变异指标的概念和作用

变异指标是反映总体各单位标志值的差异程度或离散程度指标。它们是总体数量特征的另一个方面的数学描述。要进一步掌握和描述变量分布的数量特征就需要计算变量的离中趋势的代表值(变异指标)，它是与变量分布集中趋势的代表值(平均指标)相辅相成共同反映变量分布规律的一对对立统一的数量代表值

统计学中的标志变异指标的作用：衡量平均数代表性的大小；反映社会经济活动过程的均衡性；表明生产过程中的节奏性；说明变量的离中趋势；测定集中趋势指标的代表性。

标志变异指标是综合反映总体各单位标志值之间差异程度的一种统计指标。标志变异指标与平均指标是一个问题的两个方面，是相辅相成的。

平均指标将总体各单位标志值之间的差异抽象化，反映了这些标志值的一般水平，说明了变量数列中变量值的集中点或集中趋势; 而标志变异指标可以反映变量值的离中趋势，说明总体各单位标志值之间的差异大小或变异程度。

扩展资料

测量标志变异的主要指标有极差、平均差、方差、标准差和标志变动系数等。极差，又称为全距，是总体单位中变量的最大值与最小值之差，一般用R表示；

平均差，平均差是总体各单位的标志值与其平均数的离差绝对值的算术平均数。它能反映总体各单位标志值的变动程度。其计算有两种形式，简单平均差和加权平均差；

标准差，标准差是总体各单位标志值与平均数离差平方的算术平均数的平方根。它是最常用、最重要的标志变异指

标，是反映标志变动度最合理的指标。

离散系数，离散系数是指全距、平均差和标准差与其算术平均数的比值，分别称为极差系数、平均差系数和标准差系数，其中标准差系数是应用最广的一种。

变异系数_层次分析_各种权重求解法

二、权重的确定方法在统计理论和实践中，权重是表明各个评价指标（或者评价项目）重要性的权数，表示各个评价指标在总体中所起的不同作用。权重有不同的种类，各种类别的权重有着不同的数学特点和经济含义，一般有以下几种权重。按照权重的表现形式的不同，可分为绝对数权重和相对数权重。相对数权重也称比重权数，能更加直观地反映权重在评价中的作用。按照权重的形成方式划分，可分为人工权重和自然权重。自然权重是由于变换统计资料的表现形式和统计指标的合成方式而得到的权重，也称为客观权重。人工权重是根据研究目的和评价指标的内涵状况，主观地分析、判断来确定的反映各个指标重要程度的权数，也称为主观权重。按照权重形成的数量特点的不同划分，可分为定性赋权和定量赋权。如果在统计综合评价时，采取定性赋权和定量赋权的方法相结合，获得的效果更好。按照权重与待评价的各个指标之间相关程度划分，可分为独立权重和相关权重。独立权重是指评价指标的权重与该指标数值的大小无关，在综合评价中较多地使用独立权重，以此权重建立的综合评价模型称为“定权综合”模型。相关权重是指评价指标的权重与该指标的数值具有函数关系，例如，当某一评价的指标数值达到一定水平时，该指标的重要性相应的减弱；或者当某一评价指标的数值达到另一定水平时，该指标的重要性相应地增加。相关权重适用于评价指标的重要性随着指标取值的不同而发生变化的条件下，基于相关权重建立的综合评价模型被称为“变权模型”。比如评估环境质量多采用“变权综合”模型。确定权重的方法较多，这里介绍统计平均法、变异系数法和层次分析法，这些也是实际工作种常用的方法。 (一) 统计平均法统计平均数法（Statistical average method）是根据所选择的各位专家对各项评价指标所赋予的相对重要性系数分别求其算术平均值，计算出的平均数作为各项指标的权重。其基本步骤是：第一步，确定专家。一般选择本行业或本领域中既有实际工作经验、又有扎实的理论基础、并公平公正道德高尚的专家；第二步，专家初评。将待定权数的指标提交给各位专家，并请专家在不受外界干扰的前提下独立的给出各项指标的权数值；第三步，回收专家意见。将各位专家的数据收回，并计算各项指标的权数均值和标准差；

