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描述集中趋势的指标
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【提问】第三题题目是什么意思啊 感觉题意不清 前3个题目请解释下
【回答】学员bbyxy，您好！您的问题答复如下：
1.本题的答案是C。
中位数是指将一组观察值从小到大排序后居于中间位置的那个数值。是用来描述集中趋势的指标。中位数不仅可用于任何分布的定量资料，还可用于开口资料（即无确切最大值或无确切最小值的资料）的集中趋势的描述。
2.本题答案选择D。
一组变量值中，将变量值均增加m，使得观察值都增加了m，也就是均数发生了变化，水平移动，但是观察值之间参差不齐的程度并没有发生变化，所以标准差不变。
3.本题答案选择A。
一组数据都同时乘以m（m&0），这个时候所有的观察值都变为原来的m倍，所以均数也就变为原来的m倍。所以本题答案选择A。
祝您学习愉快！顺利通过考试！
★问题所属科目：---卫生统计学
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　　描述性指标是指反映社会现象实际情况的，如：城镇人口数、居民拥有电脑数、收入总额等等。
　　描述指标是用于反映社会经济现象总体客观状况，反映社会经济活动的条件、过程和结果的。例如，反映社会经济活动条件的指标，如各种自然资源拥有量指标、土地面积指标、劳动力资源指标、科技力量指标等等；反映社会经济活动过程和结果的指标，如；、、、物资的增加量、减少量和、进出口贸易额、利润额、与等等；反映社会物质文化生活状况的指标，如居民平均收入与支出、居民文化程度、在校学生数、医疗机构及床位数、文化娱乐设施等指标。这类指标提供对社会经济活动状况的基本认识，是的主体。
　　统计描述是统计分析的重要组成部分，是的基础，它是指用和或利用统计指标来描述资料的特征。
　　(一)数值变量的统计学描述
　　数值变量也叫做计量资料，是对观察对象的某个指标采用度(衡)量的方法进行检测所得到的资料。数值变量资料的统计描述主要包括以下几个方面。
　　1．。包括又称频率，是指某一变量观察结果在某一特定数值(或数值范围内)出现的次数。将事物分类之后统计出来的各类频数排列成表格，即为频数表。利用频数分析，可从一大堆变量观测值中直观地了解变量的分布特征。
　　(1)频数表的编制方法。
　　1)求　　找出观察值中的最大值和最小值，利用以下公式计算：
　　极差=最大值-最小值
　　2)确定组距和各组段的上下限　　为了简化资料，显示数据的分布规律，对极差进行分割分组。适宜的分组数与观察值的个数的多少有关，一般观察值在30左右时，可分为5～6组，随观察值的增加，分组数可增加。组数一般为8～15组。
　　3)列表划记落在各组段内的观察值个数(频数)。
　　根据编制出的频数表即可了解该数值变量资料的频数分布特征。
　　(2)频数分布的特征及类型：
　　1)两个特征：和。
　　2)两种类型：和，偏态分布又有正偏态和负偏态之分。
　　(3)频数表的用途：①描述资料的分布特征和分布类型。②为进一步计算有关指标或进行提供依据。③便于发现特大或特小的可疑值。④绘制频数分布图。
　　2．集中趋势的描述。描述一组观察值分布集中位置或平均水平的指标称为。它能使人对资料有个简明概括的印象，并能进行资料问的比较。常用的平均数有、几何均数和。
　　(1)算术平均数。算术平均数简称均数，有总体平均数(μ)和样本平均数()之分，平均数描述一组数据在数量上的平均水平。样本均数的计算公式为：
　　均数适用于表示对称分布，特别是正态分布的资料的、F均水平，不适用于偏态分布的资料。如有数据3、4、5、6、12，可见数据多在3～6之间，但均数为6，显然不能代表这组数据的中心位置，此时应用中位数描述其集中趋势。
　　(2)几何均数。几何均数适用于原始数据分布不对称，但经对数转换后呈对称分布的资料。这类资料可以是呈倍数关系的等比资料，如医学上血清抗体滴度资料。在应用中应注意观察值不能同时有正有负，同一资料算得的几何均数小于算术平均数。计算公式为：
　　(3)中位数。中位数是指将一组观察值从小到大排序后居于中间位置的那个数值。全部观察值中，大于和小于中位数的观察值个数相等。直接由原始数据计算中位数时，若忍为奇数，则中位数为将观察值从小到大排序后中间位置那个观察值；若n为偶数，中位数为将观察值从小到大排序后中间两个观察值的算术平均数。用频数表计算中位数时先据频数表计算累计频数和累计频率，百分之五十分位数即为中位数。计算公式为：
　　式中：LM为中位数所在组段的下限，iM为中位数所在组段的组距，fM为中位数所在组段的频数，知为中位数所在组段的以前的累计频数。
　　中位数用于描述偏态分布资料的集中位置，它不受两端特大、特小值的影响，当分布末端无确切数据时也可计算。同时任何分布的均可用中位数描述其分布的集中趋势，适用范围较广。
　　3．离散程度的描述。集中趋势是数据分布的一个重要特征，但单有集中趋势指标还不能很好地描述数据的分布规律。为了比较全面地描述数据分布的规律，除了需要有描述集中趋势的指标外，还需引入描述数据分布离散程度的指标。描述离散趋势的指标有多种，最常用的有极差、四分位数间距、、和。
