SPSS统计描述几个重要的统计指标
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均值（平均值、平均数）:
表示的是某变量所有取值的集中趋势或平均水平。
例如，学生某门学科的平均成绩、公司员工的平均收入、某班级学生的平均身高等。
计算公式如下。
中位数：
定义：把一组数据按递增或递减的顺序排列，处于中间位置上的变量值就是中位数。
它是一种位置代表值，所以不会受到极端数值的影响，具有较高的稳健性
计算公式：一个大小为的数列，要求其中位数，首先应把该数列按大小顺序排列好，如果为奇数，那么该数列的中位数就是位置上的数；如果N为偶数，中位数则是该数列中第与第+1位置上两个数值的平均数
众数：
定义：众数是指一组数据中，出现次数最多的那个变量值。
众数在描述数据集中趋势方面有一定的意义。
例如，制鞋厂可以根据消费者所需鞋的尺码的众数来安排生产。
计算公式：手工计算众数比较麻烦，需要统计数据的次数分布。
全距：
定义：全距也称为极差，是数据的最大值与最小值之间的绝对差。
在相同样本容量情况下的两组数据，全距大的一组数据要比全距小的一组数据更为分散。
计算公式：最大值－最小值。
方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）：
定义：方差是所有变量值与平均数偏差平方的平均值，它表示了一组数据分布的离散程度的平均值。
标准差是方差的平方根，它表示了一组数据关于平均数的平均离散程度。
方差和标准差越大，说明变量值之间的差异越大，距离平均数这个“中心”的离散趋势越大。
频数（Frequency）：
定义：频数就是一个变量在各个变量值上取值的个案数。
如要了解学生某次考试的成绩情况，需要计算出学生所有分数取值，以及每个分数取值有多少个人，这就需要用到频数分析。
变量的频数分析正是实现上述分析的最好手段，它可以使人们非常清楚地了解变量取值的分布情况。
峰度（Kurtosis）：
定义：峰度是描述某变量所有取值分布形态陡缓程度的统计量。
这个统计量是与正态分布相比较的量，峰度为0表示其数据分布与正态分布的陡缓程度相同；峰度大于0表示比正态分布高峰要更加陡峭，为尖顶峰；峰度小于0表示比正态分布平顶峰。
具体的计算公式
为。
