"计量资料统计描述教程：某市1995年7岁男童身高（cm）数据统计分析"

某市1995年的7岁男童身高数据如下： 117.3 119.6 121.9 125.1 117.0 115.4 124.7 120.1 123.0 122.8 120.6 121.5 125.0 125.9 123.2 126.6 122.0 127.6 125.1 120.1 119.5 126.1 126.4 125.6 118.9 130.4 124.9 125.8 126.1 120.9 116.1 124.0 124.6 118.7 119.1 121.9 118.0 117.0 114.6 123.9 116.0 125.3 123.6 123.6 126.4 115.5 119.2 114.0 123.4 126.6 117.3 113.6 127.6 120.5 113.6 130.2 128.3 118.2 124.7 122.4 118.8 123.1 122.7 126.6 127.8 125.9 110.5 124.8 115.2 119.4 128.0 116.7 132.4 129.3 121.7 115.0 120 根据给定的资料，我们进行计量资料的统计描述分析。 首先，我们可以计算这些身高数据的总和，即将所有数据相加。然后我们可以计算平均值，通过总和除以样本数量（n=104）。计算结果为121.6 cm。这个平均值代表了这组数据的中心位置。 其次，我们可以计算这些身高数据的标准差。标准差度量了数据的离散程度。计算标准差的公式如下： 标准差 = sqrt((∑(xi-平均值)^2) / (n-1)) 其中，xi是每个身高数据，平均值是上一步计算的结果，n是样本数量。经过计算，标准差为4.52 cm。 接着，我们可以计算这组数据的方差。方差度量了数据的变异程度，是标准差的平方。计算方差的公式如下： 方差 = (∑(xi-平均值)^2) / (n-1) 经过计算，方差为20.4。 此外，在描述统计中，我们还可以计算最大值和最小值。通过观察数据，我们可以发现最小值为110.5 cm，最大值为132.4 cm。最大值和最小值反映了数据的范围。 另外，我们可以计算数据的四分位数。四分位数是将数据分成四等分的特殊值。第一个四分位数（Q1）是中位数和最小值之间的中位数，第二个四分位数（Q2）就是中位数，第三个四分位数（Q3）是中位数和最大值之间的中位数。计算四分位数可以帮助我们判断数据的分布情况。通过计算，我们可以得到Q1=117.8 cm，Q2=121.9 cm，Q3=125.6 cm。 此外，还可以计算数据的偏度和峰度。偏度度量了数据分布的对称性，偏度等于0代表完全对称；峰度度量了数据分布的陡峭程度，峰度大于0代表比正态分布陡峭，峰度小于0代表比正态分布平坦。根据计算结果，这组数据的偏度为-0.14，峰度为1.98，说明数据分布接近正态分布但略微右偏。 最后，我们还可以通过绘制直方图或箱线图来可视化这组数据的分布情况。直方图可以展示数据在各个区间的频数，箱线图则可以展示数据的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值，帮助我们直观地观察数据的分布情况和离群值的存在。 综上所述，根据给定的某市1995年7岁男童身高资料，通过计量资料的统计描述分析，我们得出以下结论：这组数据的平均身高为121.6 cm，标准差为4.52 cm，方差为20.4，最小值为110.5 cm，最大值为132.4 cm，四分位数为Q1=117.8 cm，Q2=121.9 cm，Q3=125.6 cm，偏度为-0.14，峰度为1.98。数据分布接近正态分布但略微右偏。通过可视化分析，可以进一步观察数据的分布情况和离群值的存在。