中位数和四分位数是用来描述分布未知或不满足正态分布的数据的集中趋势和离散趋势的,对于这种数据除了进行统计描述外,也可以进行统计推断.只是采用什么方法需要根据数据分布特征来决定.通过绘制频数分布图、pp图或进行正态性检验可以分析数据的分布特征.如果数据分布满足正态性,就可以通过t检验(两组比较)或方差分析(多组比较)进行比较,如果数据不满足正态性,就可以采用秩和检验的方法进行比较.当然,也可以将原始数据通过变量变换后,再采用t检验和方差分析的方法进行比较.以上的分析可以借助stata、spss、sas等统计软件实现.具体方法在医学统计论坛版上有许多的讨论,也可以去看看统计学教材.meta分析不是所有的都可以合并.

只能描述性分析吗?作meta分析,比较难,可能用stata可以.中位数和四分位数是用来描述分布未知或不满足正态分布的数据的集中趋势和离散趋势的,对于这种数据除了.

四分位距(interquartile range, IQR),又称四分差.是描述统计学中的一种方法,以确定第三四分位数和第一四分位数的区别(即Q1~Q3 的差距).与方差、标准差一样,表示统计资料中各变量分散情形,但四分差更多为一种稳健统计(robust statistic).

四分位差是上四分位数与下四分位数之差,也称为内距或四分间距.它主要用于测度顺序数据的离散程度.当然对于数值型数据也可以计算四分位差,但它不适合于分类数据.假设有数组:0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110.元素共12个,由小到大排列.

两个四分卫之间的样本书正好是总样本数的50%,查正态分布表,看看几个σ内是50%,然后用四分卫间距除以这个数就可以了.好像IQR=1.349σ.

四分位距通常是用来构建箱形图,以及对概率分布的简要图表概述.对一个对称性分布数据(其中位数必然等于第三四分位数与第一四分位数的算术平均数),二分之.

数列 参数 四分差 1 102 2 104 3 105 Q1 4 107 5 108 6 109 Q2 (中位数) 7 110 8 112 9 115 Q3 10 118 11 118 从这个表格中,我们可以算出四分差的距离为 115− 105 = 10.

四分位数间距:由P25、P50、P75将一组变量值等分为四部分,P25称下四分位数,P75称上四分位数,将P75与P25之差定义为四分位数间距.是上四分位数与下四分位数之差,用四分位数间距可反映变异程度的大小.答题不易望采纳,不懂请追问 非常期待你的采纳

四分位差(Quartile Deviation) == 什么是四分位差[ star.aust.edu. cn/rwskb/jpkc/3.php?id=970 第九部分 资料的统计分析.安徽理工大学,2007年10月8日] == 四分位差又称内距、也称四分间距(inter-quartile range),是指将各个 变量 值按大小顺序排列, 然后将此数列分成四等份, 所得第三个四分位上的值与第一个四分位上的值的差.

要了解,先要了解四分位数.如果有一个数,它大于的数据个数有整个数据的25/100,就称第1四分位数,如果有一个数,它大于的数据个数有整个数据的75/100,就称第3四分位数, 第1四分位数和第3四分位数的差的1/2,就称标准四分位距,它是测定一个分布的离散程度的. 要读一些统计学的理论,才能搞清这些名词.只能解释到这里了.对不起.