屈常用“且.0.”表示;标准差指一组数据‘”每一个数值与它们的平均数之差的平方的算术平均数的平方根,其符号为“尸 (样本标准差)、“/(总体标准差),3越大表明离散程度越大,数据不均匀,集十量的代表性小。

  2.相对位置数

  平均值与标准差用来考察与分析同质的统计资料是有价值的,但对于不同质的考试,如不同学科或同一学科的不同考试,意义就不大。这就需要计算相对位置量数。相对位置量数有百分等级与标准分数两种.这里就常用标准分数作些介绍。标准分数又称z分数,它是一种以平均数为参照点,以标准差为单位的,表示一个分数在团体分数小所处位置的量数,其计算方法为:由原始分数与平均分数的离差除以标准差,所得量数的符号为“尸。例:有某生三次数学考试的成绩分别为70、57、而,三次考试的班平均分数为70、¨、 42标准差分别为8、/1、5。如何看待该生的三次考试成绩的地位?如果仅从原始分数看府定认为第一次最好,其实不然。要计算㈩各次的标准分数,才能说明问题:zl=(70—70)众=o;孟=(57一丽)㈠=o.小品=(仆一42)巾= o.6。这说明原始分数为70,其位置正在平均线卜原始分数为57时,其位置在平均线卜o.5处;原始分数为虾时,其位置在平均线卜乱6处。

     3.相关系数

    在新闻传播研究巾,常涉及两个事物(变量)的相互关系问题。例如,媒介素养与教育程度的关系,受众政治参与意识与媒介接触频率的关系,性别与媒介接触度的关系,等等。这些关系可以表现为以下三种变化:①正相关:一个变量增加或减少时,另一个变量也相应增加或减少;②负相关:一个变量增加或减少时,爿一个变量相应减少或增加;③无相关:两个变量是独宦的,即由一个变量值无法预测另一个变量值。统计学’》用“相关系数”(符号为“尸)来从数量I:描述两个变量之间的相关程度。相关系数取值范围限于:一l≤《十l。

    相关系数表示的意义

    示例3:相关系数(r)

    相关程度

    示例4:相关系数(r)

    相关程度 O.0Q    O.00一iO.3无相关  微正负相关 i0.50—iO.GO显著正负相关 i0.30一上Q.50实正负相关 iO.80—il.OO高度正负相关。

     


发表评论:

◎如果亲有什么好的建议和想法,一定要给我们留言哦!(*^▽^*)