70%集中度和90%集中度是什么意思？

在统计学中，集中度是一种用来描述数据分布的指标，它是指一组数据中分布在某一区间内的比例或数量，是描述数据分散程度的一个重要参数。常见的集中度有70%集中度和90%集中度两种，它们是什么意思呢？

首先，70%集中度是指一组数据中，最大值与最小值的差距为该组数据总范围的70%。用公式表示为：

70%集中度 = （最大值-最小值）/该组数据总范围×100%

举个例子，某家公司的员工年龄数据如下：

20、20、22、23、25、25、26、27、30、35

将这些数据从小到大排序后，最小值为20，最大值为35，数据总范围为15。因此，该组数据的70%集中度为：

（35-20）/15×100% ≈ 100%

即这组数据中的70%员工年龄分布在20至35岁之间。

90%集中度是指一组数据中，最大值与最小值的差距为该组数据总范围的90%。用公式表示为：

90%集中度 = （最大值-最小值）/该组数据总范围×100%

同样以员工年龄数据为例，该组数据的90%集中度为：

（35-20）/15×100% ≈ 167%

即这组数据中的90%员工年龄分布在20至35岁之间。

从数据分布的角度来看，70%集中度意味着数据较为均匀地分布在数据总范围的70%区间内，而90%集中度则意味着数据更加集中，大部分数据分布在总范围的中间区间内。因此，90%集中度常用于描述人口年龄结构、经济收入分布等情况，而70%集中度则适合于描述人体身高、体重、智力指数等数据。

从应用角度来看，70%集中度和90%集中度在工业数据质量控制和品质管理中具有很重要的意义。工业生产过程中，通过测量、检测、分析得到的数据必须处于合理的范围内，才能保证产品的质量、安全、稳定。假设一个工业生产过程的数据总范围为100，为了控制产品的生产质量，可以设定该过程的70%集中度为60~80的范围内，90%集中度为50~90的范围内。这样，当数据超出设定范围时，系统会自动报警，以便工作人员及时采取措施，调整工艺参数或更换设备，从而保证产品的品质。

另外，70%集中度和90%集中度还常用于人才招聘和职业规划中。例如，某企业招聘销售人员时，可以设定销售额的70%集中度要求为10万至40万之间，90%集中度要求为5万至50万之间。这样，能够筛选出具有一定销售能力的人才。对于职业规划，根据行业和职业特点，可以选择不同的集中度指标作为衡量标准，从而帮助人们更好地了解自己的职业发展方向和能力水平。