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中位数和四分位数是用来描述分布未知或不满足正态分布的数据的集中趋势和离散趋势的,对于这种数据除了进行统计描述外,也可以进行统计推断.只是采用什么方法需要根据数据分布特征来决定.通过绘制频数分布图、pp图或进行正态性检验可以分析数据的分布特征.如果数据分布满足正态性,就可以通过t检验（两组比较）或方差分析（多组比较）进行比较,如果数据不满足正态性,就可以采用秩和检验的方法进行比较.当然,也可以将原始数据通过变量变换后,再采用t检验和方差分析的方法进行比较.以上的分析可以借助stata、spss、sas等统计软件实现.具体方法在医学统计论坛版上有许多的讨论,也可以去看看统计学教材.meta分析不是所有的都可以合并.
Median 即中位数。四分位即Q1 IQR=Q3-Q1 统计学里有。。
平均数：x上面一小横中位数用M表示，众数用M表示，在分组的情况下，分别用中位数和众数的计算公式，因此经常用到M、M这两个符号。学生往往把这两个符号混在一起，谁表示谁分不清。M是英语M（平均数、中项）的缩写，M是M（最多数、最大量）的缩写，这样一联想就不会分不清了。
平均数：x上面一小横。
中位数用M表示，众数用M表示，在分组的情况下，分别用中位数和众数的计算公式，因此经常用到M、M这两个符号.学生往往把这两个符号混在一起，谁表示谁分不清。M是英语M（平均数、中项）的缩写，M是M（最多数、最大量）的缩写，这样一联想就不会分不清了。
相关介绍：
众数是样本观测值在频数分布表中频数最多的那一组的组中值，主要应用于大面积普查研究之中。众数是在一组数据中,出现次数最多的数据，是一组数据中的原数据，而不是相应的次数。
一组数据中的众数不止一个，如数据2、3、-1、2、1、3中，2、3都出现了两次，它们都是这组数据中的众数。一般来说，一组数据中，出现次数最多的数就叫这组数据的众数。
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对于一组有限个数的数据来说，它们的中位数是这样的一种数：这群数据里的一半的数据比它大，而另外一半数据比它小。 计算有限个数的数据的中位数的方法是：把所有的同类数据按照大小的顺序排列。
如果数据的个数是奇数，则中间那个数据就是这群数据的中位数；如果数据的个数是偶数，则中间那2个数据的算术平均值就是这群数据的中位数。
中位数：也就是选取中间的数，是一种衡量集中趋势的方法。
例1
找出这组数据：23、29、20、32、23、21、33、25 的中位数。
解：
首先将该组数据进行排列（这里按从小到大的顺序），得到：20、21、23、23、25、29、32、33
因为该组数据一共由8个数据组成，即n为偶数，故按中位数的计算方法，得到中位数
即第四个数和第五个数的平均数。
例2
找出这组数据：10、20、 20、 20、 30的中位数。
解：
首先将该组数据进行排列（这里按从小到大的顺序），得到：
10、 20、 20、 20、 30
因为该组数据一共由5个数据组成，即n为奇数，故按中位数的计算方法，得到中位数为20，即第3个数。
扩展资料
制作步骤
（1）根据统计资料，整理或计算出必要的数据（包括部分占整体的百分数）；
（2）根据数据，算出各部分扇形圆心角的度数；
（3）根据需要，取适当的半径画圆，用量角器依次按圆心角把圆分成几个扇形；
（4）写出统计图标题，借助量角器完成扇形统计图，并在各扇形内标上每部分的内容及占总体的百分数。其中，用虚线、实线或不同颜色将各部分区分开来。
参考资料来源：百度百科-中位数
参考资料来源：百度百科-扇形统计图
中位数是一种统计学中的中心位置测量值，通常用于描述一组数据的中心趋势。它是指将一组数据按照大小排序后，位于中间位置的数值，即将数据分成两部分，左半部分的数值都小于等于中位数，右半部分的数值都大于等于中位数。如果数据中有偶数个数值，那么中位数定义为中间两个数的平均值。
中位数可以用于描述一组数据的集中程度和变异程度，通常与平均数一起使用，用来比较数据的分布情况。与平均数相比，中位数对极端值的影响较小，更能反映数据的实际情况。
