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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:
    / E! s& E( ]0 G' p
    1 {; r9 S! M8 v7 z3 B' C% d+ V  仅有“人均”是不够的
    / t% }1 j+ C& w  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。4 A( x) x7 G1 \6 c4 S
      统计数字常遭遇吐槽
    6 Z9 A4 |! g- m" E  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。' U7 _* m6 n$ ^0 h, I6 W0 K! K
      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。
    8 C& o4 j; v* T& ?! W  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。①5 X. R1 _1 Q" O; Y' P/ Q$ ]  `0 Z9 p
      人均数难以反映差异
    2 f) ~! b8 A+ v" S3 y$ C6 j  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。
    - E# a" r7 [. y0 Y: k  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。+ w' h( p/ a; w% H0 p
      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
    4 b0 w# W1 ^* `  细化统计更有说服力( O$ \7 E8 e4 j' a
      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。
    % s0 c& 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。0 F! n& S% Y! ]( y+ j( d' {! c6 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# F8 U3 d1 l+ z6 [; h

    7 k" U" g' _' n; ]% u来自:http://dy.163.com/article/T1378363937706/9QMPV1DQ00964KE2.html
    & k- [& R  p$ D9 U* T/ q
    5 p( p) Q: w8 F) R, [( e% r--------------------------------------------------------------------------------- n0 D7 v1 h6 o% ~

    " z8 }$ [7 d3 h: g8 Y" 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:" e" M/ o& H/ t1 J7 H8 X

    , P/ N. y/ O6 \, F3 C, 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)
    4 c# y  Q8 i+ f3 V* t  ]
    ( j3 J0 f' i  C, e: M; c6 A       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& G- Z* |       加权平均数——给予权重,为了平衡数据出现侧重不同的情况。: s) K, G( c1 k8 V: p) S1 T% _: q
           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。
    9 G/ X5 i7 `7 ~) @5 }8 X0 _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。
    - e1 s/ O2 E6 A此情况应用算术平均数:(2+3)/(1+1)=2.5(元/kg)6 a) ~" R5 y/ V# j! V. c2 o  Z
    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。
    : j9 n! k7 [& L) l* Y加权算术平均数=(2*2+1*3)/(2+1)=2.3(元/kg)( D5 }# y' P/ W5 a1 a

    . g) h( J3 C$ B. V  B% s% {       第三,中位数和众数
    8 C3 k+ B; l, R       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)
    ; M; F8 Q- A' ]' m0 j) I# {       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。" i& z5 ^/ b; ^1 q; z. d

    : R, [% w2 q% m/ _5 @- c$ L. p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。4 N* T9 C* b& N* k4 Y' E

    / S2 b6 E6 c" y6 C+ [       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!  j( b$ D0 o# z4 d$ b4 J2 c4 M* F- @" @
           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。
    : A. X8 Q7 \8 N4 N, 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)
    # x+ f5 t5 Q, z, e; s. W) X: J2 x. G1 w% D" t
    说完这些,我们回到那则新闻:% ]5 A: y! L& v& y2 o- A+ G
    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)。
    ( g; C4 ?" ]7 l/ D* @& Q* q: E3 J5 y
    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。7 R% r- F9 I' g: [9 P
    , a( e: F. O! m
    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!2 {- j% W0 N! E

    / {2 w4 R: F" d( ~3 m( K8 {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!/ W- s# i0 l, H  q3 G
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