描述性统计分析
定义
所谓描述性统计分析，就是对一组数据的各种特征进行分析，以便于描述测量样本的各种特征及其所代表的总体的特征。描述性统计分析的项目很多，常用的如平均数、标准差、中位数、频数分布、正态或偏态程度等等。这些分析是复杂统计分析的基础。
方差和标准差
标准差用来度量观测值偏离平均数的大小，相当于平均偏差，可以直接描述数据偏离均值的程度。
均值的标准误值
均值的标准误用来衡量不同样本的均值之间的差别。如果两个样本均值的差值与标准误的比值小于-2成大于2，则可以断定两个均值有显著的差别，进而断定这两个样本来自于两个不同的总体。
变异系数
概念：在比较两组数据离散程度大小时，如
果观测的测量尺度相差太大，成者是数据的量
纲不一样，这时直接比较二者的标准差并不合
迫，需要首先消除测量尺度和量纲的影响，变异
系数就可以剔除这些影响。
分位数
P%分位数是指使得至少有P%的数据小于成等于这个值，且使得至少有(100-P)%的数据大于或等于这个值/数据按照从小到大进行排序/最小的四分位数称为下四分位数，记为Q1，所有观测值中有1/4的观测值小于下四位数，3/4的观测值大于下四企数，中点住置的四分位数就是中位数.最大的四分位数称为上四分位数，记为Q3统计中常常把数据的最小值，下四分位数，中位数，上四分位数和最大值称为数据的总结五数。从这五个值可以大致看出数据分布的中心和离散程度。而箱图则是这五个数的图形表现.
分布的形状当Q>0时，分布为正偏和右偏，及分布图形在右边拖尾，分布图有很长的右尾尖锋偏左，a<0，分布为负片和左偏，及分布图形在左边拖尾，分布圈有很长的左尾，峰尖偏右，a=0，分布对称，不论正负哪种偏态，偏度的绝对值最大表示偏斜的程度越大，反之偏斜程度越小，分布形状越接近对称.
中新趋势的描述
装新趋势是指一组数据向某个中心值靠拢的倾向。在统计学中描述数据分布的中心位置的统计量称为位置统计量。对于连续变量(或称为尺度变量)和定序变量，描述数据中心趋势的指标，有均值、中位数、众数、5%截尾均值;对于定性数据(民意数据)，描述数据中心趋势的指标只有众数
均值
均值一般是指数据的算术均值(算术平均数)，是数据中心趋势的主要度量指标，也是实际问题中，使用最多的指标
数据的均值容易受极端值的影响
5%截尾均值
把观测值按照从小到大顺序排列，剔除掉排序后的数据，序列两端的部分数值后，计算得到的均值
中位数
将观测值按照从小到大的顺序排列，位于中间位置的数值称为中位数
众数
众数是观测值中出现次数最多的数值，即反映了这组观测值的集中趋势
极差
数据的观测值中的最大值与最小值之差反映了数据的波动情况
均值得标准误
如果两个样本均值的差值与标准误的比值，小于-2或大于2，则可以断定两个均值有显著的差别，进而断定这两个样本来，至于两个不同的总体