选择显示描述性统计量的统计量

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选择要包括在输出中的统计量。在此子对话框中进行的更改只会对当前会话产生影响。要更改用于将来会话的默认设置,请选择 工具 > 选项 > 单个命令 > 显示描述性统计量。选择所需的统计量,并单击确定

注意

更改默认设置时不会追溯更改您已在其中运行显示描述性统计量的项目的首选项。要更改这些项目中显示的显示描述性统计量统计量,请在统计量子对话框中选中所需的统计量。

均值

使用均值来描述具有可表示数据中心的单个值的样本。许多统计分析使用均值作为数据分布中心的一个标准度量。

均值标准误

使用均值的标准误可以确定样本均值对总体均值的估计精确度。有关更多信息,请转到所有统计量和图形并单击“SE 均值”。

标准差

使用标准差可以确定数据从均值扩散的程度。 有关更多信息,请转到什么是标准差?

方差

使用方差可以确定数据从均值扩散的程度。方差等于标准差的平方。 有关更多信息,请转到什么是方差?

变异系数

变异系数(表示为 COV)是描述均值相关数据的变异性的散布的度量。可对变异系数进行调整,使得值具有无单位的尺度。由于此调整,您可以使用变异系数替代标准偏差来比较具有不同单元或有差异很大的均值的数据的变异。有关更多信息,请转到所有统计量和图形,并单击“CoefVar”。

极差

极差是样本中的最大数据值与最小数据值之差。极差表示包含所有数据值的最小区间。

总和

总和是所有数据值的总和。

最小值

最小值是指样本中的最小数据值。可以使用最小值确定可能的异常值或数据输入错误。评估数据散布最简单的方法之一就是比较最小值和最大值。

第一个四分位数

样本中 25% 的数据值小于第一个四分位数值。

中位数

中位数是数据分布中心的另一个度量。与均值相比,中位数通常较少受到异常值的影响。一半的数据值大于中位数值,一半的数据值小于中位数值。

第三个四分位数

样本中 25% 的数据值大于第三个四分位数值。

最大值

最大值是指样本中的最大数据值。使用最大值可以确定可能的异常值或数据输入错误。评估数据散布最简单的方法之一就是比较最小值和最大值。

四分位间距

四分位间距 (IQR) 是第一个四分位数 (Q1) 和第三个四分位数 (Q3) 之间的距离。使用四分位间距可以描述数据的散布。数据越分散,四分位间距越大。

众数

可使用众数来通过代表样本中最常见值的单个值描述整个观测值集。可以使用众数连同均值和中位数以获取数据分布的总体特征。

N 非缺失

样本中非缺失值的个数。 Minitab 将输出中的此值显示为 N。

N 缺失

样本中缺失值的个数。缺失值个数是指包含缺失值符号 * 的单元格数。 Minitab 将输出中的此值显示为 N*

N 合计

列中观测值的总数。用于表示 N 缺失和 N 非缺失之和。Minitab 将输出中的此值显示为“总计数”

累积 N

累积 N 是连续类别中观测值个数的累计。例如,小学记录一到六年级的学生数。CumN 列包含学生总体的累积计数:
年级 计数 CumN 计算
1 49 49 49
2 58 107 49 + 58
3 52 159 49 + 58 + 52
4 60 219 49 + 58 + 52 + 60
5 48 267 49 + 58 + 52 + 60 + 48
6 55 322 49 + 58 + 52 + 60 + 48 + 55

百分比

百分比表示一个类别对整体的贡献。百分比的计算方法是将类别的频率除以总频率,然后乘以 100。例如,如果检查 400 个部件,其中有 21 个部件存在缺陷,则缺陷百分比将为

累积百分比

累积百分比是包含该类别的所有百分比值的合计,与每个类别的单个百分比相对。

截尾均值

可使用微调均值消除非常大或非常小的值对均值的影响。当数据包含异常值时,对于度量集中趋势而言,微调均值可能是比均值更好的度量方法。

平方和

平方值的未校正总和的计算方法为:对列中每个值求平方,然后将这些平方值进行加总。例如,如果列中包含 x1, x2, ... , xn,则平方和计算为 (x12 + x22 + ... + xn2)。与平方值的校正总和不同,未校正的平方值总和中包含错误。数据值将直接计算平方,而不先减去均值。

偏度

可使用偏度确定数据的不对称程度。有关更多信息,请转到偏度和峰度如何影响您的分布

峰度

可使用峰度确定数据的波峰相对于正态曲线的尖锐程度。有关更多信息,请转到偏度和峰度如何影响您的分布

均方递差

均方递差 (MSSD) 是方差的估计值。MSSD 的一个可能用法是检验一系列观测值是否随机。在质量控制中,MSSD 的一个可能用法是在子组大小为 1 时估计方差。

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