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只看平均數會被騙
0、0、0、0、100 的平均數是 20——可沒有一個數靠近 20。當資料擠在一邊，或混進一個特別大的值時，平均數就不再代表什麼。所以要把中位數擺在旁邊看：這組數的中位數是 0，它說的才是實話。
中位數和眾數
把數值從小到大排開，正中間那個就是中位數；個數是偶數時，取中間兩個的平均。一個天大的值也幾乎挪不動它，所以收入、房價這類一邊拖長尾巴的資料，幾乎都用中位數來說。眾數是出現次數最多的值——如果每個值都只出現一次，就沒有眾數。
刻意給出兩種標準差
如果這些數字就是全部——全班每個人的分數、整個賽季的每場比賽——就除以 n（母體）。如果它們是從更大的群體裡抽出來的一部分，就除以 n−1（樣本，貝塞爾校正）：樣本自己的平均數比真實平均數更貼近樣本，除以 n 會把離散程度算小。樣本越小，兩者差得越多。
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常見問題
Q. 我該用哪種標準差？
問一句：資料是全部，還是抽樣？用全班 30 人自己的分數評價這 30 人：母體（n）。問 30 個人來推斷整座城市：樣本（n−1）。n 很大時兩者幾乎一樣，所以這個選擇在小資料裡才要緊。
Q. 為什麼我的平均數和中位數差這麼遠？
資料偏了——一側少數幾個值把平均數拽了過去，中位數卻紋絲不動。薪水是最經典的例子：一位高階主管的薪酬就能抬高整個辦公室的平均數。兩者不一致時，中位數通常才是誠實的概括。
Q. 「沒有眾數」是什麼意思？
你清單裡的每個值都恰好只出現一次，沒有哪個「最常見」。眾數主要對會重複的資料有用——鞋號、問卷選項、骰子點數。對小數位很多的測量值，它幾乎說明不了什麼。