在统计学中，衡量计量资料的分布特征时，我们常用两类指标：平均值和方差。平均值是衡量数据集中趋势的重要工具，它包括算术平均数和加权平均数两种形式。算术平均数，即均值，是最基本且最常用的平均指标。简单算术平均数指的是将所有数值相加后除以数值个数；而加权平均数则是根据每个数值的重要性不同，用相应的权数进行加权求和，再除以权数总和。
算术平均数能够直观地反映数据的一般水平，但它并不适用于品质数据。加权平均数在计算复杂数据集时尤为重要，因为它能够根据每个数值的不同重要性赋予不同的权重，从而更准确地反映数据的整体水平。
方差是衡量数据波动大小的统计量，用S2表示。方差是衡量数据偏离其平均值程度的一种方法。在概率论和数理统计领域，方差用来度量随机变量与其期望值之间的差异。方差越大，表示数据之间的差异也越大，说明数据分布的稳定性较差。方差能够直观地反映出计量资料的分布特征，尤其是在样本容量相同的情况下，方差越大，数据波动也越大，显示出较高的不稳定性。
无论是平均值还是方差，它们都是研究计量资料分布特征不可或缺的工具。平均值可以帮助我们了解数据集的中心趋势，而方差则能揭示数据的波动情况，两者相辅相成，共同构成了对计量资料全面理解的基础。
