对统计数据特征的测度，主要从三个方面进行：一是分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度;二是分布的离散程度，反映各数据远离其中心值的趋势;三是分布的偏态和峰度，反映数据分布的形状。

　    集中趋势的测度

　　集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向，测度集中趋势也就是寻找数据一般水平的代表值或中心值。集中趋势的测度，主要包括位置平均数和数值平均数。位置平均数是指按数据的大小顺序或出现频数的多少确定的集中趋势的代表值，主要有众数、中位数等;数值平均数是指根据全部数据计算出来的平均数，主要有算术平均数、几何平均数等。

　　(一) 众数

　　众数是一组数据中出现频数最多的那个数值，用M0表示。

　　用众数反映集中趋势，非常直观，不仅适用于品质数据，也适用于数值型数据。众数是一个位置代表值，不受极端值的影响，抗干扰性强。

　　(二) 中位数

　　把一组数据按从小到大的顺序进行排列，位置居中的数值叫做中位数，用Me表示。

　　未分组数据计算中位数时，要先对数据进行排序，然后确定中位数的位置，其公式为：

　　中位数位置=(n+1)/2，式中n为数据的个数。最后确定中位数的具体数值。

　　当n为奇数时，中间位置上的数就是该数列的中位数;

　　当n为偶数时，是中间位置上两个数的平均数。

　　中位数主要用于顺序数据，也适用于数值型数据，但不适用于分类数据。中位数也是一个位置代表值，不受极端值的影响，抗干扰性强。

　(一) 算术平均数

　　算术平均数是全部数据的算术平均，又称均值，用 表示。算术平均数是集中趋势最主要的测度值，在统计学中具有重要的地位，是进行统计分析和统计推断的基础。它主要适用于数值型数据，但不适用于品质数据。

　　1. 简单算术平均数：

　　2. 加权算术平均数

　计算和运用算术平均数须注意：

　　第一， 算术平均数受到两个因素的影响，一个是各组数值的大小，另一个是各组分布频数的多少;

　　算术平均数易受极端值的影响。

    (一) 几何平均数

　　n个观察值连乘积的n次方根就是几何平均数。根据资料的条件不同，几何平均数也有加权和不加权之分。

计算几何平均数要求各观察值之间存在连乘积关系，它的主要用途是：

　　(1) 对比率、指数等进行平均;

　　(2) 计算平均发展速度。