1樓：飯後很漂亮
標準差/均數，應該叫變異係數，也許不同行業叫法不一樣； 2.當均數為0，或者非常小時，那麼變異係數不就是非常大嗎 3.有時我們折中的做法是加上一個非常小的數，當然都加因為標準差越大，則該組資料中平均每個資料與平均數之間的差之和越大。
怎麼描述一組資料的離散程度
2樓：
c標準差和d極差。
眾數是一組數中最多的數，不能反映資料的離散程度。
平均數是將一組數取平均，將資料的差異降低。
標準差是按照各資料與平均數的差的平方和後開方，這個數越大，離散程度越大反之越小。
極差是將一組資料中的最大與最小數取差，也是極差越大，離散程度越大。
3樓：搞活哥哥
使用方差描述資料的離散程度。如果是兩組計量單位，或者數值相差很多的數需要進行離散程度的比較，就通過標準化方差來進行。
如何比較兩組資料之間的差異性
4樓：澀錦無弦
1、如下圖，比較兩組數
據之間的差異性。
2、為excel新增分析工具的載入項外掛，步驟如下：
（1）點選office按鈕，彈出excel選項，選擇載入項中的轉到。
（2）勾選分析工具庫。
3、分析步驟如下：
（1）選擇資料區域，點選資料，選擇其中分析裡面的資料分析。
（2）選擇單因素方差分析。
4、設定分析引數
5、檢視分析結果
擴充套件資料相關分析研究的是兩個變數的相關性,但你研究的兩個變數必須是有關聯的,如果你把歷年人口總量和你歷年的身高做相關性分析,分析結果會呈現顯著地相關,但它沒有實際的意義,因為人口總量和你的身高都是逐步增加的,從資料上來說是有一致性,但他們沒有現實意義。
當資料之間具有了顯著性差異，就說明參與比對的資料不是來自於同一總體（population），而是來自於具有差異的兩個不同總體，這種差異可能因參與比對的資料是來自不同實驗物件的，比如一些一般能力測驗中，大學學歷被試組的成績與小學學歷被試組會有顯著性差異。也可能來自於實驗處理對實驗物件造成了根本性狀改變，因而前測後測的資料會有顯著性差異。
5樓：青春逝憶
1， 首先，分別把這兩組資料分別設為x和y，開啟spss，點選左下角的variable view選項卡，在name列那裡的第一行輸y，第二行輸x，返回data view選項卡，輸入對應的資料。
2， 然後，進行資料分析，分別把y和x選進各自的對話方塊，然後按ok，在輸出視窗中看到coefficients這個表，然後看最右邊的那個sig列，看x對應的sig值，若這個sig值比你之前所設定的a值大，則認為這兩組數不存在顯著性差異，若這個sig值比你之前所設定的a值小，則認為這兩組數存在顯著性差異。
3， 舉個例子，如果你預先設定的a=0.05，求得的sig=0.000，則0.000<0.05，故應拒絕原假設（原假設一般為設它們之間無差異），認為這兩組數有顯著性差異。
6樓：牽著你的手
從四個方面來回答，
1．設計型別是完全隨機設計兩組資料比較，不知道資料是否是連續性變數。
2．比較方法：如果資料是連續性資料，且兩組資料分別服從正態分佈&方差齊（方差齊性檢驗），則可以採用t檢驗，如果不服從以上條件可以採用秩和檢驗。
3．想知道兩組資料是否有明顯差異?不知道這個明顯差異是什麼意思?是問差別有無統計學意義（即差別的概率有多大）還是兩總體均數差值在哪個範圍波動?