　　(1)极差。又称全距，即最大和最小观察值之间的间距，用极差描述资料的简单明了，但它不能反映观察值的整个变异度，而且样本的例数越多，极差的可能就越大，因此用极差来描述离散趋势就不够稳定，易受奇异值的影响。
　　(2)四分位数间距。是特定的，其中P25为下四分位数Ql，P75为上四分位数Qu。四分位数间距即Qu & Ql。四分位数间距比极差稳定，是两个统计学点值之间的距离，但仍未考虑每个观察值的变异度。
　　(3)方差。离均差的绝对值之和或离均差平方和(SS)可用来描述资料的变异度。SS的均数(即均方)不受观察值个数的影响，用来描述资料的离散程度较离均差的绝对值之和或离均差平方和更好。方差也有总体方差和之分。样本方差的计算公式为：
　　(4)。因方差的单位是原单位的平方，所以使用仍不方便。为保证的一致性，取方差的算术平方根，即标准差，作为描述离散趋势的指标。标准差也有和样本标准差之分。样本标准差的计算公式为：
　　标准差可用于描述变量值的离散程度，与均数结合还可描述资料的分布情况，此外还可用于求参考值范围和计算标准差。
　　(5)变异系数。在比较多组资料的离散程度时，如这儿组资料的单位不同或均数相差悬殊时，用标准差就不合适。此时用到变异系数又称离散系数来比较，它实际上是标准差占均数的百分比例。计算公式为：
　　CV=×100％
　　(二)的统计学描述
　　对分类变量资料进行统计描述的一般步骤，是先对观察测量得到的(即观察值)进行分类汇总(即“计数”)得到分类资料频数表(属于绝对数指标)，再在此基础上计算相对数指标(即两个指标之比)才能对分类变量资料进行正确的描述。
　　1．常用的。
　　(1)率：又称频率指标，用来说明某现象发生的频率或强度。计算公式为：
　　率=发生某现象的观察单位数÷可能发生某现象的观察单位总数×k
　　式中：k可为100％、万/万等。
　　如某居民区的年平均人口数为36 723人，经检查该区患急性传染病的人口数为433人，则某居民区该年急性传染病发病率为：117．9/万[(433/36 723)×(万/万)]。
　　(2)构成比：又称构成指标。其计算公式为：
　　构成比=某一组成部分的观察单位数÷同一事物个组成部分的观察单位总数×100％
　　构成比用来说明事物内部各组成部分所占比重或分布。如某市的急性传染病发病数为2 884人，其中有A居民区急性传染病发病数为545人，则该居民区占全市急性传染病发病数的比重为18．9％(545/2 884×100％)。事物内部各构成比之和必为1。
　　(3)比：又称相对比，为两个相对数之比。其基本计算公式为：比=A／B
　　说明A为B的若干倍或百分之几。A、B可为、相对数或平均数。如某市某年A区的急性传染病发病数为433人，B区的急性传染病发病数为541人，则B区与A区急性传染病发生数之比为1．25(541／433)。
　　2．应用相对数时应注意的问题。
　　(1)计算相对数时，分母不宜过小。
　　(2)构成比和率不能相互混淆。两者的区别如表1：
概念说明事物内部组成部分所占比重或分布说明某现象发生的频率或强度
合计100％分率不能直接相加
改变任一部分比重的增减都会影响其他部分的比重某一分率改变对其他分率无影响
　　(3)求平均数或总率时，分子、分母应分别相加，然后按相对数的计算公式重新计算。
　　(4)注意资料同质性、可比性。
　　(5)样本率或构成比的比较应建立在的基础上，并作。
　　(1)概念：动态数列是一系列按时间顺序排列的统计指标(可以是绝对数、相对数或平均数)，用以说明事物在时间上的：变化和。
　　(2)常用的分析指标：
　　1)绝对增长量，有累计年增长和逐年增长之分；
　　2)与，其中定基比描述变化趋势．环比用来描述指标的逐年波动情况；
　　3)和，其中平均发展速度是第n年指标除以基期指标的商再开n次方。
　　平均增长速度=平均发展速度-1(100％)
　　4．率的标准化。
　　(1)意义和基本思想：率的标准化可在比较总率时消除混杂因素(即内部构成不同)的影响，用标准化法将资料变换为符合可比条件。经常需要标化的指标有人口死亡率、病死率、等，常见的混杂因素有年龄、病情等。
　　(2)标准率的计算步骤：
　　1)选取标准：常选用全世界、全国或本地区范围较大人群作为标准，此类标准最好。实践中也常用被标化组的合计作为标准。有时也会任选一组被标化组作为标准，但效果往往较差。
　　2)根据现有数据选用方法：
　　·：已知标准人口数或标准人口年龄构成，被标化组需要知道各年龄组的率。以为例，当已知标准组的年龄别、人口数时，其计算公式为：
　　式中：P'为标准化率，Ni为标准组第i个年龄组的人口数，Pi为被标化组第i个年龄组的死亡率，N为标准组的总人数，
　　当已知标准组的年龄别、人口构成时，其计算公式为：
　　式中：P'为标准化率，为标准组第i个年龄组的人口构成比，Pi为被标化组的死亡率。
　　·间接法：标准组已知死亡率，被标化组要已知人口数和死亡总数。其计算公式为：
　　式中：P为标准组的总死亡率，RS,M为标化死亡比——是指被标化组实际死亡数与预期死亡数之比。
　　(3)应用注意事项：①标化率没有实际意义，仅作比较之用；②资料若为样本资料，则标化率的比较仍需假设检验；③当各年龄组的率有明显交叉时不宜采用标准化法。
周德民、廖益光、曾岗.高等学校教材
社会调查原理与方法.中南大学出版社,2006年02月.
