一、集中趨勢的度量
集中趨勢是指一組資料向某一中心值靠攏的程度，它反映了一組資料中心點的位置所在。
1.分類資料：眾數
（1）概念
眾數是一組資料**現次數最多的變數值，用m。表示。
2.順序資料：中位數和分位數
中位數是一組資料排列後處於中間位置上的變數值，用me表示。主要用於測量順序資料的集中趨勢，也適用於測量數值型資料的集中趨勢，不適合分類資料。
3.數值型資料：平均數
平均數也稱為均值，它是一組資料相加後除以資料的個數得到的結果。平均數在統計學中具有重要的地位，是集中趨勢的最主要測量值，它主要適用於數值型資料，而不適用於分類資料和順序資料。
（1）簡單平均數與加權平均數
簡單平均數：根據未分組資料計算的平均數，用總體各單位標誌值簡單相加得到的標誌總量除以單位總量而得。
加權平均數：根據分組資料計算的平均數。
幾何平均數：n各變數值乘積的n次方根，用g表示。主要用於計算比率的平均。當變數是比率當形式時，採用幾何平均法計算平均比率更為合理。
（2）眾數、中位數和平均數的特點與應用場景
眾數是一組資料分布的峰值，不受極端值的影響。其缺點是具有不唯一性，一組資料可能有乙個眾數，也可能有兩個或多個眾數，也可能沒有眾數。
眾數只有在資料量較多時才有意義，當資料量較少時，不宜適用眾數。眾數主要適合作為分類資料當集中趨勢測量值。
平均數是對數值型資料計算的，而且利用量全部資料資訊，它是實際中應用最廣泛的集中趨勢測量值。
當資料呈現對稱分布或接近對稱分布時，3個代表值相等或接近相等，這時則應選擇平均數作為集中趨勢的代表值。但平均值只要缺點是易受資料極端值的影響，對於偏態分布的資料，平均數的代表性較差。因此，當資料為偏態分布，特別是當偏態程度較大時，可以考慮選擇眾數或中位數。
二、離散程度的度量
資料離散程度是資料分布的另乙個重要特徵，它反映的是各變數值遠離其中心值的程度。
1.分類資料：異眾比率
2.順序資料：四分位差
上四分位與下四分位之差，用qd表示。
四分位差反映另中間50%資料的離散程度，其數值越小，說明中間的資料越集中；其資料越大，說明中間的資料越分散。
3。數值型資料：極差、平均差、方差和標準差
極差也稱全距，用r表示。
相對離散程度：離散係數
離散係數也稱為變異係數，它是一組資料的標準差與其相應的平均數之比，
三、偏態與峰態的度量
集中趨勢和離散程度是資料分布的兩個重要特徵，為全面了解資料分布的特點，還需要知道資料分布的形狀是否對稱、偏斜的程度以及分布的扁平程度等。
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