在查看数字大小本身没有意义的数据

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这些被称为离群值，如果存在离群值，则仅用平均值很难理解整个数据。所以，除了平均值之外，还需要一起看下面的各个指标，才能理解数据的含义。以下是在分析主观数字响应数据时除了平均值之外也值得关注的代表性指标。以下所有指标均由 Open Analytics 自动计算和显示。 标准差：这是响应数据围绕平均值分布的窄度或宽度的指标。标准差越大，数据分布越广；标准差越小，越接近平均值。

众数：一个经常提到的值，时很有用。例如，如果你被问到“今年你计划在哪一个月度假？”， 月是一个大数字， 月是一个小数字是没有意义的。在这些情况下，模式就成为一个重要的指标。 中位值：将所有数据从小到大按升序排列时，位于 白俄罗斯 WhatsApp 号码列表  中间的值。当需要不受异常值影响的值时，通常会使用它。一个典型的例子是收入水平。由于高收入者数量较少，平均收入水平过高，但中位数不受影响。

最小值、最大值：分别为最小值和最大值。如果您发现某个值与最小值或最大值相差太大，则可以怀疑存在异常值。 Percentile 和 Percentile ：当所有数据按从小到大的升序列出时，对应于底部 和底部 （=顶部 ）的值。如果有 人，这是第 或 个响应。当您想要将响应分为小组、中组或大组时，可以使用此指标。 ）如何从数字响应中挑选出异常值 那么我们如何才能挑选出异常值呢？从现在开始，我们将看一个示例调查。