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【从零开始学统计】走出平均数理解上的误区

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    [LV.7]常住居民III

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    1#
    发表于 2014-5-7 22:47 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    首先先引入一段小新闻,从中涉及到的一些知识点楼主会标出:7 E% ?! w# L% u' s6 I* j
    ; ?# J6 t" `' q
      仅有“人均”是不够的. O4 m" G1 S8 j* m- T
      日前,发改委发展规划司司长徐林表示,我国人均GDP已达到6700多美元,属于中高收入国家的行列。目标是希望通过“十三五”的努力,用世界银行的标准接近高收入国家的行列。# x2 i: z$ ]7 f4 N2 t
      统计数字常遭遇吐槽
    0 Z& i7 Y- i8 m# C  赵丽:“我国人均GDP已达到6700多美元,属于中高收入国家的行列”的言论一出现,就遭到了许多人的“吐槽”,有不少网友表示“被中高收入”,拖了国家后腿。
      w' |4 M/ W3 @: t  许建立:其实,普通人对统计数据的“不适”已经不是第一次,这些年来“被平均”、“被幸福”等情况屡屡出现。如2012年,某大学发布的《中国民生发展报告2012》中提及,全国家庭的平均住房面积为116.4平方米。许多人看到后的第一反应即是不相信。
    : ^' q  \9 m- A+ m0 ]  b  肖龙凤:这种感觉其实很好理解。对普通人而言,更多的是根据自身生活状况去印证、判断统计数据是否真实。如果他发现自己以及周围人的情况和数据有不小的出入,很自然就会产生疑问。①
    : i5 U" K$ p' x- k: o  人均数难以反映差异
    8 C3 |; H& p1 P( B+ C  赵丽:不过,统计数据和居民感受不一致,并不代表数据就不准确,这里面可能有一些别的因素。比如说,人均GDP和老百姓的人均实际收入是两个概念,如果混为一谈就可能造成误解。, i: M% f5 a' o
      肖龙凤:而且,现在公布的统计数据常常是“平均数”,它是经过“削峰填谷”、加权计算后得出的,是一个总体性指标。平均数有其局限性,很容易掩盖个体之间的差异。
    ( J" s8 D' z% C9 j- K6 D  许建立:是啊,低收入行业、低收入人群很容易产生这样一种感觉:自己这一群体的实际情况没有得到足够的关注,反而被热热闹闹的“平均数”给掩盖了。就像那个段子说的,“张家有财一千万,九个邻居穷光蛋,平均起来算一算,个个都是张百万。”②
    2 L& S# Y+ I( j: e  细化统计更有说服力3 r9 j2 _" F% R7 v, X- [# u, |
      赵丽:人们也有这样的担心:光看平均数,我国有些指标已经很不错了,如果政府部门因此盲目乐观、沾沾自喜,因此忽视有些群众生活还很艰难的现实,那就麻烦了。
    4 }& j4 }8 I$ K; y" ^  许建立:由此看,既然平均数有局限,那就应该向社会提供更多的数据,将更真实的情况反映出来。有媒体报道说,国家统计局已经在推动互联网大数据在政府统计中的应用。我觉得这是个好趋势,将大数据利用好了,分类化、精细化就更容易实现。! P: ]; O& w- h! A* m2 t
      肖龙凤:我注意到,统计部门在几年前就提出,在收入统计时进行五等分,根据城镇居民和农村居民中最低收入、中等偏下收入、中等收入、中等偏上收入、高收入等五档来公布相关数据。现在统计局网站上也有这样的分类了。建议这项工作的面更广些,再就是相关部门在发布数据以及媒体在报道时,也不要图简单省事,可以对那些反映普通人状况的数据进行更多的告知。③
    3 O' U/ F' j4 d( k) p: G0 r
    3 D0 {* N) @$ L$ b2 v; A来自:http://dy.163.com/article/T1378363937706/9QMPV1DQ00964KE2.html8 X, ?- `* ^; q