董炳南主编.第一章 总论 统计学原理.石油大学出版社,1996年02月第1版.
李增,周克元.第三章 统计学应用原则 科技工作指南.广东高等教育出版社,2002年.
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它研究如何用科学的方法去搜集、整理、分析经济和社会发展的实际数据，并通过统计所特有的统计指标和指标体系，表明所研究的社会经济现象的规模、水平、速度、比例和效益，以反映社会经济现象发展规律在一定时间、地点、条件下的作用，描述社会经济现象数量之间的关系和变动规律，也是进一步学习其他相关学科的基础。
统计描述描述内容
主要包括平均指标和的计算、资料分布形态（或特征）的图形表现等。
统计描述统计功能
统计描述指标计算
描述性统计指标的计算可以用四个不同的过程来实现，它们分别是means过程、summary过程、univariate过程以及tabulate过程。它们在功能范围和具体的操作方法上存在一定的差别，下面我们大概了解一下它们的异同点。
他们均可计算出均数、标准差、方差、、总和、加权值的总和、最大值、最小值、全距、校正的和未校正的、、位置的统计量、遗漏数据和有效数据个数等，均可应用by语句将样本分割为若干个更小的样本，以便分别进行分析。不同点：
（1）means过程、summary过程、univariate过程可以计算样本的（skewness）和（kurtosis），而tabulate过程不计算这些统计量；
（2）univariate过程可以计算出样本的众数（mode），其它三个过程不计算众数；
（3）summary过程执行后不会自动给出分析的结果，须引用output语句和print过程来显示分析结果，而其它三个过程则会自动显示分析的结果；
（4）univariate过程具有统计制图的功能，其它三个过程则没有；
（5）tabulate过程不产生输出资料文件（存储各种输出数据的文件），其它三个均产生输出资料文件。
以上是它们的主要异同点，其它更为具体的异同点需要在实际应用中去体会。掌握了各种过程的异同点，就可以根据具体需要选择最佳的过程进行工作。
统计描述统计制图
统计制图的过程均可以实现对特征的图形表示，一般情况下可以使用的有chart过程、plot过程、gchart过程和gplot过程。大家有没有发现前两个和后两个只有一个字母‘g’（代表graph）的差别，其实它们之间（只差一个字母g的过程之间）的统计描述功能是相同的，区别仅在于绘制出的图形的复杂和美观程度。
chart过程和plot过程绘制的图形类似于我们用文本字符堆积起来的图形，只能概括地反映出资料分布的大体形状，实际上这两个过程绘制的图形并不能称之为图形，因为他根本就没有涉及一般意义上图形的任何一种元素（如颜色、分辨率等）。
而gchart过程和gplot过程给出的是真正意义上的图形，可以用很多的语句和选项来控制图形的各方面的性质和特征。
chart和gchart与plot和gplot的区别则体现在不同的作图功能，前两个过程可以绘制出的图形主要有（包括横条和竖条）、圆图、环形图和星形图等，后两个过程通常用一个记录中的两个变量值表示点的坐标来绘制图形，如和线图等。
统计描述一般格式
统计描述过程
proc means 选项列表；
by 变量名称（分组变量）；
class 变量名称（分组变量）；
freq变量名称（，用以表示相应记录出现的）
var 变量名称（待分析的数值变量）；
Proc means 语句后的选项主要用来指定所要计算的统计量，默认情况下，Means过程会给出、均数、、最大值和最小值等，其余统计量的计算均需要在选项中指定。class语句所指定的分组变量用来进行分组，而by语句所指定的分组变量是用来将数据分为若干个更小的样本，以便SAS分别在各小样本内进行各自独立的处理。freq语句和weight语句分别引导代表记录出现频数和的。var语句引导所要进行分析的所有变量的列表，SAS将对var语句所引导的所有变量分别进行描述性统计分析。
统计描述summary
proc summary 选项列表；
by 变量名称（分组变量）；
class 变量名称（分组变量）；
freq变量名称（，用以表示相应记录出现的）
output &out=数据集名& &统计量关键字=自定义变量名&
var 变量名称（待分析的数值变量）；
summary过程的格式和means过程可以说是完全相同的，各条语句和选项的含义也是相同的，包括在means过程中未列出的output语句也可以应用于means过程，只是此语句在summary过程应用较多（这样才能将分析结果显示出来），所以才将其列入一般格式中。output语句用来对分析结果输出为数据文件进行控制，其后的选项可有可无，若无则SAS按照默认方式进行。“out=数据集名”用来定义输出数据文件的文件名称，文件名的格式和数据步中数据文件名相同。“关键字=自定义变量名”用来自定义输出数据文件中各种统计量的变量名称，前者是系统定义的（和proc语句后选项中的统计量关键字完全相同），必须正确无误，后者可自行定义。默认状态下输出统计量只有、、标准差、最大值和最小值，在默认状态不能满足需要时这一选项则是必需的。
