数量指标怎么填写

目录：

一、数据概况

在任何一个流程计量中，其结果都构成了一个数据集。如何解读这个数据集？比如在自由市场上购买河虾的经历，我们可以了解到一些关于数据的基本统计概念，包括位置状况、离散程度和分布形状。

二、位置状况

数据的位置状况是我们首先关心的数据特征，例如零件的平均长度、焊锡膏的平均质量、员工的平均工资等。为了描述数据的中心趋势，我们采用了以下指标：

1. 平均值：通过数字加总后除以数量得出，对极端值敏感，适用于正态数据。

2. 中位数：在数字排序后处于中间位置的数值，或在数字为偶数时，为两个中心点的平均值。它对极端值相对稳定，更适用于非正态数据。

3. 众数：数据现最频繁的数值。虽然有意义，但代表性较差，使用较少。

三、离散程度

仅靠位置状况的指标来描述数据是不够的，还需要考虑数据的离散程度，即各数值之间的波动情况。我们主要使用以下指标来度量离散程度：

1. 方差：各点与平均值的差异的平方的平均值，用于描述数据的散布。方差越大，数据越分散；方差越小，数据越集中。但单位是原始数据单位的平方，不够直观。

2. 标准差：方差的平方根，单位与原始数据单位一致，更常用于描述数据的散布情况。

3. 极差：一组数据中的最大值与最小值的差，也称全距。它仅取决于一组数据中的两个值，通常在样本量较小（不超过6）时使用。

四、分布形状

除了位置状况和离散程度，分布形状也是描述数据特性重要的一环。我们采用以下指标来描述数据的分布形状：

1. 偏度：描述分布的对称性。正偏度表示分布高于均值的右侧部分延伸；负偏度则表示分布低于均值的左侧部分延伸。

2. 峰度：描述分布的平坦性。正峰度表示分布顶峰比正态分布更陡峭；负峰度则表示分布顶峰比正态分布更平坦。

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