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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 |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:
    : u- p$ S, s0 J/ A+ f' y1 T; H) V9 v
      仅有“人均”是不够的
    & y" Z3 e* g% C  X  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。
    : x* q$ B- R% z5 m& j  统计数字常遭遇吐槽- z* H- c. 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 }! b$ X- b  a) i5 _  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。
    , b9 ]* ^4 E9 n/ x: y8 f+ E  R" C  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: ?# t. x0 ?% N! h: h
      人均数难以反映差异
    . _7 c* x  i- q* G0 I, `, R  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。
    7 X! u# T! n0 |/ \* N( V  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。' l$ J( a9 l$ p1 V4 D0 T7 p8 w
      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
    ' @/ L9 f( C( f7 h/ R3 X7 ?  细化统计更有说服力5 [2 D& T2 F' ?
      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。
    ! Y! i9 a- _) z  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。6 U& l  e6 A3 }5 `: ^& U( W
      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  {1 I: }% d. `# Y9 f

    " x) S. O% t) I6 P来自:http://dy.163.com/article/T1378363937706/9QMPV1DQ00964KE2.html3 H( Z( r# n- O
    2 c. K2 a% h& x; y7 m6 a
    --------------------------------------------------------------------------------
    & X5 {4 j+ Q* Q" _0 z
    , Q7 F; }6 f! \# Y' w" A- F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:& c% `9 y+ {- i# P; F1 }# x5 q

    # |/ {$ C7 `5 o( |       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)2 }6 `! p% G0 k5 S
    + [/ s" j! @% h2 Z5 S5 ~
           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)) I# T0 }1 [/ o8 F  E4 ~
           加权平均数——给予权重,为了平衡数据出现侧重不同的情况。
    0 J- k3 {, B: N' ~6 I& ~. B       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。
    7 X# x& {* f  {. R; Te.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。" q/ H7 _& w& ]% s
    此情况应用算术平均数:(2+3)/(1+1)=2.5(元/kg)
    ! x8 K; H5 e5 f5 O" @6 I. A8 Z* s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。. m, i2 y* x5 m3 {, d- N
    加权算术平均数=(2*2+1*3)/(2+1)=2.3(元/kg)
    0 m  R0 s$ Y1 V' n/ K. n+ _) V3 ^8 j0 g
           第三,中位数和众数
    . k+ b5 x, T" W5 Y       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)+ y- \/ O6 R- }- R8 Z# R
           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。7 q; ?& ^  a5 W3 s2 O
    # J, ]* c( a! p: l. D
    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。: u8 Y  x6 O1 N7 L

    : O0 ^$ b: p1 t$ ]1 a       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!& T7 S- ~* x5 |) S) d# Z; `' 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。) a6 W( t( T1 m( \+ K$ \
           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)0 h( H+ ~" ?7 H- ~" ]' i
    8 }- N, `$ \# {2 P& f7 D
    说完这些,我们回到那则新闻:
    / R5 J) d* Q& [& B! y. s" @7 F) x①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)。
    , `6 T+ ^! H3 ]1 S! c, n
    $ G8 ~+ l5 h# M9 z7 K% h! G②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。; ^2 A6 w# ^5 D, |/ y8 v! {+ R

    ' S$ j( N7 G' P9 T: V+ A③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!% z( p1 q6 b- U) k5 X+ ]

    . A, I: U7 _) k, k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!
    ) P; M# x: h& ]3 i4 [
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