一、来源：
中位数的概念最早可以追溯到18世纪，由英国数学家托马斯·辛普森和德国数学家约翰·魏尔斯特拉斯提出，被广泛运用于统计学和概率论等领域。
二、用法场景：
中位数的使用场景非常广泛，尤其在数据分析、市场研究、医学研究、社会科学等领域得到广泛应用。以下是几个常见的使用场景：
试验组病程为中位数（Q1-Q3）天，这样
Median 即中位数。四分位即Q1 IQR=Q3-Q1 统计学里有。。
试验组病程为中位数（Q1-Q3）天，这样
四分位数（Quartiles），四分位数是将样本分成四个相等部分的值。包括：第1四分位数（也称下四分位数，P25）、第2四分位数（即中位数，P50）与第3四分位数（也称上四分位数，P75）。利用四分位数，可以快速评估数据集的展开和集中趋势。
四分位数间距（Q）为P75与P25之差，同类资料比较，Q越大意味着数据间变异越大。Q可用于各种分布的资料，特别是服从偏斜分布的资料。
常把中位数和Q结合起来描述变量的平均水平和变异程度。与极差相比，Q较稳定，受两端极大或极小数据的影响小，但仍未考虑数据中每个观测值的离散程度。
中位数（Median），即P50，是指将原始观测值按大小排列后，位次居中的数值。理论上，大于和小于该值的个案数各占一半。
由于中位数不是利用全部观测值计算出来的，它只与位次居中的观测值大小有关，因此不受分布两端特大或特小值的影响。对于分布末端无确定值的资料，不能直接计算平均值和几何平均数时，亦可计算中位数。
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运用：
1、求数列2,4,4,5,7,7,7,7,7,7,8,8,9,9,9,9的四分位数。
解：这组数已经按照从小到大的顺序排好了，那么首先求Q2这个数列一共有16个数，是偶数，Q2应该为第8和第9个数的平均值，故Q2 = （7 + 7）/ 2 = 7. 那么这个数列就被分成了下面两个部分。
2,4,4,5,7,7,7,7,7,7,8,8,9,9,9,9
Q1为数列1的中位数（Q1 =（5 + 7）/ 2 = 6.同理可以求出Q3 = 。
那么如果数列中数字的个数为奇数该怎么办呢？
2、求数列5,6,2,4,7,9,4的四分位数。
解：首先按照从大到小的顺序对其进行排练，新的顺序是：2,4,4,5,6,7,9。
求Q2。这组数一共有7个数，那么Q2为第四个数，即Q2 = 5。
2,4,4,5,6,7,9
Q1为数列1的中位数，即Q1 = 4。同理Q2 = 7。
参考资料来源：百度百科-中位数
参考资料来源：百度百科-四分位数
你的问题解决了吗？我也遇到同样的问题了，求告知，谢啦
中位数又称中值，统计学中的专有名词，是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值，其可将数值集合划分为相等的上下两部分。
对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。
中位数是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，即在这组数据中，有一半的数据比这组数据大，有一半的数据比这组数据小。
扩展资料：
统计学名词：
医学统计学：用统计学的原理和方法研究生物医学问题的一门学科。
变量（variable）：观察单位的某项特征如身高，体重，薪资，物价。
变量值（value of variable）：变量的观察结果（测量值）。
总体（population）：是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，确切的说是同质的所有的观察单位某种变量值的集合。
样本（sample）从总体中随机抽取部分由代表性的观察单位，其测量值的集合称为样本。
随机抽样（random sample）：按随机化原则从总体中抽取部分观察单位的过程。
同质（homogeneity）：是针对被研究指标来讲，其影响因素相同。简单地理解就是指对研究指标影响大约可以控制的主要因素应尽可能相同。
