用于全面描述正态分布资料特征的指标是

这道题目考察的是正态分布的特征描述指标。首先，我们需要理解正态分布的基本概念以及如何用统计指标来描述它。
### 正态分布简介
正态分布是一种常见的概率分布，其图形呈现为对称的钟形曲线。许多自然现象（如人的身高、考试成绩等）都近似于正态分布。正态分布的两个主要特征是均值（mean）和标准差（standard deviation）。
### 各选项解析
- **A: 算术平均数与标准误**
- 算术平均数是一个重要的统计量，但标准误主要用于估计样本均值的精确度，而不是描述数据的分布特征。因此，这个选项不够全面。
- **B: 几何均数与标准差**
- 几何均数适用于对数正态分布或乘法模型的数据，而不是正态分布。因此，这个选项不合适。
- **C: 均数与标准差**
- 均数（mean）是数据的中心位置，标准差（standard deviation）则描述了数据的离散程度。这两个指标能够全面描述正态分布的特征，因此这个选项是正确的。
- **D: 均数与极差**
- 极差（range）只考虑了数据的最大值和最小值，无法全面反映数据的分布情况，因此不够准确。
- **E: 中位数与四分位数**
- 中位数和四分位数主要用于描述非正态分布的数据特征，尤其是当数据存在偏态时。因此，这个选项不适合正态分布。
### 结论
综上所述，选项C（均数与标准差）是用于全面描述正态分布资料特征的最佳指标。
### 深入理解
为了更好地理解均数与标准差的作用，我们可以用一个生动的例子来说明：
想象一下，你和你的朋友们参加了一场跑步比赛。比赛结束后，你们记录下每个人的跑步时间。假设你们的时间如下（单位：秒）：
- 10, 12, 11, 13, 10, 12, 11, 10
1. **均数**：你们的平均时间是（10 + 12 + 11 + 13 + 10 + 12 + 11 + 10）/ 8 = 11.125秒。这告诉我们，整体上大家的表现如何。
2. **标准差**：计算标准差可以告诉我们每个人的时间与平均时间的差异有多大。如果标准差很小，说明大家的时间都很接近，比赛结果比较一致；如果标准差很大，说明有些人跑得特别快，有些人则比较慢，结果差异较大。