9. 關於眾數(Mo)的敘述何者為非？
(A)眾數是對某個變項離散程度的描述
(B)眾數是指長條圖中峰度最高的那個分數
(C)眾數可快速瞭解大致趨向，但無法藉以作進一步的分析
(D)眾數不但可描述連續變項，也可用於類別變項的分配情形 

眾數和離散程度無關

離散程度的測度指標

　　可用來測度觀測變數值之間差異程度的指標有很多，在統計分析推斷中最常用的主要有極差、平均差和標準差等幾種。

　　1、極差

　　極差又稱全距，是觀測變數的最大取值與最小取值之間的離差，也就是觀測變數的最大觀測值與最小觀測值之間的區間跨度。 極差的計算公式為：

　　R = Max(x_i) − Min(x_i)

　　2、平均差

　　平均差是總體各單位標誌對其算術平均數的離差絕對值的算術平均數。它綜合反映了總體各單位標誌值的變動程度。平均差越大，則表示標誌變動度越大，反之則表示標誌變動度越小。

　　3、標準差

　　標準差是隨機變數各個取值偏差平方的平均數的算術平方根，是最常用的反映隨機變數分佈離散程度的指標。標準差既可以根據樣本數據計算，也可以根據觀測變數的理論分佈計算，分別稱為樣本標準差和總體標準差。

　　標準差是一組數值自平均值分散開來的程度的一種測量觀念。一個較大的標準差，代表大部分的數值和其平均值之間差異較大；一個較小的標準差，代表這些數值較接近平均值。

　　例如，兩組數的集合 {0, 5, 9, 14} 和 {5, 6, 8, 9} 其平均值都是 7 ，但第二個集合具有較小的標準差。

　　標準差可以當作不確定性的一種測量。例如在物理科學中，做重覆性測量時，測量數值集合的標準差代表這些測量的精確度。當要決定測量值是否符合預測值，測量值的標準差占有決定性重要角色：如果測量平均值與預測值相差太遠（同時與標準差數值做比較），則認為測量值與預測值互相矛盾。這很容易理解，因為值都落在一定數值範圍之外，可以合理推論預測值是否正確。

不是『變異量數』

什麼是變異量數：了解一組數值的分散情形。

嗯…7樓的疑問我試著回答看看…

例如：一個班學生的體重為20 20 20 25 30 35 40

那眾數就是20（體重是連續變項）

可以知道20公斤是這個班級最多的體重

這就算是「用眾數描述連續變項的分配情形」

這樣的解釋對嗎？

例如：某製鞋廠要瞭解消費者最需要哪種型號的男皮鞋，調查了某百貨商場某季度男皮鞋的銷售情況，得到資料如下表（某商場某季度男皮鞋銷售情況）：

男皮鞋號碼/釐米   銷售量/雙 
24.0                              12 
24.5                              84 
25.0                             118 
25.5                             541 
26.0                             320 
26.5                             104 
27.0                              52 
合計                            1200 


　　從表中可以看到，25.5釐米的鞋號銷售量最多，如果我們計算算術平均數，則平均號碼為25.65釐米，而這個號碼顯然是沒有實際意義的，而直接用25.5釐米作為顧客對男皮鞋所需尺寸的集中趨勢既便捷又符合實際。

　　統計上把這種在一組數據中出現次數最多的變數值叫做眾數。用Mo表示。它主要用於定類（品質標誌）數據的集中趨勢，當然也適用於作為定序（品質標誌）數據以及定距和定比（數量標誌）數據集中趨勢的測度值。上面的例子中，鞋號25.5釐米就是眾數。