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Published byRiitta Kokkonen Modified 6年之前
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本章重點: 一、集中量數的意義和種類 二、算術平均數 三、中位數(中數) 四、眾 數 五、其他集中量數 六、SPSS12.0實務操作
教育統計學之三:集中量數 本章重點: 一、集中量數的意義和種類 二、算術平均數 三、中位數(中數) 四、眾 數 五、其他集中量數 六、SPSS12.0實務操作
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一、集中量數(measures of central location)的意義和種類
算術平均數(arithmetic mean,簡寫成M) 中位數(median,簡寫成Md) 眾數(mode,簡寫成Mo) 截尾平均數(trimmed mean,簡寫成TM) 幾何平均數(geometric mean,簡寫成GM) 調和平均數(harmonic mean,簡寫成HM) 一般化平均數(generalized mean) 二次式平均數(quadratic mean,簡寫成QM)
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算術平均數的算法 (二)如有X與Y兩個變數,則以χ代表X變數的平均數,ý代表Y變數的平均數。 (三)算術平均數公式:
(一)算術平均數簡稱「平均數」(mean, M)。 (二)如有X與Y兩個變數,則以χ代表X變數的平均數,ý代表Y變數的平均數。 (三)算術平均數公式:
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(四)歸類資料的計算 列出各組的組中點(x) 計算組中點 × 次數(fx) 公式:
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(1)適用於等距變項和比率變項等屬於連續變項的資料。
加權平均數的算法 1. 適用時機: 各種分數的重要性份量各不相同,或者已有累計同分出現的次數時。 算術平均數的特性與適用時機 (1)適用於等距變項和比率變項等屬於連續變項的資料。 (2)由於每一個分數對平均數都具有影響力,所以在需要以集中趨勢(central tendency)時,使用平均數最恰當。
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算術平均數的特性與適用時機 平均數的特性 離均差之和(sum of deviations)=0
團體中每個分數都加或減一個常數C時,新的平均數等於原來的平均數加或減這個常數C。 團體中每個分數都乘或除一個常數C時,新的平均數等於原來的平均數乘或除這個常數C。 團體中每個分數與算術平均數之差的平方和(離均差平方和,sum of the squared deviations, 簡稱SS)會比團體中其他分數與算術平均數以外的任何分數之差的平方和小。此種特性即是統計學上所謂的“最小平方法”(least squares) 數個團體分數所合併起來的分數之算術平均數,等於其個別團體分數之算術平均數之和。 兩個團體分數之差的算術平均數,等於其個別團體分數之算術平均數之差。
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中位數的算法(1) 中位數的算法 (一)中位數(Median, Md, 中數),意指團體資料經過排序後,最中間的位置。
(二)中數會將所有的資料分為相等的兩半。 (三)定義公式 特性和適用時機 次序變項、等距變項、比率變項 極端分數
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中位數的算法(2) 例一:甲乙丙丁戊五隻老鼠跑完某一迷津之時間依次為27、190、25、43、和64秒,問中位數多少?
例二:甲乙丙丁戊己六隻老鼠跑完某一迷津之時間依次為12、27、190、25、43、和64秒,問中位數多少?
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中位數的算法(3) 解一: 排序:25、27、43、64、190,中位數為第(5+1)/ 2 = 3 個數字,也就是43(秒) 解二:
排序:12、25、27、43、64、190,中位數為第(6+1)/ 2 = 3.5 個數字,也就是( )/ 2 = 35(秒)
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中位數的算法(4) (四)已歸類資料的計算公式: L = 中數所在組的真正下限 F = 中數所在組以下的累積次數
fmd = 中數所在組的次數 h = 組距 N = 總人數
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範例:中位數的計算
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眾數的算法(1) 眾數的算法 Pearson的近似眾數
χ-Mo = 3(χ-Md) 平均數、中位數與眾數三者在各種次數分配中的相關位置 眾數的特性和適用時機 名義變項、次序變項、等距變項和比率變項 適用於質性的資料。眾數是唯一在質性資料中,可求得集中量數。 團體的大略集中趨勢,最常發生的事件 不適用於不規則或無顯著集中趨勢時
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眾數的算法(2) (一)眾數(Mode, Mo),意指出現次數最多的數值,或最多人所得到的分數。
例子:有十二名嬰兒,體重分別為13、14、16、14、15、14、14、18、12、13、16、15公斤,其眾數為14公斤。 (二)如果分數裡相鄰的兩個分數出現次數最多,則眾數為這兩個分數的平均數。 (三)如果分數裡不相鄰的兩個分數出現次數最多,則此組分數裡會出現雙眾數與「雙峰分配」的現象。
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平均數、中數與眾數之間的關係
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平均數、中數與眾數之間的關係 算術平均數、中位數和眾數的關係 該挑選哪一種集中量數? 集中量數的共同數學特性
集中量數(k+mX)=k+(m)x集中量數(X)
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平均數、中位數與眾數三者在各種次數分配中的相關位置
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SPSS for Windows操作範例
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2.開始進行次數分配的統計分析
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3. Frequencies的對話窗
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4.選擇統計數值類型
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