如果是前者則可以用第2步可以得到p值，如果是後者，則是用均數差值的置信區間來完成的。當然兩者的結果在spss中均可以得到。
4．對以上結果spss的實現是：
（1）t檢驗，analyse→***pare means→independent-samples t test
（2）秩和檢驗，analyse→noparametric test→2 independent samples
哪些情況下，必須計算變異係數來比較兩個數列的離散程度大小
7樓：
變異係數又稱「標準差率」，是衡量資料中各觀測值變異程度的另一個統計量。當進行兩個或多個資料變異程度的比較時，如果度量單位與平均數相同，可以直接利用標準差來比較。如果單位和（或）平均數不同時，比較其變異程度就不能採用標準差，而需採用標準差與平均數的比值（相對值）來比較。
標準差與平均數的比值稱為變異係數，記為c.v。變異係數可以消除單位和（或）平均數不同對兩個或多個資料變異程度比較的影響。
標準變異係數是一組資料的變異指標與其平均指標之比，它是一個相對變異指標。
變異係數有全距係數、平均差係數和標準差係數等。常用的是標準差係數，用cv(coefficient of variance)表示。
cv(coefficient of variance):標準差與均值的比率。
用公式表示為：cv＝σ/μ
作用：反映單位均值上的離散程度，常用在兩個總體均值不等的離散程度的比較上。若兩個總體的均值相等，則比較標準差係數與比較標準差是等價的。
變異係數又稱離散係數。
8樓：風翼殘念
必須計算離散係數來比較兩個數列的離散程度大小，平均數大的標準差亦大，平均數小的標準差亦小，兩數列的計量單位不同。
離散係數反映單位均值上的離散程度，常用在兩個總體均值不等的離散程度的比較上。若兩個總體的均值相等，則比較標準差係數與比較標準差是等價的。
一組資料的標準差與其相應的均值之比，是測度資料離散程度的相對指標，其作用主要是用於比較不同組別資料的離散程度。
擴充套件資料：
一組資料計算它的離散度：
1、極差
最直接也是最簡單的方法，即最大值－最小值（也就是極差）來評價一組資料的離散度。這一方法最為常見，比如比賽中去掉最高最低分就是極差的具體應用。
2、離均差的平方和
由於誤差的不可控性，因此只由兩個資料來評判一組資料是不科學的。所以人們在要求更高的領域不使用極差來評判。其實，離散度就是資料偏離平均值的程度。
因此將資料與均值之差（我們叫它離均差）加起來就能反映出一個準確的離散程度，越大離散度也就越大。
但是由於偶然誤差是成正態分佈的，離均差有正有負，對於大樣本離均差的代數相加為零的。為了避免正負問題。
在數學有上有兩種方法：一種是取絕對值，也就是常說的離均差絕對值相加。而為了避免符號問題，數學上最常用的是另一種方法——平方，這樣就都成了非負數。
因此，離均差的平方累加成了評價離散度一個指標。
3、方差（s2）
由於離均差的平方累加值與樣本個數有關，只能反應相同樣本的離散度，而實際工作中做比較很難做到相同的樣本，因此為了消除樣本個數的影響，增加可比性，將標準差求平均值，這就是我們所說的方差成了評價離散度的較好指標。
我們知道，樣本量越大越能反映真實的情況，而算數均值卻完全忽略了這個問題，對此統計學上早有考慮，在統計學中樣本的均差多是除以自由度（n–1），它的意思是樣本能自由選擇的程度。當選到只剩一個時，它不可能再有自由了，所以自由度是n–1。
4、標準差（sd）
由於方差是資料的平方，與檢測值本身相差太大，人們難以直觀的衡量，所以常用方差開根號換算回來這就是我們要說的標準差。
如何判斷這兩組資料間真實相關，如何判斷兩組資料是否有顯著性差異
求他們的相關係數，一個線性擬合，這個用excel就能做，求出來是 0.42838 如何判斷兩組資料是否有顯著性差異 在作結論時，應確實描述方向性 例如顯著大於或顯著小於 sig值通常用 p 0.05 表示差異性不顯著 0.01性顯著 p 0.01表示差異性極顯著。顯著性差異是統計學 statisti...
兩組資料，數值怎麼做卡方檢驗,兩組資料，四個數值怎麼做卡方檢驗
卡方檢驗 你的資料應該用交叉列聯表做，資料錄入格式為 建立兩個變數，變數1是組別，正常對照組用資料1表示，病例組用資料2表示 變數2是療效等分類變數，用1表示分類屬性1，用2表示分類屬性2，還有一個變數3是權重，例數 資料錄入完成後 如何用spss 做卡方檢驗 1 建立資料檔案。對新手而言此步最關鍵...
兩組資料用統計學方法怎麼分析？比較兩種東西的效能上的一些比較資料，用什麼統計學方法？謝謝
分析兩組間的變數關係用 典型相關分析法。比較兩種東西的效能上的一些比較資料可以利用 單因素方差分析 one way anova 這裡有具體的公式和步驟 請教比較兩組資料的統計學方法 20 準確度，恩 一般對統計資料的分析是建立在對統計資料描述的基礎上的，統計資料描述主要是從兩方面 1 集中趨勢，2 ...