描述一组数据的特征仅用集中量数是不够的。我们在探讨一组数据的特征时,不但要了解其典型情况,而且还要了解特殊情况(韩宝成,2017)。在统计学中,集中量数可以说明分布的位置,异同量数(也称离中量数,Measures of Dispersion)可解释分布的离散情况(贺祖斌,2017),因此,在实际教学中,要想全面反映成绩统计数据的面貌,只说明典型情况是远远不够的,还必须对事物的特殊性进行描述,这些特殊性常常表现为数据的变异性。例如在考察同一个年级的几个教学班时,常常遇到几个班的平均成绩相同或十分相近,但整齐程度不同,如果只比较平均成绩并不能全面、真实地反映出这些班级对大学英语课程学习的全貌,只有同时对各个班成绩分数的离散程度也进行度量,才能够做到比较全面地描述和反映这些班级的实际情况。因此,我们在探讨一组数据特征时,不但要了解其典型情况,而且还要了解它们的特殊情况。只有这样,才能更为透彻地了解数据之间的差别(刘润清、韩宝成,2017)。请看下表(表2): 从表中可以看出我校95级的14个班的高考平均成绩比较接近,特别是B班与C班、D班与E班、I班与J班、L班和M班与N班的成绩相当接近,B班与C班的平均分仅差0.3,D班与E班的平均分仅差0.18,L班与M班的平均分仅差0.15,M班与N班的平均分仅差0.19,L班与N班的平均分也仅差0.34;从平均成绩来看,B班的成绩比C班要稍好一些,D班的成绩比E班要稍好一些,L班的成绩比M班要稍好一些,M班的成绩比N班要稍好一些,但实际上这是表明现象，英语论文网站，英语论文题目 |
