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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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    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:
    ( {6 v1 x6 `0 O% f
    , `8 `8 _! t2 f0 K$ h- @% Q" b) T  仅有“人均”是不够的
    , z" B* @7 W  A5 V) z- J& F* q  l* h  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。
    - z! e9 ?5 M5 v. i  统计数字常遭遇吐槽
    6 Q  d& `0 N% o* ~" ^0 N  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。9 T; }% {6 k* S9 M3 {! S/ R- X
      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。1 U. T3 ?0 g( k0 l7 e2 j2 \
      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
    , v( ^, K; h+ t' }! R1 U% \  人均数难以反映差异8 f0 X4 u. W+ l  U: S& B( Q" M
      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。6 ?* O/ w& i; U2 }& L
      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 y0 P, n" ?' ~6 v  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+ r: R5 M  j) }! \6 x- n$ E( L
      细化统计更有说服力. I/ C! \) j; ?! u& P5 P& J
      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。$ s! K: ]: k1 {$ d; e) b2 r; E
      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。& x! J& o( T6 v# [
      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
    ' y# s$ P) X5 S* \+ f
    ( F2 V, I# I6 B% p# _2 [: @来自:http://dy.163.com/article/T1378363937706/9QMPV1DQ00964KE2.html
    * d. d: [2 T$ v" A' F4 q9 ]4 N8 n2 ?. X
    --------------------------------------------------------------------------------4 d, I( K2 R, ~6 C! ?6 ~: l
    8 R& F1 I7 Y6 K$ \1 U
    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:
    , ^% k' Y8 p: Q* [0 ?* K
    8 M/ y8 j+ j/ W9 D% i4 J+ u       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)+ h# s  P% d3 b: L0 ^4 g: L4 Y

    ) k# T8 U/ F2 w       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); o. e! ?, M/ p% s3 J) f: B; p: u
           加权平均数——给予权重,为了平衡数据出现侧重不同的情况。+ |$ D" b  h3 K/ t( Y9 d( K/ k
           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。4 n/ J* j5 f' A- g& o8 [1 I7 A3 L
    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。  l, @, h3 M1 C6 E; D' c
    此情况应用算术平均数:(2+3)/(1+1)=2.5(元/kg)
    - Y  Q+ Z# F) Q2 U1 f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。
    ) e# b; Y/ k2 `6 g' F9 N0 [加权算术平均数=(2*2+1*3)/(2+1)=2.3(元/kg). w; F# k2 K; V
    + G! b; R: c1 `/ w$ ?# n! F. E. ^
           第三,中位数和众数
    ! P( ~! y* \9 g4 @( ?       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)% ^3 ~1 t$ h. C: b
           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。9 ], s- T5 F0 ]5 h; B

    5 A; O7 j5 z5 u, F1 f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。8 r! P) F# ~5 ~( L& Q2 _' M

    5 l+ B' L6 G( }2 \       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!
    # Q$ J, W1 L& T' g$ U3 a6 O+ Q       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。8 m. a! k% M) c% [
           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)
    / Y; M, ~9 i; n" b* e5 D2 W* S. N+ o* R5 l' s7 Z+ P
    说完这些,我们回到那则新闻:+ h; P1 c2 Q! I
    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)。, j3 b! a: Y8 G0 }$ B
    1 o, f6 G( |& ^  R2 ?2 ~
    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。" `+ W2 I" Y+ v5 ~; f: H0 p
    % T/ f8 H$ @5 x0 p& x
    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!
    ; c, X. L8 M) z$ r# s
    ' ]! L7 i3 a# J( V3 ?( b5 n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!
    4 h! w+ O( \& K. n  }
    zan
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