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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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    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:+ N7 B( J6 y6 h2 T; M9 L" A3 W/ y

    : D, s7 w9 I' M" y& z  仅有“人均”是不够的
    0 E- p! a$ {, ^8 Y) ~  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。& }8 y0 U2 F. o* B* t) |
      统计数字常遭遇吐槽: v9 J) W# r* t7 P2 E0 g
      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。7 V: |7 I% i! w9 c
      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。! S0 Y2 C1 c: ^7 H% V: d7 O8 V2 Y
      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$ ?1 B7 A% e' D- E! f
      人均数难以反映差异
    / {) i2 L3 H# ]* y0 m/ I( D  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。
    8 D$ \2 j2 j  D& b( L0 B  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。
    8 U# E- a4 e# g# e  f  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/ g, f: A# e0 v) B3 o7 @
      细化统计更有说服力
    7 h) c) l5 R/ p$ {4 l  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。1 Y% d5 _, t7 o- B
      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。
    - ^( G' {4 o1 y. |  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
    + o# c6 }& C- N! H2 }) f! N: @7 a; I- b
    来自:http://dy.163.com/article/T1378363937706/9QMPV1DQ00964KE2.html
    ' {8 E5 |6 e6 I  A' y, {+ w2 A
    --------------------------------------------------------------------------------
    6 d% c& y. ?4 t' @8 q% O
    5 @6 M9 c2 w9 a5 k8 p2 h& X3 m) ^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:
    6 e: N9 b$ D5 f+ j4 N6 g6 q
    . u5 B/ f4 o1 m' A       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)
    7 C3 [' q# M: c; x
    & P1 _/ o) z) n/ i4 z       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)
    2 M% j$ d& F3 F3 ~, B       加权平均数——给予权重,为了平衡数据出现侧重不同的情况。0 M  l& y* O3 M: t+ B
           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。
    3 w0 A# Y. J2 V/ D4 W+ Ge.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。
    6 x7 D- w" O1 M# j6 C此情况应用算术平均数:(2+3)/(1+1)=2.5(元/kg)  G; I: V" H$ P5 |
    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。- Y  P7 [1 n) I! w  f
    加权算术平均数=(2*2+1*3)/(2+1)=2.3(元/kg)
    3 \3 u2 j3 o0 j* o9 U) ]2 i- ]; B1 A8 X, s8 C- F$ t) ]* G6 }
           第三,中位数和众数
    4 Y9 w; B( s: J  F' G2 o5 D       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)
    4 ~; z- R: f3 ]" J/ @! J( P6 x       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。
    % _& z; \' K2 F( s: K$ n# D) G1 b$ e: r% ?+ A/ q
    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。
    . V: U) `7 i0 b; Q( {: z7 ^
    3 g  Z2 m' N1 N8 f, d       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!
    / D1 K' p+ x1 U5 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 y' ]8 x3 c1 X3 f% k- T# I
           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)
      t4 [8 ^4 r1 @0 I+ |6 U3 _6 E" a1 j- h8 I+ n+ o* t7 ^0 w. |
    说完这些,我们回到那则新闻:& L  o" `; K7 h4 Y7 W( i) F
    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)。
    4 Q9 ^, Z5 C: z& K  F
      I# D5 I& G8 [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。, }6 V& t+ c* G7 B* A2 d4 l0 ~9 n4 \( s

    4 W6 g: \  {1 u5 B& W③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!
    # v5 M7 E* U4 ^% d2 D
    : _4 |0 `3 l3 o' _/ [, Y0 `2 z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!
    8 @$ l$ |( J7 A1 @4 Y: Q( P
    zan
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