
频数分布的两个重要特征是:集中趋势与离散趋势。集中趋势又称“数据的中心位置”、“集中量数”等。它是一组数据的代表值。集中趋势的概念就是平均数的概念,它能够对总体的某一特征具有代表性,表明所研究的舆论现象在一定时间、空间条件下的共同性质和一般水平。
频数(Frequency),又称“次数”。指变量值中代表某种特征的数(标志值)出现的次数。按分组依次排列的频数构成频数数列,用来说明各组标志值对全体标志值所起作用的强度。各组频数的总和等于总体的全部单位数。频数的表示方法,既可以用表的形式,也可以用图形的形式。
一、集中趋势
集中趋势又称“数据的中心位置”、“集中量数”等。它是一组数据的代表值。集中趋势的概念就是平均数的概念,它能够对总体的某一特征具有代表性,表明所研究的舆论现象在一定时间、空间条件下的共同性质和一般水平。
就变量数列而言,由于整个变量数列是以平均数为中心而上下波动的,所以平均数反映了总体分布的集中趋势,它是表明总体分布的一个重要特征值。
二、离散趋势
在统计学上描述观测值偏离中心位置的趋势,反映了所有观测值偏离中心的分布情况。
计量资料的频数分布有集中趋势和离散趋势两个主要特征。仅仅用集中趋势来描述数据的分布特征是不够的,只有把两者结合起来,才能全面地认识事物。我们经常会碰到平均数相同的两组数据其离散程度可以是不同的。
一组数据的分布可能比较集中,差异较小,则平均数的代表性较好。另一组数据可能比较分散,差异较大,则平均数的代表性就较差。描述一组计量资料离散趋势的常用指标有极差、四分位数间距、方差、标准差、标准误差和变异系数等,其中方差和标准差最常用。
扩展资料
一、选择中位数作为集中趋势的情况
1、极端数值和偏态分布:这两个都是同一个道理,就是少数的极端值影响了平均数的计算,比如个人收入,他是一个非常明显的偏态分布,少部分人的超高收入的人将平均收入水平拉高了,所以这时候我们可以采用中位数作为集中趋势。
2、未确定数值:有时候,我们测量一组个体的时候,某个个体具有一个未知或未确定的情况,比如测量老鼠从迷宫入口到出口一共犯了多少个错误,可能有些老鼠他始终就是走不到出口,
但是我们并不能去掉这个个体,因为这个个体可能代表了在总体中有一群老鼠,他就是走不出迷宫的。这时候我们不能去掉这个数据,但同时这个数据的值却无法确定,这时候我们可以用中位数作为集中趋势。
3、尾端开放式数据:当一个分布他没有上限或者没有下限的时候,这个分布他即受极端值的影响,尾端也是无穷尽,也没办法计算平均值,这时候也可以使用中位数作为集中趋势。
4、顺序量表:这个其实我还不是特别能理解,就是当使用顺序量表是,顺序量表之间是无法确定差异的,只能确定他们之间的从大到小这种方向,书上认为平均数不适合作为集中趋势,因为平均数它需要差异,就是说他需要知道X轴上的距离。
二、选择众数作为集中趋势的情况
1、称名量表:这个应该很好理解,我们使用苹果、葡萄、香蕉这种称名量表时,没办法计算平均数与中位数,只能选择众数。
2、离散变量:比如统计每个家庭的儿童数量,可能会得到平均每个家庭有2.2个孩子,但是我们人不可能有2.2个啊,这时候使用众数可能会更合适。
3、描述形状:众数基本不需要计算,所以当你想快速的介绍一组数据时,可以考虑使用众数,比如一般考试成绩平均的众数是80,一下就能知道这个班的大体情况。
频数分布的两个重要特征是
A.正态分布与偏态分布
B.均数与标准差
C.样本均数与总体均数
D.集中趋势与离散趋势
E.统计量与参数
答案:D
spss标准差0.36到0.98的范围算稳定。
判断数据稳定,应该看ACF及PACF的截尾性 ,若两者中一截尾性、另一拖尾则为平稳时间序列,两者都拖尾或都截尾则为非平稳序列数据不满足正态分布也可以用ARMA模型,与分布没关系。
请LZ在SPSS上方寻找Analyze选项-Frequencies(频数分析法)-把要计算的数据点入VARIABLE(S):内,在STATISTICS里选择MEAN 和Std.deviation两个选项,计算出的结果就是频率和标准差了.当然你要根据你设计的李克特量表的ROWS和COLUMNS做处理。

spss标准差频数分布的特征:
由频数表可看出频数分布的两个重要特征:集中趋势(central tendency)和离散程度(dispersion)。身高有高有矮。
但多数人身高集中在中间部分组段,以中等身高居多,此为集中趋势;由中等身高到较矮或较高的频数分布逐渐减少,反映了离散程度。对于数值变量资料,可从集中趋势和离散程度两个侧面去分析其规律性。
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