统计描述univariate
proc univariate 选项列表；
by 变量名称（分组变量）；
class 变量名称（分组变量）；
freq变量名称（，用以表示相应记录出现的）
weight变量名称（数值变量，用以表示相应记录的）
histogram 变量名称/选项列表
var 变量名称（待分析的）；
univariate过程和以上两个过程的格式非常相似，相同的语句和选项其含义也相同，所不同的是某些统计量只能在univariate过程中计算（如众数），以及univariate过程中所具有的绘图功能。histogram语句即用来指示SAS对其后所指定的变量绘制直方图，其后的选项用来指示SAS添加不同类型的图形（如的分布密度曲线）。
统计描述tabulate
proc tabulate 选项列表；
by 变量名称（分组变量）；
class 变量名称（分组变量）；
freq变量名称（，用以表示相应记录出现的）
&&页变量表达式&，&行变量表达式&，&列变量表达式&&&/表格选项&
var 变量名称（待分析的，统计量列入相应的表单元格）；
tabulate过程和上述几个过程的格式也基本相似，相同的语句和选项也代表相同的含义。最大的不同也是tabulate过程中最为重要的是table语句，他用来定义表格的具体格式以及表格中所要包括的统计量。
统计描述gchart
proc gchart 选项列表；
图形关键词 变量名称/选项列表
此过程格式简单，复杂的地方在于图形关键字（每个图形关键字对应一种图形类型）所引导的语句，这里是控制图形类型及图形要素的地方，涉及到众多的关键字和选项。gchart过程可以使用的图形关键字及其所绘制的图形类型见下表（表2.1）。
表2.1 gchart过程可以使用的图形关键字及其所绘制的图形类型
图形关键字
绘制的图形类型
图形关键字
绘制的图形类型
水平的三维
竖立的三维条形图
图形关键字后的变量名用以指定进行图形描述时的分组变量，可以是数值型的（此时以各组的为分组的标志），也可以是字符型的。其后的选项比较重要的有：
（1）type=统计量关键字，表示以图形对变量（sumvar所指定的变量）的哪一种统计量进行描述，比如（freq）、均数（mean）、总计（sum）、频数百分比（pctn）等；
（2）subgroup=变量名（分组变量），指定要进行分组（各组段内再分组）的变量；
（3）sumvar=变量名（），指定要进行统计计算的变量，也就是“type=统计量关键字”选项中统　计量的计算所依据的变量。其它的选项较少用到或系统默认值即可基本满足要求，这里还是少啰嗦，以后用到再说。
统计描述gplot
proc gplot 选项列表；
bubble 表达式
bubble2 散点图表达式
plot散点图表达式
plot2散点图表达式
从gplot过程的一般格式中我们就可看出，此过程只能绘制两种类型的图形，bubble语句指示SAS绘制泡状，plot语句指示SAS绘制点状散点图。bubble2语句和plot2语句指示SAS在同一区域内（bubble2和bubble在同一区域，plot2和plot在同一区域）绘制第二个图形，两者的横坐标相同（同一变量），纵坐标分别位于左右两侧（可以是同一变量，也可以是两个不同的变量）。
散点图表达式的一般形式为：
（1）bubble和bubble2语句：纵坐标变量名*横坐标变量名=泡尺寸变量名（变量值以泡的大小表示），三者均应为；
（2）plot和plot2语句：纵坐标变量名*横坐标变量名&=n/名&，此处等号及其后的部分可以省略，此时SAS以默认的散点类型绘制；若等号后为n（n为正整数，是散点类型的编号），SAS则以指定的编号对应的散点类型绘制散点图；若等号后为分类变量名（可为字符型或数值型，为数值型时作为离散型变量处理，每一个值将被当作一个类别），此变量的具体值（或与每个具体值对应的图形）将被作为散点用来绘制散点图。
chart过程和plot过程的一般格式及各选项使用方法分别与gchart过程和gplot过程是基本相同的，不同之处仅在于后两者中涉及到有关三维和（颜色等）的语句和选项在前两者中是无效的。例如vbar3d语句在chart过程中无效，bubble语句在plot过程中无效。其余的语句和选项使用方法完全相同，所以在掌握了gchart过程和gplot过程后，chart过程和plot过程你会不学自通。
统计描述统计关键
SAS中可计算的描述性统计量多达二十余种，大部分可在以上介绍的前四个过程中计算，个别统计量在某些过程中不能计算，大家需要注意，要不然系统显示错误信息时还不知道是怎么回事。
我经常遇到这种情况，系统提示错误（此类提示信息显示在log窗口中）时总是摸不着头脑，费半天劲才能搞明白。没办法，摸着石头过河嘛！不过这样也并非一无是处，最起码可以积累很多使用经验。
下表（表2.2）列出SAS中可以计算的所有描述性统计量关键字及其含义，供大家使用时参考。
