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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:
    1 i% H0 @! R- O6 O) }. a7 I* a* G" q
      仅有“人均”是不够的
      H: o+ B" Q9 q; m" f6 C  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。
    1 G- [" o& @3 U. O& o7 }  统计数字常遭遇吐槽+ G* D" |" ?# O  X2 Q  n7 H) 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。% H) B5 Z& u+ 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。9 u* u3 v7 c/ ]  e
      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
    ' R' h3 `% k3 \0 G  人均数难以反映差异
    - b& q8 z" E1 f. R. E  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。- \/ d1 q- ^: Y' u- q; D/ p
      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。
    & n& h& k  l2 X  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
    ! V5 J1 @) N" p( `$ ]. w, X1 Y  细化统计更有说服力
    7 d* t' D! `7 B  ~! F. ?) L2 x  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。
    & J. ~2 j. h# m1 _) 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。
    5 r! Z! F' B  W$ a) }; A3 S& N" N  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
    8 l7 R4 e# S) ~8 ~$ E1 a
    8 e+ T2 m! ]! m3 [来自:http://dy.163.com/article/T1378363937706/9QMPV1DQ00964KE2.html, Q+ V, B' `& i" L# i# {" C

    ( F& o8 j# s0 `! G* U--------------------------------------------------------------------------------# b0 ]& w+ b( h1 M& ~7 u
    0 ^" w$ a6 H5 W* g0 {  E
    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:9 |: c! m7 l+ o% A9 K
    4 E0 d' l: n1 K. b
           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)
    ( [8 Y9 S+ e# [( b
    ( p. e- q8 |: S5 O. c) T# e, l       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)0 j) `" C! g8 ?
           加权平均数——给予权重,为了平衡数据出现侧重不同的情况。
    8 I  r$ Z, b; G7 r       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。
    5 S+ n2 W, p1 O2 e  N( xe.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。" z: F, |& ^6 U) y- k
    此情况应用算术平均数:(2+3)/(1+1)=2.5(元/kg), V( c$ x, [& E# M1 V- k4 v  Y$ ?
    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。
    # u5 V' @  b. y1 C4 P  a加权算术平均数=(2*2+1*3)/(2+1)=2.3(元/kg)+ ]8 N6 c- |8 \2 z& a
    ( n* j0 ?- X8 @/ E
           第三,中位数和众数
    # z8 T9 _  ^9 a3 @% c       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)
    ; T' _# j/ i2 M  A0 T! z$ T9 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。* Q& a8 B" ^2 {* r

    ( H+ }# G4 M/ @# _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。5 x8 X. E; |6 M

    2 U% `9 s* i1 L7 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!
    6 p- Y( K) a( T9 ?6 |7 o       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。
    + \: l' v) l  i: |& V1 J       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)
    / E/ o# _, b/ k4 N7 V% J# \6 u! y) v. X# }; j% F
    说完这些,我们回到那则新闻:- @" C" X1 l2 G) T) P% v
    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)。
    5 u2 J0 r9 P- M: r0 t) S3 }1 x( j' B+ P% j7 T* _0 \; E' z
    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。1 e2 f  u# t# M$ H" |
    1 S( d, |# 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 s1 h; ~0 D* s/ {0 D
    0 |* Q0 u0 X" `$ n& L1 l3 o
    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!& Z/ U& B+ ]- z
    zan
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