中位数（四分位数）
方法一：规范化方法也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果映射到[0,1]区间。方法二：正规化方法这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x’。z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。spss默认的标准化方法就是z-score标准化。用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。
回答 你的问题有点模糊，标准差很大原因可能很多，比如整体的分布先看看是不是正态的，如果是其他分布，如平均，离散，或者其他乱七八糟的分布，标准差大不是一个两个值影响的，而是整体本来就是这样的，标准差本来就大，所以无法剔除偏离度大的数据，如果你的数据是正态的，可以使用一种估计取值区间的方法把偏离度大的数据找出来。 提问 我需要做哪些检验呢？估计区间的方法具体是什么方法？ 回答 也可以使用线性回归的方法来估计 比较剔除差距大的数据 提问 还有一个问题，各组间样本量差距大对统计结果有什么影响吗？ 回答 差距大的话会有可能造成你的结果不准确，无法有效的拟合真实结果 提问 那这种的话样本量应该如何设置，根据最小样本量来设定其他组的样本量吗。 回答 这个就需要你在找样本量的时候要科学 保证数据的真实性 更多7条
“标准差”(standard deviation)也称“标准偏差”，它可以通过计算方差的算术平方根来求得。标准差表征了各数据偏离平均值的距离，它反映出一个数据集的离散程度。 计算标准差的步骤通常有四步：（1）计算平均值（2）计算方差（3）计算平均方差（4）计算标准差 例如，对于一个有六个数的数集2,3,4,5,6,8，其标准差可通过以下步骤计算： （1）计算平均值：(2 + 3 + 4 + 5+ 6 + 8)/6 = 30 /6 = 5 （2）计算方差：(2 – 5)^2 = (-3)^2= 9(3 – 5)^2 = (-2)^2= 4(4 – 5)^2 = (-1)^2= 0(5 – 5)^2 = 0^2= 0(6 – 5)^2 = 1^2= 1(8 – 5)^2 = 3^2= 9 （3）计算平均方差：(9 + 4 + 0 + 0+ 1 + 9)/6 = 24/6 = 4 （4）计算标准差：√4 = 2
就是方差开方后的结果，即标准差的平方为方差
标准差是方差开方后的结果(即方差的算术平方根)假设这组数据的平均值是m方差公式s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2++(xn-m)^2]
‘标准差’是数理统计学中常用的一个公式，详细了解请看《数理统计学》一书。标准差的意义：用平均数作为样本的代表，其代表性的强弱受样本资料中各观测值变异程度的影响。如果各观测值变异小，则平均数对样本的代表性强；如果各观测值变异大，则平均数代表性弱。因而仅用平均数对—个资料的特征作统计描述是不全面的，还需引入—个表示资料中观测值变异程度大小的统计量。论文中的标准差应该是通过抽样调查得到数据，经过数理统计学的计算得到的结果。记得论文检测哦，paperfree就很适用于检测初稿，paperfree论文检测
搜一下：论文做数据分析，方差、标准偏差和相对标准偏差的有效数字是多少位？
EVIEWS也可以算出来
你好,正确答案如下 SD是standard error of the mean,标准差,是描述一组变量离散分布的统计量M是Mean,算数平均值N是Numbers,样本含量
标准差的公式没法写出来格尼看，这个是一个基本东西，在excel、spss等软件都会很轻松的实现
中位数（四分位数）
方法一：规范化方法也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果映射到[0,1]区间。方法二：正规化方法这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x’。z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。spss默认的标准化方法就是z-score标准化。用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。
用标准差与方差没有太大区别,但是比较时只能用一个 它们都是用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度,偏离程度越大,不论是标准差还是方差,都会变大
EVIEWS也可以算出来
一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。一般来说标准差较小为好，这样代表比较稳定。由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。在统计学中的作用在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1），它是意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。标准差是一组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念。一个较大的标准差，代表一组数据里大部分的数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。计算流程如下：首先计算出该组数据里每一个数字与平均值的差，然后将所有的得出差进行平方，接下来求出均值，最后再开方。
‘标准差’是数理统计学中常用的一个公式，详细了解请看《数理统计学》一书。标准差的意义：用平均数作为样本的代表，其代表性的强弱受样本资料中各观测值变异程度的影响。如果各观测值变异小，则平均数对样本的代表性强；如果各观测值变异大，则平均数代表性弱。因而仅用平均数对—个资料的特征作统计描述是不全面的，还需引入—个表示资料中观测值变异程度大小的统计量。论文中的标准差应该是通过抽样调查得到数据，经过数理统计学的计算得到的结果。记得论文检测哦，paperfree就很适用于检测初稿，paperfree论文检测