表2.2 SAS中可以计算的描述性统计量关键字及其含义
所代表的含义
有效数据记录数
缺失数据记录数
加权值总计
校正的离均差平方和
未校正的离均差平方和
可信限（上下界值）
可信限下侧界值
可信限上侧界值
skew（skewness）
kurt（kurtosis）
分布位置之t统计量
上述t统计量对应的概率值
第三四分位数
第九十百分位数
第九十五百
第九十九百分位数Jmeter中的几个重要测试指标释义 - msnshow的个人空间 - 51Testing软件测试网 51Testing软件测试网-中国软件测试人的精神家园
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如果大家都是做应用的，例如只有一个登录的请求，那么在Aggregate Report中，会显示一行数据，共有10个字段，含义分别如下。Label：每个 JMeter 的 element（例如 HTTP Request）都有一个 Name 属性，这里显示的就是 Name 属性的值#Samples：表示你这次测试中一共发出了多少个请求，如果模拟10个用户，每个用户迭代10次，那么这里显示100Average：平均响应时间——默认情况下是单个 Request 的平均响应时间，当使用了 Transaction Controller 时，也可以以Transaction 为单位显示平均响应时间Median：中位数，也就是 50％ 用户的响应时间90% Line：90％ 用户的响应时间Note：关于 50％ 和 90％ 并发用户数的含义，请参考下文/jackei/archive//557972.htmlMin：最小响应时间Max：最大响应时间Error%：本次测试中出现错误的请求的数量/请求的总数Throughput：吞吐量——默认情况下表示每秒完成的请求数（Request per Second），当使用了 Transaction Controller 时，也可以表示类似&&的 Transaction per Second 数KB/Sec：每秒从服务器端接收到的数据量，相当于LoadRunner中的Throughput/Sec一、基本概念1．测试计划是使用&JMeter&进行测试的起点，它是其它&JMeter&测试元件的容器。2．线程组：代表一定数量的并发用户，它可以用来模拟并发用户发送请求。实际的请求内容在Sampler中定义，它被线程组包含。可以在“测试计划-&添加-&线程组”来建立它，然后在线程组面板里有几个输入栏：线程数、Ramp-Up Period(in seconds)、循环次数，其中Ramp-Up Period(in seconds)表示在这时间内创建完所有的线程。如有8个线程，Ramp-Up = 200秒，那么线程的启动时间间隔为200/8=25秒，这样的好处是：一开始不会对服务器有太大的负载。线程组是为模拟并发负载而设计。3、取样器（Sampler）：模拟各种请求。所有实际的测试任务都由取样器承担，存在很多种请求。如：HTTP 、ftp请求等等。4、监听器：负责收集测试结果，同时也被告知了结果显示的方式。功能是对取样器的请求结果显示、统计一些数据（吞吐量、KB/S……）等。6、断言：用于来判断请求响应的结果是否如用户所期望，是否正确。它可以用来隔离问题域，即在确保功能正确的前提下执行压力测试。这个限制对于有效的测试是非常有用的。7、定时器：负责定义请求（线程）之间的延迟间隔，模拟对服务器的连续请求。5、逻辑控制器：允许自定义JMeter发送请求的行为逻辑，它与Sampler结合使用可以模拟复杂的请求序列。8. 配置元件维护Sampler需要的配置信息，并根据实际的需要会修改请求的内容。9. 前置处理器和后置处理器负责在生成请求之前和之后完成。前置处理器常常用来修改请求的设置，后置处理器则常常用来处理响应的数据。二、Jmeter报告 （转载）/jackei/archive//558720.html1、Aggregate Report 解析Aggregate Report 是&JMeter&常用的一个 Listener，中文被翻译为“聚合报告”。今天再次有同行问到这个报告中的各项数据表示什么意思，顺便在这里公布一下，以备大家查阅。如果大家都是做Web应用的性能测试，例如只有一个登录的请求，那么在Aggregate Report中，会显示一行数据，共有10个字段，含义分别如下。