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放入你的数字
先看集中趋势,再看差异
均值概括平均水平,中位数帮助观察典型位置;标准差与四分位距反映数据有多分散。
样本方差 s² = Σ(xᵢ − x̄)² / (n − 1)标准差 s = √s²,n 至少为 2
总体方差 σ² = Σ(xᵢ − μ)² / n标准差 σ = √σ²
如果这组数字是从更大群体抽取的样本,通常使用样本统计量;如果已包含研究对象的全部数值,可使用总体统计量。下方会同时给出两种口径。
统计结果
统计量最多显示 12 位有效数字;CSV 和分箱明细保留浏览器双精度数值。仅有一个数时,样本方差与样本标准差不定义。
五数概括
箱体为 Q1 至 Q3,中线为中位数,须线到最小值与最大值。
数据分布
四分位如何计算
采用与 Excel QUARTILE.INC 一致的线性插值(Type 7)。把 n 个数字升序排列,令从 0 开始的位置 h = (n − 1) × p;若 h 不是整数,就在相邻两个数之间按小数部分插值。Q1 取 p = 0.25,Q3 取 p = 0.75,四分位距 IQR = Q3 − Q1。
例如 1、2、3、4 的 Q1 为 1.75,Q3 为 3.25。不同软件的四分位算法可能不同,比较结果时请统一方法。
算法参考:Microsoft QUARTILE.INC;图示参考:NIST 箱线图说明。