区别:
        只有在数据分布偏态(不对称)的情况下，才会出现均值、中位数和众数的区别。所以说，如果是正态的话，用哪个统计量都行。如果偏态的情况特别严重的话，可以用中位数。
         除了需要刻画平均水平的统计量，统计中还有刻画数据波动情况的统计量。比如，平均数同样是5，它所代表的数据可能是1、3、5、7、9，可能是4、4.5、5、5.5、6。也就是说5所代表的不同组数据的波动情况是不一样的。怎样刻画数据的波动情况呢?很自然的想法就是用最大值减最小值，即求一组数据的极差。数学中还有方差、标准差等许多用来刻画数据特征的统计量。当然这些都是教师感兴趣、值得了解的内容，不是小学数学的教学要求。

平均数的求法：
（1）公式法： ；
（2）加权平均数公式： 。

考点名称：方差

• 方差:
  是各个数据与平均数之差的平方和的平均数。
  在概率论和数理统计中，方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。
  在许多实际问题中，研究随机变量和均值之间的偏离程度有着很重要的意义。
  设有n个数据各数据x₁，x₂，…，x_n各数据与它们的平均数的差的平方分别是，，…，，我们用它的平均数，即用来衡量这组数据的波动大小，并把它叫做这组数据的方差，记作。

• 方差特点:
  （1）设c是常数，则D(c)=0。
  （2）设X是随机变量，c是常数，则有D(cX)=(c²)D(X)。
  （3）设 X 与 Y 是两个随机变量，则
  D(X+Y)= D(X)+D(Y)+2E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}
  特别的，当X，Y是两个相互独立的随机变量，上式中右边第三项为0（常见协方差），
  则D(X+Y)=D(X)+D(Y)。此性质可以推广到有限多个相互独立的随机变量之和的情况。
  （4）D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c，即P{X=c}=1，其中E(X)=c。
  （5）D（aX+bY）=a^2DX+b^2DY+2abE{[X-E(X)][Y-E(Y)]}。
  
  意义：
  在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。
  
  标准差：
  方差的算术平均根，即，并把它叫做这组数据的标准差，它也是一个用来衡量一组数据的波动大小的重要的量。

• 公式:
  方差是实际值与期望值之差平方的期望值，而标准差是方差算术平方根。 在实际计算中，我们用以下公式计算方差。
  方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数,即s^2=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]，其中，x_表示样本的平均数，n表示样本的数量，^，xn表示个体，而s^2就表示方差。
  而当用(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]作为样本X的方差的估计时，发现其数学期望并不是X的方差，而是X方差的(n-1)/n倍，[1/(n-1)][(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]的数学期望才是X的方差，用它作为X的方差的估计具有“无偏性”，所以我们总是用[1/(n-1)]∑(xi-X~)^2来估计X的方差，并且把它叫做“样本方差”。
  方差，通俗点讲，就是和中心偏离的程度！用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）并把它叫做这组数据的方差。记作S&sup2.在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。
  
  方差分析主要用途：
  ①均数差别的显著性检验;
  ②分离各有关因素并估计其对总变异的作用;
  ③分析因素间的交互作用;
  ④方差齐性检验。

考点名称：总体、个体、样本、样本容量

• 掌握总体、个体、样本，样本容量的概念，能正确区分总体、个体、样本、样本容量
  总体、个体、样本、样本容量，这四个概念之间其实有其内在联系，
  总体：我们把所要考察的对象的全体叫做总体；
  个体：把组成总体的每一个考察对象叫做个体；
  样本：从总体中取出的一部分个体叫做这个总体的一个样本；
  样本容量：一个样本包含的个体的数量叫做这个样本的容量。
  我们在区分这四个概念时，首先找出考察的对象，从而找出总体、个体，再根据被收集数据的这一部分对象找出样本，最后再根据样本确定出样本容量。