一、集中趋势
集中趋势又称“数据的中心位置”、“集中量数”等。它是一组数据的代表值。集中趋势的概念就是平均数的概念，它能够对总体的某一特征具有代表性，表明所研究的舆论现象在一定时间、空间条件下的共同性质和一般水平。
就变量数列而言，由于整个变量数列是以平均数为中心而上下波动的，所以平均数反映了总体分布的集中趋势，它是表明总体分布的一个重要特征值。
二、离散趋势
在统计学上描述观测值偏离中心位置的趋势，反映了所有观测值偏离中心的分布情况。
计量资料的频数分布有集中趋势和离散趋势两个主要特征。仅仅用集中趋势来描述数据的分布特征是不够的，只有把两者结合起来，才能全面地认识事物。我们经常会碰到平均数相同的两组数据其离散程度可以是不同的。
一组数据的分布可能比较集中，差异较小，则平均数的代表性较好。另一组数据可能比较分散，差异较大，则平均数的代表性就较差。描述一组计量资料离散趋势的常用指标有极差、四分位数间距、方差、标准差、标准误差和变异系数等，其中方差和标准差最常用。
扩展资料
一、选择中位数作为集中趋势的情况
1、极端数值和偏态分布：这两个都是同一个道理，就是少数的极端值影响了平均数的计算，比如个人收入，他是一个非常明显的偏态分布，少部分人的超高收入的人将平均收入水平拉高了，所以这时候我们可以采用中位数作为集中趋势。
2、未确定数值：有时候，我们测量一组个体的时候，某个个体具有一个未知或未确定的情况，比如测量老鼠从迷宫入口到出口一共犯了多少个错误，可能有些老鼠他始终就是走不到出口，
但是我们并不能去掉这个个体，因为这个个体可能代表了在总体中有一群老鼠，他就是走不出迷宫的。这时候我们不能去掉这个数据，但同时这个数据的值却无法确定，这时候我们可以用中位数作为集中趋势。
3、尾端开放式数据：当一个分布他没有上限或者没有下限的时候，这个分布他即受极端值的影响，尾端也是无穷尽，也没办法计算平均值，这时候也可以使用中位数作为集中趋势。
4、顺序量表：这个其实我还不是特别能理解，就是当使用顺序量表是，顺序量表之间是无法确定差异的，只能确定他们之间的从大到小这种方向，书上认为平均数不适合作为集中趋势，因为平均数它需要差异，就是说他需要知道X轴上的距离。
二、选择众数作为集中趋势的情况
1、称名量表：这个应该很好理解，我们使用苹果、葡萄、香蕉这种称名量表时，没办法计算平均数与中位数，只能选择众数。
2、离散变量：比如统计每个家庭的儿童数量，可能会得到平均每个家庭有2.2个孩子，但是我们人不可能有2.2个啊，这时候使用众数可能会更合适。
3、描述形状：众数基本不需要计算，所以当你想快速的介绍一组数据时，可以考虑使用众数，比如一般考试成绩平均的众数是80，一下就能知道这个班的大体情况。
参考资料来源：百度百科-集中趋势
参考资料来源：百度百科-离散趋势