集中趋势和离散趋势-离散趋势和集中趋势的区别-离散趋势和集中趋势怎么描述
平均差通过绝对值来进行度量。这样做避免了正负离差相互抵消的情况。然而，这种方式不便于进行运算。通常情况下，我们会用方差来度量一组数据的离散性。方差一般用字母σ2来表示。为使统计量单位与观察值单位一致，通常会将方差开平方，这样就能得到标准差σ，且标准差也叫均方差。从定义能看出，方差和标准差所反映的是一组数据对以其均值为代表的中心的某种偏离程度。从定义可知，标准差（或方差）较小的分布必然是比较集中在均值附近的，而标准差（或方差）较大的分布则是比较分散的。区标准差有一个缺点，那就是计算起来比较麻烦。它是根据全部数据来进行计算的，并且也会受到极端值的影响。不过，标准差的计算比平均差要方便一些，正因如此，标准差是描述数据离散趋势最常用的统计量。
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在统计里，通常会用\(\sigma^2\)来表示总体的方差，用\(\sigma\)来表示总体的标准差。当总体中的个体数量很大时，我们希望通过抽样，用样本标准差去估计总体的标准差，那么就需要计算样本的方差和标准差。只需要对总体方差和标准差的计算公式进行一些调整就可以了。
标年站磁织必员占准差的概念在统计方面有着重要作用。对于任何一个总体，一旦确定了标准差，就能精确地确定总体中的单位落在平均数两侧某个范围内的频率大小。对于正态分布的情况，在下一小节里，我们将介绍数据落在某个特定范围内概率的大小及其意义。
补充：因为标准差的计算会用到每一个变量值，所以它会受到极端值的影响。当数据中存在比较明显的极端值时，就不适合使用标准差。实际上，标准差适合使用的范围应该是服从正态分布的数据。
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标准差和方差在计算中会应用到每一个变量值。因此，它们所反映的信息在离散指标中是最为全面的，并且是最可靠、最理想的变异描述指标。
spss 有专门的一章用于方场容居证毛茶印差分析，这一章起到联系基本统计分析与多元统计分析的作用。然而，需要清楚这一点：所有方差分析的前提是样本所代表的总体服从正态分布，这一点极为重要。若不服从，就需要有补救措施。其实，若要样本服从正态分布，最好让样本量更大一些。有些数据的本质并非正态分布，因此，尽管方差分析应用广泛，但不能认为它是万能的。
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