2) Me (95% доверительные интервалы)
3) Ме (Q1-Q3)
4) М±s (верно)
Объяснение:
Если количественный признак распределен нормально, то наиболее правильным и удобным способом его представления является среднее значение М и стандартное отклонение s. При этом данные обычно записываются в виде М±s, что позволяет оценить не только среднее значение, но и разброс данных вокруг этого значения.
Среднее значение (М) является центром распределения и характеризует типичное значение выборки. Оно может быть вычислено как сумма всех значений выборки, поделенная на количество этих значений.
Стандартное отклонение (s) показывает, насколько значения выборки разбросаны относительно среднего значения. Оно может быть вычислено как корень из дисперсии, которая равна сумме квадратов отклонений каждого значения от среднего, деленная на количество значений.
Представление данных в виде М±s позволяет оценить диапазон значений, которые могут быть ожидаемы для данного количественного признака. Например, если М±s равно 10±2, то можно предположить, что в большинстве случаев значения этого признака будут лежать в диапазоне от 8 до 12.
Важно помнить, что представление данных в виде М±s работает только для нормально распределенных данных. Если данные имеют другое распределение, то необходимо использовать другие методы описания данных.