方差数据越小,反映这组数据，方差值越大说明什么

　　 1.平均值的标准误差：

　　它是描述样本均值和总体均值之间平均差异的统计量。

　　 2.中位数是33，360

　　定义：将一组数据按升序或降序排列，中间位置的变量值为中位数。

　　它是一个位置代表值，所以不受极值影响，稳定性高。

　　 3.全距离

　　定义：全距，也叫范围，是数据最大值和最小值的绝对差值。

　　对于样本量相同的两组数据，满距大的组比满距小的组更分散。

　　 4.方差和标准差

　　定义：方差是所有变量值与平均值的方差的平均值，代表一组数据分布的离散程度的平均值。

　　标准差是方差的平方根，表示一组数据关于平均数的平均离差程度。

　　方差和标准差越大，变量值之间的差异就越大，偏离均值“中心”的趋势就越大。

　　 5.四分位数

　　四分位数是将一组病例从小到大(或从大到小)排序，然后用三个点将所有数据分成四等份。三点对应的变量称为四分位数，分别记为q1(第一四分位数)、q2(第二四分位数)、q3(第三四分位数)。

　　其中就有。从q3到q1距离的一半也称为四分位数偏差，记为q。

　　四分位数偏差越小，中间的数据越集中，四分位数越大，中间的数据越分散。

　　 6.百分位

　　百分位数是将一组数据从小到大(或从大到小)排序，然后分成100等份。对应于99个分界点的变量称为百分位数，记录为p1，p2，p99，表示1%的数据属于p1，2%属于p2，而p99以下99%。

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