Label：每个&JMeter&的 element（例如 HTTP Request）都有一个 Name 属性，这里显示的就是 Name 属性的值#Samples：表示你这次测试中一共发出了多少个请求，如果模拟10个用户，每个用户迭代10次，那么这里显示100Average：平均响应时间——默认情况下是单个 Request 的平均响应时间，当使用了 Transaction Controller 时，也可以以Transaction 为单位显示平均响应时间Median：中位数，也就是 50％ 用户的响应时间90% Line：90％ 用户的响应时间Note：关于 50％ 和 90％ 并发用户数的含义，请参考下文/jackei/archive//557972.htmlMin：最小响应时间Max：最大响应时间Error%：本次测试中出现错误的请求的数量/请求的总数Throughput：吞吐量——默认情况下表示每秒完成的请求数（Request per Second），当使用了 Transaction Controller 时，也可以表示类似 LoadRunner 的 Transaction per Second 数KB/Sec：每秒从服务器端接收到的数据量，相当于LoadRunner中的Throughput/Sec基本知识：1、吞吐量：是指在没有帧丢失的情况下，设备能够接受的最大速率。2、存储的最小单位是字节Byte，对于存储单位，有以下几个单位，GB、MB和KB，那么这三者之间的换算关系是：1GB＝1024MB，1MB＝1024KB，1KB＝1024Bytes。Bit ：“位”，称为bit，也就是比特，有的时候也称为位。一个字节为8位二进制表示。Byte：“字节”，一个字节就是8比特。3、Mbps (million bits per second 兆位/秒) 代表每秒传输1，000，000比特。该缩写用来描述数据传输速度。例如：4Mbps=每秒钟传输4M比特。数据传输速率的单位，字母b（bit）是比特和字母 B （Byte）是字节。4、吞吐量与带宽的区分：吞吐量和带宽是很容易搞混的一个词，两者的单位都是Mbps.先让我们来看两者对应的英语，吞吐量: 带宽: Max net bitrate 。当我们讨论通信链路的带宽时，一般是指链路上每秒所能传送的比特数。我们可以说以太网的带宽是10Mbps。但是，我们需要区分链路上的可用带宽（带宽）与实际链路中每秒所能传送的比特数（吞吐量）。我们倾向于用“吞吐量”一次来表示一个系统的测试性能。这样，因为实现受各种低效率因素的影响，所以由一段带宽为10Mbps的链路连接的一对节点可能只达到2Mbps的吞吐量。这样就意味着，一个主机上的应用能够以2Mbps的速度向另外的一个主机发送数据。5、方差和标准差都是用来描述一组数据的波动性的（集中还是分散），标准差的平方就是方差。方差越大，数据的波动越大。三．利用BadBoy生成测试计划（测试脚本）badBoy可以非常容易的生成web的测试脚本。类似与LoadRunner的使用，输入站点的URL，点击Record开始录制。File –& Export to&Jmeter&，导出为Jmeter认识的测试脚本。四．一个简单的测试示例思路（目前自己思路，不断改进）a． 需要的“测试脚本”，对应web的应用使用badboy生成测试脚本。直接导入Jmeter，进行配置。b．如图TestPlan ：是整个Jmeter测试执行的容器。ThreadGroup ：模拟请求，定义线程数、Ramp-Up Period、循环次数。Step1 ：循环控制器 ，控制Sample的执行次数。Sample取样器 ：决定进行那种类型的测试，如http、ftp等。监听器 ：图形结果、聚合报告。定时器 ：Random类型，定义线程请求的延迟。c．聚合报告的解释Label ：各个模拟测试的名称#Samples ：各个测试的样本总数Average ：每个请求的平均响应时间Median ：中值，即50%请求的平均响应时间90%Line ：90%请求的响应时间Min ：最小响应时间 ，Max ：最大的响应时间Error% ：错误响应的概率。即无法响应的概率。ThroughPut ：吞吐量 -- 默认情况下表示每秒完成的请求数（Request per Second）。KB/Sec ：每秒从服务器端接收到的数据量。五．Jmeter常见问题 （转载） /?uid-128005-action-viewspace-itemid-84094说明：这些问答是从网上转载的，自己修改了其中的一些内容，如果大家兴趣，可以将大家在使用Jmeter的时候碰到的问题写下来，我们一起补充到这个问答里面，共同努力完善jmeter的资料。1.&JMeter的工作原理是什么？向服务器提交请求；从服务器取回请求返回的结果。2.&JMeter的作用？JMeter可以用于测试静态或者动态资源的性能（文件、Servlets、Perl脚本、对象、和查询、ftp服务器或者的资源）。JMeter用于模拟在服务器、网络或者其他对象上附加高负载以测试他们提供服务的受压能力，或者分析他们提供的服务在不同负载条件下的总性能情况。你可以用JMeter提供的图形化界面分析性能指标或者在高负载情况下测试服务器/脚本/对象的行为。3. 怎样能看到jmeter提供的脚本范例？在\JMeter\jakarta-jmeter-2.0.3\xdocs\demos目录下。4. 怎样设置并发用户数？选中可视化界面中左边树的 Plan节点，单击右键，选择Add-& Thread Group,其中Number of Threads参数用来设置发送请求的用户数目。5.&JMeter的运行指示？