变异系数的意义

变异系数的意义变异系数（又称离散系数）是概率分布离散程度的一个归一化量度。变异系数只在平均值不为零时有定义，而且一般适用于平均值大于零的情况。变异系数也被称为标准离差率或单位风险。变异系数只对由比率标量计算出来的数值有意义。举例来说，对于一个气温的分布，使用开尔文或摄氏度来计算的话并不会改变标准差的值，但是温度的平均值会改变，因此使用不同的温标的话得出的变异系数是不同的。也就是说，使用区间标量得到的变异系数是没有意义的。在概率论和统计学中，变异系数，又称“离散系数”（英文：coefficient of variation），是概率分布离散程度的一个归一化量度，其定义为标准差与平均值之比：变异系数（coefficient of variation）只在平均值不为零时有定义，而且一般适用于平均值大于零的情况。变异系数也被称为标准离差率或单位风险。变异系数只对由比率标量计算出来的数值有意义。举例来说，对于一个气温的分布，使用开尔文或摄氏度来计算的话并不会改变标准差的值，但是温度的平均值会改变，因此使用不同的温标的话得出的变异

系数是不同的。也就是说，使用区间标量得到的变异系数是没有意义的。 2基本含义变异系数一般来说，变量值平均水平高，其离散程度的测度值越大，反之越小。变异系数是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C·V。变异系数可以消除单位和（或）平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。变异系数的计算公式为：变异系数C·V =（标准偏差SD / 平均值Mean ）× 100% 在进行数据统计分析时，如果变异系数大于15%，则要考虑该数据可能不正常，应该剔除。 3举例

变异系数的意义

变异系数：当需要比较两组数据的离散度时，如果两组数据的测量尺度过大或数据大小不同，不宜直接用标准差进行比较。此时，应消除测量尺度和尺寸的影响。变异系数可以做到这一点，即原始数据的标准差与原始数据平均值的比率。CV无量纲性，可以进行客观比较。实际上，变异系数（如范围、标准差和方差）是反映数据分散程度的绝对值。数据大小不仅受变量值离散程度的影响，还受变量值平均水平的影响。定义在概率论和统计学中，变异系数（也称为“变异系数”）是概率分布离散度的标准化度量变异系数仅在平均值不为零时定义，变异系数通常在平均值大于零时使用。变异系数也称为标准差或单位风险。变异系数只对比例标量计算的值有意义。例如，对于温度分布，使用开尔文或摄氏度计算不会改变标准差的值，但温度的平均值会发生变化，因此使用不同的温标得到的变化系数是不同的。换句话说，使用区间标量得到的变异系数是没有意义的。

基本含义一般来说，变量值的平均值越高，其离散度的测量值越大，反之亦然。变异系数是另一种统计数据，用于测量数据中每个观察值的变化程度。比较两个或两个以上数据的变化程度时，如果测量单位与平均值相同，可以直接用标准差进行比较。如果标准差与标准差之比不同，则应使用平均值/偏差来比较。标准偏差与平均值之比称为变异系数，并记录为变异系数。变异系数可消除不同单位和/或方法对两个或多个数据变化程度比较的影响。变异系数SD/v的平均值=100% 如果变异系数大于15%，则不考虑统计分析。例如据了解，长途母猪平均体重190公斤，标准差10.5公斤；约克郡母猪平均体重196公斤，标准差8.5公斤。这两种成年母猪中哪一种是高度可变的。

医学统计学的一些概念

一名解医学统计学:是用统计学原理和方法研究生物医学问题的一门学科。他包括了研究设计、数据收集、整理、分析以及分析结果的正确解释和表达。统计描述：用统计指标、统计图表对资料的数量特征及分布规律进行客观的描述和表达。统计推断：在一定的置信度和概率保证下，用样本信息推断总体特征： ①参数估计：用样本的指标去推断总体相应的指标 ②假设检验：由样本的差异推断总体之间是否可能存在的差异同质：一个总体中有许多个体，他们之所以共同成为人们研究的对象，必定存在共性，我们说一些个体处于同一总体，就是指他们大同小异，具有同质性。总体（population）是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，更确切的说，是同质的所有观察单位某种观察值（变量值）的集合。总体可分为有限总体和无限总体。总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本（sample）。样本应具有代表性。所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本。随机抽样：随机抽样（random sampling）是指按照随机化的原则（总体中每一个观察单位都有同等的机会被选入到样本中），从总体中抽取部分观察单位的过程。随机抽样是样本具有代表性的保证。变异：在自然状态下，个体间测量结果的差异称为变异（variation）。变异是生物医学研究领域普遍存在的现象。严格的说，在自然状态下，任何两个患者或研究群体间都存在差异，其表现为各种生理测量值的参差不齐。（1）计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料（measurement data）。计量资料亦称定量资料、测量资料。.其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。（2）计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料（count data）。计数资料亦称定性资料或分类资料。其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。（3）等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位