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只看平均数会被骗
0、0、0、0、100 的平均数是 20——可没有一个数靠近 20。当数据挤在一边，或混进一个特别大的值时，平均数就不再代表什么。所以要把中位数摆在旁边看：这组数的中位数是 0，它说的才是实话。
中位数和众数
把数值从小到大排开，正中间那个就是中位数；个数是偶数时，取中间两个的平均。一个天大的值也几乎挪不动它，所以收入、房价这类一边拖长尾巴的数据，几乎都用中位数来说。众数是出现次数最多的值——如果每个值都只出现一次，就没有众数。
故意给出两种标准差
如果这些数字就是全部——全班每个人的分数、整个赛季的每场比赛——就除以 n（总体）。如果它们是从更大的群体里抽出来的一部分，就除以 n−1（样本，贝塞尔校正）：样本自己的平均数比真实平均数更贴近样本，除以 n 会把离散程度算小。样本越小，两者差得越多。
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常见问题
Q. 我该用哪种标准差？
问一句：数据是全部，还是抽样？用全班 30 人自己的分数评价这 30 人：总体（n）。问 30 个人来推断整座城市：样本（n−1）。n 很大时两者几乎一样，所以这个选择在小数据里才要紧。
Q. 为什么我的平均数和中位数差这么远？
数据偏了——一侧少数几个值把平均数拽了过去，中位数却纹丝不动。工资是最经典的例子：一位高管的薪水就能抬高整个办公室的平均数。两者不一致时，中位数通常才是诚实的概括。
Q. "没有众数"是什么意思？
你列表里的每个值都恰好只出现一次，没有哪个"最常见"。众数主要对会重复的数据有用——鞋码、问卷选项、骰子点数。对小数位很多的测量值，它几乎说明不了什么。