Jmeter在运行时，右上角有个单选框大小的小框框，运行是该框框为绿色，运行完毕后，该框框为白色。6. User Parameters的作用是什么？提高脚本可用性7. 在result里会出现彩色字体的http response code，说明什么呢？Http response code是http返回值，彩色字体较引人注目，可以使用户迅速关注。象绿色的302就说明在这一步骤中，返回值取自本机的catch，而不是。8. 怎样计算Ramp-up period时间？Ramp-up period是指每个请求发生的总时间间隔，单位是秒。如果Number of Threads设置为5，而Ramp-up period是10，那么每个请求之间的间隔就是10／5，也就是2秒。Ramp-up period设置为0，就是同时并发请求。9. Get和Post的区别？他们是http协议的2种不同实现方式。Get是指server从Request URL取得所需参数。从result中的request中可以看到，get可以看到参数，但是post是主动向server发送参数，所以一般看不到这些参数的。10. 哪些原因可能导致error的产生？a. Http错误，包括不响应，结果找不到，数据错误等等；b.&JMeter本身原因产生的错误。11. 为什么Aggregate Report结果中的Total值不是真正的总和？JMeter给结果中total的定义是并不完全指总和，为了方便使用，它的值表现了所在列的代表值，比如min值，它的total就是所在列的最小值。下图就是total在各列所表示的意思。12.&JMeter的Thread Number是提供多个不同用户并发的功能么？不是，Thread Number仅仅是指并发数，如果需要实现多个不同用户并发，我们应该采用方法，比如通过在jmeter外建立csv文件的方法来实现。13. 同时并发请求时，若需要模拟不同的用户同时向不同的server并发请求，怎样实现呢？方法很灵活，我们可以将不同的server在thread里面预先写好。或者预先将固定的变量值写入csv文件，这样还可以方便修改。然后将文件添加到User Parameters。14. User Parameter中的DUMMY是什么意思？当其具体内容是${__CSVRead(${__property(user.dir)}${FILENAME},next())}时用来模拟读文件的下一行。15. 当测试对象在多server间跳转时，应该怎样处理？程序运行时，有些http和隐函数会携带另外的server IP,我们可以从他们的返回值中获取。16. 为何测试对象是http和https混杂出现？Https是加密协议，为了安全，一般不推荐使用http，但是有些地方，使用https过于复杂或者较难实现，会采用http协议。17. Http和https的默认端口是什么？Apache server (Http)的默认端口是80；SSL (Https)的默认端口是443。18. 为何在run时，有些页面失败，但是最后不影响结果？原因较多，值得提及的一种是因为主流页面与它不存在依赖关系，所以即使这样的页面出错，也不会影响运行得到正常结果，但是这样会影响到测试的结果以及分析结果。19. 为什么脚本刚开始运行就有错误，其后来的脚本还可运行？在Thread Group中有相关设置，如果选择了continue，即使前面的脚本出现错误，整个thread仍会运行直到结束。选择Stop Thread会结束当前thread；选择Stop Test则会结束全部的thread。推荐选项是Stop Thread。20. 在Regular expression_r Extractor会看到Template的值是$1$,这个值是什么意思呢？$1$是指取第一个（）里面的值。如果Regular expression_r的数值有多个，用这种方法可以避免不必要的麻烦。21. Regular expression_r中的(.*)是什么意思？那是一个正则表达式（regular expression_r）。’.’等同于sql语言中的’?’,表示可有可无。’*’表示0个或多个。’()’表示需要取值。(.*)表达任意长度的字符串。22. 在读取Regular expression_r时要注意什么？一定要保证所取数值的绝对唯一性。23. 怎样才能判断什么样的情况需要添加Regular expression_r Extractor？检查Http Request中的Send Parameters,如果有某个参数是其前一个page中所没有给出的，就要到原文件中查找，并添加Regular expression_r Extractor到其前一page的http request中。24. 在自动获取的脚本中有时会出现空的http request，是什么意思呢？是因为在获取脚本时有些错误，是脚本工具原因。在run时这种错误不参与运行的。25. 在运行结果中为何有rate为N/A的情况出现？可能因为JMeter自身问题造成，再次运行可以得到正确结果。