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集中量数统计资料经过分组归类的初步整理和列表绘图之后，已经能够简化繁冗的数量而窥其分布的大概面貌。
但如果要对数据资料进行深入的了解和研究，仅有图表是不够的，还必须计算出描述数据分布状况的特征量，包括集中量数、差异量数和相关量数等。
本节的主要内容是介绍有关集中量数的计算。
在将数据资料进行初步整理所编制的次数分布表或图上，我们可以看出各组数据分布的次数虽然各有不同，但大部分数据都趋向于某点，这种向某点集中的现象，称为集中趋势。
而代表数据的集中趋势的统计量被称为集中量数。
例如，如果要分析两个班某个学科的考试分数，我们很难做到将两个班学生的分数加以一一对应的比较，因为学生的考试分数大多是不相同的，而且两个班的学生人数也不一定相等。
在这种情况下，可以利用两班的平均分数进行比较，因为大多数的学生分数都分布在平均分数的附近，这里的平均分数就代表了某班某科的学生成绩的集中趋势。
常用的集中量数有算术平均数、中数、众数和几何平均数。
一． 算术平均数（一）算术平均数的概念与性质 1．概念算术平均数通常称为平均数、均值或均数。
它是各变量值的总和除以变量总次数所得之商。
因为“平均数”一词的英文是Mean ，所以一般用字母M 来表示。
如果想表明平均数M 是由哪个变量计算得来的（或称某个变量的平均值），可以在该变量字母上面加一杠“—”来表示。
如： 表示变量X 的平均数，表示变量Y 的平均数。
算术平均数是统计学中最常用的一种集中量数。
算术平均数的基本运算公式为 简写为NX X ∑=（公式10—1）式中：∑为希腊字母（读做Sigma ，西格玛），X 为算术平均数，N 为总次数，n X X X X 321为各变量值。
NX X X X X n++++=321例1，某小组11个学生的英语测验成绩分别为76，81，69，90，94，83，89，65，77，83，91。
其算术平均数为：M =119183776589839490698176++++++++++≈81.632．性质算术平均数有以下三个性质：A ． 观察值的总和等于算术平均数的n 倍。
