四分位数（五数概括法、箱型图）：统计学没有统一公认的四分位数的计算过程

经验公式：标准差 ≈ 极差/4 、最小值 ≈ 均值-(2×标准差) 、最大值 ≈ 均值+(2×标准差)

辛普森悖论：每组数据对比与整体数据对比给出不同的结果（都是一方数据小的和另一方数据大的做比，算平均则逆转）

大多数数值集中于均值附近，使分布有一个良好的单峰

数值均匀地分布在均值周围，使分布对称

与均值的离差越大，出现的概率就越小，形成分布逐渐减小的尾部

个别数值是由多种不同的因素共同作用造成的，如遗传和环境因素

正态分布的均值可以是任何值，标准差可以是任何一个正数。
标准正态分布特指均值为0，标准差为1的正态分布。

3σ原则：为衡量全部数值中处于均值两侧1、2、3个标准差内的数值所占的百分比提供了精确的指引。(68.3%、95.4%、99.7%)

标准分数：z =（x- x̅）/ 标准差，某一数值大于或小于均值的标准差个数。 （可与百分位数转换）

假设在任意分布（没有必要是正态分布）中，对某一变量随机选取了容量为n的若干样本，并记录每个样本均值的分布，那么：
（1）在大样本情况下，均值的分布将近似于正态分布；（从实际意义上讲，如果样本容量大于30，均值的分布就接近正态分布）
（2）在大样本情况下，均值分布的均值近似等于总体均值μ；（3）在大样本情况下，均值分布的标准差为σ/√n，其中σ为总体标准差（在理想的情况下，均值的分布来源于所有可能的样本，均值分布的均值等于总体均值μ，均值分布的标准差等于σ/√n（n为容量，σ为原标准差））

如果IQ测试衡量的是智力，那么智力是天生的、由遗传决定的，还是由环境和教育后天塑造的？