参考资料：百度百科-中位数
中位数（Medians）统计学名词，是指将统计总体当中的各个变量值按大小顺序排列起来，形成一个数列，处于变量数列中间位置的变量值就称为中位数，用Me表示。
中位数是指将数据按大小顺序排列起来，形成一个数列，居于数列中间位置的那个数据。中位数用Me表示。
中位数的算法：—般通常求中位数的算法：—般通常求中位数时，首先将数据从小到大排序，然后计算中位数的序号，如果总数个数是奇数，中间的那位数就是中位数。
如果总数个数是偶数，中位数就是中间那两个数的平均数值。首先将数据从小到大排序，然后计算中位数的序号，如果总数个数是奇数，中间的那位数就是中位数：如果总数个数是偶数，中位数就是中间那两个数的平均数值。
计算有限个数的数据的中位数的方法是：把所有的同类数据按照大小的顺序排列。如果数据的个数是奇数，则中间那个数据就是这群数据的中位数；如果数据的个数是偶数，则中间那2个数据的算术平均值就是这群数据的中位数。
平均数、众数和中位数的区别联系及优缺点：
区别联系：
平均数是通过计算得到的，因此它会因每一个数据的变化而变化。
中位数是通过排序得到的，它不受最大、最小两个极端数值的影响。部分数据的变动对中位数没有影响，当一组数据中的个别数据变动较大时，常用它来描述这组数据的集中趋势。
众数也是数据的一种代表数，反映了一组数据的集中程度。日常生活中诸如“最佳”、“最受欢迎”、“最满意”等，都与众数有关系，它反映了一种最普遍的倾向。
优缺点：
平均数：需要全组所有数据来计算；易受数据中极端数值的影响。中位数：仅需把数据按顺序排列后即可确定；不易受数据中极端数值的影响。众数：通过计数得到；不易受数据中极端数值的影响。
中位数（Medians）统计学名词[1]，是指将数据按大小顺序排列起来，形成一个数列，居于数列中间位置的那个数据。中位数用Me表示。当变量值的项数N为奇数时，处于中间位置的变量值即为中位数；当N为偶数时，中位数则为处于中间位置的2个变量值的平均数。（注意：中位数和众数不同，众数不一定在中间）从中位数的定义可知，所研究的数据中有一半小于中位数，一半大于中位数。中位数的作用与算术平均数相近，也是作为所研究数据的代表值。在一个等差数列或一个正态分布数列中，中位数就等于算术平均数。
中位数又称中值，统计学中的专有名词，是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值，其可将数值集合划分为相等的上下两部分。
对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。
中位数是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，即在这组数据中，有一半的数据比这组数据大，有一半的数据比这组数据小。
扩展资料：
统计学名词：
医学统计学：用统计学的原理和方法研究生物医学问题的一门学科。
变量（variable）：观察单位的某项特征如身高，体重，薪资，物价。
变量值（value of variable）：变量的观察结果（测量值）。
总体（population）：是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，确切的说是同质的所有的观察单位某种变量值的集合。
样本（sample）从总体中随机抽取部分由代表性的观察单位，其测量值的集合称为样本。
随机抽样（random sample）：按随机化原则从总体中抽取部分观察单位的过程。
同质（homogeneity）：是针对被研究指标来讲，其影响因素相同。简单地理解就是指对研究指标影响大约可以控制的主要因素应尽可能相同。
参考资料：百度百科-中位数
是。中位数表示年龄的平均水平比使用算术平均数更为合适，计算起来也更为简便。医学统计中年龄的均数是中位数。
论文中可以用中位数表示平均水平。根据查询相关公开信息显示，中位数可以用来表示一组数据的平均水平，可以反映出数据的分布情况，比如数据的中心位置、离散程度等。