如
甲分布：80 80 80 80 80 平均數為80
乙分布：40 40 80 120 120平均數為80
丙分布：2 18 25 96 259 平均數為80，可其離散程度差別很大
異眾比率=（頻數總數-眾值頻數）/頻數總數
某學校不同系別學生父親職業 父親職業
生物系
化學系
父親為幹部的學生
50
110
父親為工人的學生
135
152
父親為農民的學生
295
288
總數
480
550
對於兩個系來說眾數均是農民，集中趨勢是農民，而異眾比率不同：
生物系的異眾比率=（480-295）/480=0.385
化學系的異眾比率=（550-288）/550=0.476
顯然：化學系學生父親職業的離差即分散程度比生物系要大。說明用眾值分析不準確。
ⅱ標準差
標準差 在調查報告中，常用標準差對統計數據的離散程度進行描述。如果一組數據包含著n個數值x1，x2，x3，…，xn，那么它的標準差為
標準差直接地、平均地描述了一組數據差異的大小，是最重要、最常用，也是比較精確的一種差異量數。在同一個指標下，標準差越大，表明這組數據的差異程度越大，數據分布越分散，平均數的代表性就越差；標準差越小，表明這組數據的差異程度越小，數據分布越集中，平均數的代表性越大。
例如，某車間有兩個班組10位工人的日產零件數排列如下：
甲組：20，25，30，35，50，70，75，85，90，120
乙組：50，51，52，53，56，60，62，71，72，73
甲=60(件)， 乙=60(件)
即甲乙兩組在日均產量相等的情況下，甲組標準差為31．46件，乙組標準差為8．6件，說明甲組平均數的代表性小於乙組。
3.相關分析
（1）變數之間的關係分兩種：
函式關係（確定性關係）：即當一種現象的數量確定後，另一種現象也隨之完全確定，如園的面積和半徑之間的關係，研究這種變數關係用數學方法；
相關關係：這種現象的變數關係不是完全確定的，一個現象的數量確定了，另一個現象的變數還可能在一定範圍記憶體在變化，並不隨之完全確定。例如，增加工人工資與產量之間的關係，相關關係研究就是要確定現象之間或變數之間是否存在相關性、相關性的密切程度等。
（2）相關分類：
①按照相關程度分為完全相關、不完全相關和不相關
②按照相關性質分為正相關（一個變數由小變大另一個變數也由小變大）和負相關
③按照相關的形式分為線性相關（一種現象的一個數值和另一個現象的相應數值，在平面直角坐標系中確定一個點，如果這些點的分布情況大致在一直線的附近兩旁，則這兩種現象構成線性相關的形式）和非線性相關（如果現象的相關點的分布並不表現為直線關係，而近似為某種曲線方程的關係，則為非線性相關）
④按照影響因素的多少分為單相關和復相關
（二）統計分析對象屬性（主要發現部分）
運用上述簡單分析方法進行（同上），原則上每個問題除了對象的基本統計資料外要逐一統計分析，所不同的是，列出圖表後要給出分析和結論，一定要看數據說話，重事實根據，不誇張和臆造。
（三）統計分析主要技術
1.簡單分析（同上）
只有或只選擇一個單一指標進行的分析就是簡單分析，操作簡單、指標單一。
2.複雜分析或交叉分析
選擇兩個或兩個以上指標進行的綜合分析。
格式：
名詞（解析或說明）
關於本問題的基本內容
圖表內容分析
結論或主要建議
附：關於本問題的基本內容
（1）大標題：不同所有制企業倉庫營運水平
（2）小標題即表頭：不同所有制企業倉庫的平均營運水平是怎樣的
（3）表格格式：
國有
集體
民營
合資
上市公司
其他
total
不同所有制企業倉庫營運水平
31-50%
頻率：
占總數%：
51-60%
61-70%
71-80%
81-90%
91-100%