免费在线统计分析工具
使用基本统计量计算器非常简单：
基本统计量计算器可用于多种情境：
从实验数据或调查结果中计算基本统计量，以纳入研究论文和报告。平均值、标准差和中位数是总结研究发现的必要指标。
分析商业数据，如销售数字、客户满意度评分和产品评级，以识别趋势和模式。中位数特别适合薪资分析，因为它较不受异常值影响。
计算产品尺寸、重量和性能数据的标准差，以评估质量变异。这为控制图提供了基础数据。
分析考试成绩和班级成绩，以计算平均分数、中位数和标准差。这有助于了解整体学业表现和成绩分布。
计算健康指标（如血压、体温、BMI 和血糖）的统计量，以与正常范围比较并分析时间变化。
计算股价波动、投资回报的平均收益率和标准差（波动率），以及风险评估，以制定投资决策。
计算天气数据（如温度、降水和湿度）的平均值和标准差，以识别气候模式和检测异常。
基本统计量（描述统计量）是总结数据集特征的数值测量。以下是关键统计测量的说明。
这些测量代表数据的「中心」或「典型值」。
所有数据值的总和除以值的个数。最常见的代表值，但容易受异常值影响。公式：平均值 = Σx / n
当数据按顺序排列时的中间值。较不受异常值影响，使其比平均值更适合偏态分布（例如收入分布）。
数据集中最常出现的值。对于分析分类数据（例如调查回应）很有用。
这些测量指示数据的分散程度。
最大值和最小值之间的差异。显示数据的整体分散，但容易受异常值影响。公式：范围 = 最大值 - 最小值
测量每个数据点与平均值的距离。值越大表示数据分散越大。有两种类型：样本方差和总体方差。
方差的平方根。以与原始数据相同的单位表示数据分散，使其更容易解释。统计分析中最重要的指标之一。
第三四分位数（Q3）和第一四分位数（Q1）之间的差异。代表中间 50% 数据的范围，是较不受异常值影响的离散度测量。公式：IQR = Q3 - Q1
在统计学中，计算方法根据数据代表「样本「还是整个「总体「而有所不同。样本方差和标准差在分母中使用「n-1「，而总体方差和标准差使用「n「。对于一般数据分析，建议使用样本统计量（n-1）。
无需手动执行复杂的统计计算。只需输入数据即可获得即时结果，节省大量时间。
完全消除手动计算或计算器常见的计算错误。保证统计量准确无误。
通过单一操作计算多个统计指标（平均值、中位数、标准差、四分位数等）。
计算基本统计量是数据分析的起点。快速掌握数据的整体情况并确定进一步分析的方向。
帮助学习统计学的学生和初学者验证他们的计算并了解统计测量的意义。
无需安装软件或注册。只需使用浏览器即可随时随地使用，完全免费。
平均值容易受异常值（极大或极小值）影响，因此与中位数一起检查很重要。
根据数据分布和目的选择适当的统计量。例如：收入数据使用中位数，考试成绩使用平均值和标准差。
将基本统计量与直方图和箱线图等图表结合，可以更深入地了解数据分布。
方差的单位是原始数据单位的平方（例如，如果数据单位是 cm，方差单位是 cm²）。标准差（使用原始单位）更便于解释。
平均值考虑所有数据点，但容易受异常值影响。中位数较不受异常值影响，使其更适合具有极端值的数据，如收入分布或房地产价格。检查两者有助于识别数据偏态。
样本标准差是从整个总体的子集（样本）计算的，分母使用「n-1「。总体标准差是从所有数据（总体）计算的，分母使用「n「。对于一般数据分析，建议使用样本标准差。
当所有数据值都不同，或当多个值以相同频率出现时，没有明确的众数，因此显示「N/A「。
此工具显示 4 位小数的结果。如果您需要更高的精度，我们建议使用专业统计软件（R、Python 等）。
为了浏览器性能，我们建议最多 10,000 个数据点。对于更大的数据集，我们建议使用专业统计软件。
此工具使用将数据分为四等份的位置的值作为四分位数。Q1 是第 25 百分位数，Q2（中位数）是第 50 百分位数，Q3 是第 75 百分位数。
是的，支持负数、小数和整数。也接受科学记数法（1.23e-4 等）。
点击「复制结果「按钮将计算结果复制到剪贴板。然后您可以将其粘贴到 Excel 或 Word 等应用程序中。
Calculate mean, median, and standard deviation
Calculate average page views per session
Calculate average time on site
Calculate percentages and rates of change
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