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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:/ I" N6 E, J& ?4 y( }" i
    1 L; H$ f4 h' _2 j9 Q
      仅有“人均”是不够的
    # \) ]/ @8 P! x8 B$ q  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。& F' {2 l7 P7 D, Y. M- e8 P  B+ ~. m
      统计数字常遭遇吐槽3 e, o2 u/ {* [% K, X6 o& Q# o0 D
      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。6 [' F# w! q) W+ P% q5 y9 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。
    9 L9 A; c1 x2 y4 p  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
      K4 q! A. P2 d3 o) G  人均数难以反映差异
    5 I# S% n- g6 F8 Z  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。
    3 L7 D4 S" R3 ]. e$ t% G% O! X  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。
    ) G0 r$ q2 w1 Z9 V$ n) 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。”②3 H6 G2 O, c% E8 @
      细化统计更有说服力6 T. ~5 W% j3 @( |
      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。
    3 |' p7 S: p$ x6 C2 {8 T  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。
    ! J8 w. h) x& 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/ k0 l9 |0 x( B, O0 N1 d- M
    + Q- e* |5 t; V3 g( O9 S% w  N* i
    来自:http://dy.163.com/article/T1378363937706/9QMPV1DQ00964KE2.html4 U4 r$ ?" H+ E4 h5 d0 a3 t

    % r7 f: _! f9 ?* l7 X9 X--------------------------------------------------------------------------------" v% ^/ r/ |% Y+ i" W) ~  e
    8 J! K, X7 r& r! b8 ^/ }) `
    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:
    " w  u# m) B0 X6 S( l% b1 M4 J% ]( z, c8 _7 q7 \  S0 M; i- u* s5 m
           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)
    ( t% ?1 i0 y1 g
    * F% b& J7 l1 w% Q# \       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)
    " u* o5 u, ?) ?4 n2 n       加权平均数——给予权重,为了平衡数据出现侧重不同的情况。
    . N# `- D; S7 I7 e4 i/ S+ F; P' s       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。
    ! m( |( O/ C' w0 le.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。: t; O& w/ s# ?! {
    此情况应用算术平均数:(2+3)/(1+1)=2.5(元/kg)7 `$ A; v, h& F% \1 m
    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。+ d9 Y/ [  T0 f0 X0 `
    加权算术平均数=(2*2+1*3)/(2+1)=2.3(元/kg)$ ~5 g+ I/ I2 d+ z6 j
    9 Y) L, ?5 x1 X5 F3 f# P
           第三,中位数和众数
    6 W8 |& o8 E" ~! [. L; {       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). {0 t) L) z! f" ?: V
           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。
    : U; r& l- v  M/ r7 ?
    / s; p% {( T- x, ^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。+ ?+ O. L8 F, z( V; T. J9 j# A; L
    0 N" c: [& Y* ?' v
           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!
    ! x8 ]$ Z) i  I' ^% N, B       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。& t+ r- l& h7 {4 S/ }5 N' K# e2 F
           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)
    8 f' T  [3 ^- m2 q+ v3 p, I2 y5 T  h! G, B. X5 Q+ L
    说完这些,我们回到那则新闻:2 l( B1 p" ~5 ~4 z$ j1 H- T  a
    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 e$ ~3 m8 U3 F
    # @: q+ ]3 ^# N②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 W1 K1 t0 h6 X, b8 G: }, A
    . L% b$ ]. p" a) |; Y③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!
    : `9 I7 J& X1 t4 q0 i4 H1 J
    1 p9 I; z" X+ U' O. ]2 A7 s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!) A9 C4 k& W' A: q2 o, v0 {
    zan
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