相对评价中常用的统计指标有以下：
1、百分位数：表示一组数据中某个特定百分比的值的位置。例如，第25百分位数表示有25%的观察值小于或等于该值。
2、中位数：将数据集按大小排序，中间位置的值就是中位数。它能够很好地反映数据的中心位置，不受极端值的影响。
3、平均数：也称为算术平均数，将数据集中所有观察值相加后再除以观察值的总数。
4、方差：衡量数据集中观察值与其平均值之间的差异程度，通过计算每个观察值与平均值的差异的平方和的平均值得到。
5、标准差：方差的平方根，用于度量数据的离散程度。标准差越大，数据的离散程度越高。
6、四分位数：将数据集按大小排序，分为四个等分的位置值。第一、二、三四分位数分别是数据的25%、50%和75%位置的值。
7、最大值和最小值：数据集中的最大观察值和最小观察值。
统计的重要性体现在以下几个方面：
1、描述和概括数据：统计可以对大量的数据进行整理和总结，从而形成可视化的图表、表格或描述性的指标，帮助人们更好地理解数据背后的趋势、关系和规律。通过统计，我们可以对复杂的现实情况进行简化和概括，使得信息更易于理解和使用。
2、探索和发现知识：统计可以帮助我们发现数据中的模式、趋势和相关性。通过统计分析，我们可以深入挖掘数据的内在含义，找到隐藏在大量数据背后的规律，并从中提取有用的知识。这对于科学研究、市场调研、商业决策等领域都具有重要意义。
3、支持决策和预测：统计可以为决策提供可靠的依据和参考。通过对历史数据的统计分析，我们可以推断未来可能的趋势和结果，从而做出合理的决策和预测。统计方法可以帮助我们评估风险、制定策略、优化资源配置等，对于个人、组织或国家的发展都具有重要影响。
4、验证假设和推断结论：统计方法可以帮助我们验证科学假设、检验实验结果的可靠性，并进行推断和推论。通过统计推断，我们可以基于样本数据得出总体的特征和参数估计，并评估推断的可信度。这对于科学研究的可重复性和准确性至关重要。