26. 常用http错误代码有哪些？400无法解析此请求。403禁止访问：访问被拒绝。404找不到文件或目录。405用于访问该页的HTTP动作未被许可。410文件已删除。500服务器内部错误。501标题值指定的配置没有执行。502 Web服务器作为网关或代理服务器时收到无效的响应。27. Http request中的Send Parameters是指什么？是指code中写定的值和自定义变量中得到的值，就是在运行页面时需要的参数。28. Parameters在页面中是不断传递的么？是的。参数再产生后会在页面中一直传递到所需页面。所以我们可以在动态参数产生时捕获它，也可以在所需页面的上一页面捕获。(但是这样可能有错误，最好在产生页面获取)29. 在使用JMeter测试时，是完全模拟用户操作么？造成的结果也和用户操作完全相同么？是的。JMeter完全模拟用户操作，所以操作记录会全部写入DB.在运行失败时，可能会产生错误数据，这就取决于脚本检查是否严谨，否则错误数据也会进入DB，给程序运行带来很多麻烦。六．Jmeter测试心得（转载） /topic/211216企业应用开发过程中，性能测试是很重要的一个环节，在这个环节中Apache的JMeter以它开源、100%纯Java、操作方便等优点发挥着很大的作用。经过一段时间的使用，多少有些心得和技巧，拿出来共享，希望能有些帮助。1、制作测试脚本：手工制作测试脚本，需要你知道请求的url和携带的参数等等，太花费时间，所以可以用badboy工具录制脚本。这个工具虽然不是开源的，但是却可以用来免费的录制成.jmx的脚本，使用起来很方便。官方网站是：.au/2、出现乱码了？在用JMeter发行HTTPRequest时，在请求参数中有中文时，发现存储到DB中后，相应的字段是乱码，明明在参数后面的Encode选项中打了V。后来发现badboy录制脚本的时候并没有记录编码方式，所以修改脚本，在Content encoding中设置正确的编码方式就不会出现乱码了。3、JMeter的妙用---准备测试数据：要求性能测试开始前，先准备5W条数据。当然可以通过直接修改DB，但是如果这5W条数据涉及到很多表的关联，甚至还要通过存储过程的处理怎么办，直接修改DB很容易出现错误的数据，要是在客户的机器上弄错，可就闯祸了。这时候想到了JMeter，它本来是用来模拟大量用户并发请求的，现在用它来批量的生成数据吧。如果要求每条数据都不同，就要修改脚本，使用JMeter的函数来动态产生数据，比较常用的是CSVRead函数，记不住名的话Ctrl+F可以呼唤出函数助手。使用这个函数的时候需要注意几点，首先是csv文件的编码格式，使用ansi没有问题，使用unicode时会使读取的第一行数据出现错误；${__CSVRead(data.txt,0)}---读取本行的第一列值${__CSVRead(data.txt,1)}${__CSVRead(data.txt,next)}---读取本行的第二列值，并把行标移动到下一行试验证明JMeter应该做好了同步，在多线程环境下上面的调用方法没有问题；最后，修改JMeter的线程数会加快数据生成的速度，原理是当并发线程在20左右的时候会达到最大的吞吐量（request/分），所以应该设定线程数20左右。4、JMeter中debug方法：JMeter提供了log函数输出log，但是有时候并不好用，比如我想输出某个函数的返回值看是不是正确的，${__log(${__CSVRead(data.txt,1)})}这样的写法是错误的，JMeter会抛出异常，该怎么办呢？答案是巧用监听器（Listener）来输出想看到的数据，结果显示为树的那个监听器，它可以让你查看每个sampler的请求数据和响应数据，在请求数据中就有你想看到的信息。5、常用的功能：?使用HTTP Cookie Manager或URL重写实现同一线程内的多个请求共享Session。?把Login的请求放到只执行一次的控制器中，那么即使循环多次，Login也只请求一次。?如果想让多个线程在同一时刻同时请求，那么用Synchronizing Timer来做集合点。?为了节省系统资源，使用非窗口模式运行JMeter（jmeter&-n -t test.jmx）?如果模拟并发用户过多，比如200线程，那么可以分散到多台机器上运行Jmeter（比如4台电脑，每台50线程）更多功能请参照使用手册中文手册（未完成）http://wiki.javascud.org/pages/viewpage.action?pageId=55666、在winnt系统上，使用perfmon来帮助Jmeter采集服务器的系统资源数据，可以配置log输出这些数据作为性能瓶颈分析时使用。七．置信区间 /tools/355421.html对数据进行更科学的分析，确定测试结果。类似于Jmeter聚合报告的90% Line给出的参考，而不能仅仅参考均值。记：熟悉Jmeter使用之后，自己更应该关注的是“测试实践”，以及通过怎么样的方法改进性能。