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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 |正序浏览
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    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:
    2 ]5 J. \$ x9 c4 r, J
    9 C  z8 [* J7 w: T1 l2 ], \9 ^& V  仅有“人均”是不够的' a4 z/ U8 N7 D5 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。
    2 J* x7 l/ |0 V' K( |( n* |  统计数字常遭遇吐槽% p2 o) ?4 s& R. S' k* o% W6 [; f
      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。1 H4 W1 B: X8 g
      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。
    , l7 `1 _5 M$ l. {  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( o( L- a' m4 a- r- a3 Y& B. |5 r
      人均数难以反映差异
    3 Z; v7 f5 T1 J2 w4 l2 d/ 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。
    $ ^/ J# }( ~: @- u5 q; C  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。
    " }2 q, F! b6 G  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。”②8 ~/ ^6 K" I# n, l4 |* L- M
      细化统计更有说服力( w9 P$ i9 s% E- d
      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。- u- r$ G3 ?% f% X' o& J, ?
      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 L* @1 t$ S. n4 P% {( y8 g7 }
      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
    ) f4 `6 q; V% c* r5 M  N% @: m4 {+ ]7 X. F2 ]4 S
    来自:http://dy.163.com/article/T1378363937706/9QMPV1DQ00964KE2.html/ f; l* D6 _2 e. L* ]

    6 f* z9 D, Y  N% B4 A8 e  I" J--------------------------------------------------------------------------------
    $ R/ Y" b5 R7 b* f4 B0 G; @  F) o4 M& c
    ) V4 x* ^- z# ^1 l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:
    1 r" o) T1 E6 a" p
    . _% H% k2 x6 D       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)) c6 r+ Z' H+ J' v" S
    + _$ m3 o" ^  ]$ J8 ?
           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)
    8 m9 }4 @0 `% R9 {6 ?7 g       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 R) K0 u6 ]) R" ^8 T* K" m' B: U
           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。% `( k( O# i  V. e0 E
    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。$ [% N8 W0 |- w. ]4 E; D4 T
    此情况应用算术平均数:(2+3)/(1+1)=2.5(元/kg)
    / o" k" `- O- S) |. N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。
    - ?) r( P. Z5 D" F) z- W加权算术平均数=(2*2+1*3)/(2+1)=2.3(元/kg)9 H/ b: [! k6 _7 A6 \

    7 ^. K' K2 H4 e3 m. m       第三,中位数和众数2 v: a7 N* Q2 M% s4 u* S/ 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)
    ! Y8 ~& C: C. Z& q. e       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。: D8 |+ }0 f$ ~9 d3 Q' c# U

    7 i3 m; ]. Q1 {6 t4 z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。
      R8 T- D  o! o1 _
    8 }& r; u- f# 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!
    * @1 _1 x  v5 u1 b+ X$ G: n       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。
    5 ]3 x1 t$ d- C" t+ _       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)
    % U. D5 i3 {% M; [# V- A" b3 ]' C. B+ E9 S+ [. W- B
    说完这些,我们回到那则新闻:9 e- P$ r. {) r, v! Q7 G( 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)。3 t" Z* m, |3 d( ^

    9 X( b' B5 q) M5 ?, k- V& ]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。
    ) j. Y, Z. m9 ~! z, o: y4 Z; ?; z7 P: F1 C  _" y& m. F0 @& k
    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!/ R8 T" i; c+ W9 N9 v4 P

    ) _8 c0 x% E# W; d2 D* n4 F7 X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!
    ) q3 t, n9 v7 y4 u. g' W
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