    8 K5 R. l" c1 @; m7 v! G- f' `--------------------------------------------------------------------------------
    1 J& `4 M9 W% s7 O3 {1 V' ]
    2 e7 h, _, m1 e+ d: N. ~: \好,咱新闻看完了,来看看这篇文章到底能告诉我们一些什么:
    / ^# d! {# N8 S6 @" p
    " }5 [9 {4 S+ {& u% [( }$ i       第一,我们先了解一下什么是平均数。在统计科学上把平均数分为两大类,即数值平均数和位置平均数,前者包括算术平均数,加权平均数和几何平均数,后者包括中位数和众数。通常情况下,我们所说的平均数是简单算术平均数,它是用来描述一个总体的大致水平的,如果数据分布的比较好(比如正好是钟形正态分布,那么这个平均数应该就在中间的位置上,理论上和中位数一致,偏态的则两者有所偏差)% `$ N' Q9 z; ^+ J
    , e4 H/ I2 i2 j- ]2 t8 ?8 ?0 V0 O
           第二,数值平均数家族成员区别:简单平均数——这个最常用的,公式可以百度,不细说(其实简单平均数是权数为1的特殊加权平均数)
    - ?, t$ e$ e& E7 B; Z% }3 x       加权平均数——给予权重,为了平衡数据出现侧重不同的情况。; h2 {2 |4 |/ [1 N+ d- }
           几何平均数——这个与前两者稍稍不同,他一般用于一些比率,增长率之类的。$ X/ e1 @' W$ I! D: @0 s" a: X% }
    e.g:某种蔬菜的价格, 甲市场2元/kg, 乙市场3元/kg, 现从甲乙两市场各购买1kg, 求平均价格。. z6 |. b" G8 F3 A7 @% u4 D
    此情况应用算术平均数:(2+3)/(1+1)=2.5(元/kg)
    $ U+ d$ T; p: G1 o其他条件不变, 若从甲市场购买2kg,从乙市场购买1kg,求平均价格。+ ?! F, f5 r) n$ g7 [6 b: I
    加权算术平均数=(2*2+1*3)/(2+1)=2.3(元/kg)' q7 `6 U" b: v/ H9 P

    ! j/ p  Q2 O6 {/ e& d" {       第三,中位数和众数4 c  j4 Y- B( P2 o% B: I
           这两个和算术平均数区别就比较大了(当然标准正态分布除外); I9 |% ?: T. T! _5 h- O+ K1 a
           中位数也就是说一个数据集中,数据从小到大排列,在中间位子的那个数(奇数偶数的问题不作深究,课本都有公式),众数;顾名思义,在数据集里出现次数最多的数字。- f+ u! W9 e3 H
    # N4 H' L0 e2 Z
    有同学要问了,既然他们都是反映总体水平的指标,我们该怎么选择呢?好问题,这就要说到他们几个的优劣性了。9 s0 U: ^1 X! E. p; ~8 y0 R1 q# j

    0 ]& J6 [/ P- u, t" w9 w/ g       算术平均数,计算简单,但容易受到极端值影响,若数据的差异(方差)比较大,往往它的代表性就不好了。——这也是为什么我们对平均工资那么深恶痛绝了!
    3 I% Q5 W( F3 ?' m# e       中位数,在分布比较好的情况下,他还是很有代表性的。因为他是在中间位置上的数,一半比他大,一半比他小。在方差较大的情况下,他可能比算术平均数更能反映情况,但往往这个数只看到了中间,头尾都忽视了。
    1 ]8 m2 U$ u; r7 {* E4 H$ ?+ n       众数,当然就是权重最大的那个,既然出现概率最高,那么他也是有代表性的。(只是若有N个数都出现了同样的次数,且彼此都不接近,就比较头痛了)
      J9 Q- o) G- p- j. c# [( K8 V: e! G0 r) [
    说完这些,我们回到那则新闻:7 `' y1 |0 X7 R
    ①当中的问题,是我们经常听到的。楼主可以拍胸脯说,人家的数据是正确的(谁都不会傻到用假数据吧),但这个样本未必就是最具代表性的(也就是说他可能会是个有偏样本)。
      y; l* D) E0 R3 g, o
    ; i! N/ f6 ]+ }8 l& ?; y, U( }②这就是我们遇到的第二个问题,受到极端值的影响。也许获得的样本不偏,但中国地大人多的,在一线城市的人民和在五线城市的人民感受肯定不同的,因为这里的平均数往往会是算术平均数,可能并未考虑到地域区别以及贫富差距和贫富比重的问题。或许,这里加权一下更有说服力。
    4 _+ Y7 Q5 b! V+ Y5 @
    4 ]# O- G( p/ I; Y+ ~③这里提到的这个方案,有点类似中位数了,当然,分层之后的数据也许会更接地气!
    0 s$ c6 ~$ k: d# e; I% G
    1 f% c* G# _0 j9 Q1 Q6 i# F楼主在这泛泛而谈,所谈之观点皆为本人个人的拙见,如果错了,希望大家及时指出,斧正楼主的思路!
    ! \; m1 h5 E; y% J7 F9 w1 o- S5 l
    zan
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