1.均值的标准误差：　　就是描述这些样本均值与总体均值之间平均差异程度的统计量。　　2.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，所以不会受到极端值的影响，具有较高的稳定性。　　3.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。　　4.方差与标准差　　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。　　5.四分位数　　四分位数是将一组个案由小到大(或由大到小)排序后，用3个点将全部数据分为四等分，与3个点上相对应的变量称为四分位数，分别记为q1(第一四分位数)，q2(第二四分位数)、q3(第三四分位数).　　其中。q3到q1之间的距离的一半又称为四分位差，记为q。　　四分位差越小，说明中间的数据越集中，四分位数越大，则意味着中间部分的数据越分散。　　6.百分位数　　百分位数是将一组数据由小到大(或由大到小)排序后分割为100等分，与99个分割点位置上相对应的变量称为百分位数，分别记为p1，p2，...,p99，表示1%的数据落在p1下，2%的数据落在p2下，...，99%落在p99下。

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