データの集合の中心傾向が近い中心値に移動する傾向を指します。データ配信センタの位置を記述する統計を位置統計呼ば量の支配位置と呼ばれます。連続変数（またはスケール変数）および配列変数は、データセンターや仕様の傾向は、平均、中央値、モード、5％の終わりを意味しています。定性的（名目）データ、および仕様データセンターの動向、専用モードのために。
一般的には、平均データ算術平均（算術平均）を意味するデータセンター指標の主要動向、指標の最大使用にも実用上の問題です。次のように私たちは、変数セットを検討したn個の値を測定している、彼らはX1、X2と呼ばれていない、...、XNは、算術平均です。
観測値が大きいの昇順に配列され、選別算出スコア値の両端部を除いた後の平均は、平均エンドと呼ばれます。
このように極端な値の影響を回避平均計算。
中間位置に昇順の観察は、中央値と呼ばれます。
小さい中央値が極値の影響を受け、データが最大値または最小値を有し、平均および中央値は、多くの場合、データの中心傾向のより代表的なものです。
モードは、値が表示されるの最も頻繁に観測値、この反応の観測のセットの中心傾向です。
平均の標準誤差は、異なる試料の平均との間の差の尺度です。
測定された寸法はるかに差分データ、またはデータが同じ寸法でない場合は離散データサイズレベルの2つのグループは、2つの標準偏差の直接比較は、第1測定スケールする必要があり、無次元を排除する、適切でない場合インパクト。これらの効果の変動係数は、除去試料の平均を提供することができる次のように、サンプル標準偏差Sは、次いで、変動係数を算出します
変位値、またパーセンタイル、位置指示器として知られています。データの少なくとものp％未満、またはこの値に等しく、及びデータの少なくとも（100-P）％よりも大きい又はこの値に等しくなるようなものであるようなPの％分位手段。
すべての場合は、以下4点の観測の四半期より、観測値が低い四分位数の四分の三よりも大きいです。四分位の中心位置は中央値です。Q.によって示さ上位四分位と呼ばれる最大四分位、
プロファイルは右、左のスパイク、> 0のロングテールを有する、分布が左テール分布パターン、上に、即ち、負に歪んだ又は左側である。3-10（B）、分布が長いを有します左尾、風右の先端、= 0は、対称に分布します。かかわらず、より大きな絶対値が、側枝の歪度の大きな度合いを示す傾き負、正の偏向の小さい程度のに対し、よりほぼ対称的なプロファイル形状。
多くの統計的プロセスはまた、出力記述統計指標を提供します。
SPSSカスタム・テーブル・モジュールはまた、記述統計指標のほとんどを生成することができます。
最も一般的に使用されるが、最初の4つのプロセス、すなわち周波数、記述、発見及びクロステーブルの記載されています。
変数が正常に分布しているかどうかを決定します
分析はSPSSで選択 - 記述統計学 - 周波数は、図3-12に示すダイアログボックスの出現頻度を。3.1は、周波数テーブルの前に導入された、ここではフォームが表示されません。図3-12に、テーブルは、周波数がチェックされていない示しています。
記述統計 - - SPSSで、分析を選択探る、図3-18のダイアログボックスを模索して取得するには、関連する要素の意味は次の通りです。
（1）従属変数Dのリスト：詳細な分析の異なる量の分類を変更する必要があれば、変数選択ボックスを分析する必要性が、分類基準は、要素のリストを提供しているであろう。
（2）因子Fのリスト：変数は常にカテゴリ変数を選択され設定された設定変数解析グループ変数。
（3）ケースCの表記：情報の観測値は、選択したコールアウトボックスの中にいくつかの変数を取るために、必要性のレンダリングに必要なグラフィックスにマークされている場合。
（4）統計S：出力の記述統計。
（5）Tを描き：このオプションが選択され、対応する出力パターンが設けられています。
（6）オプションO：設定欠落値の処理方法
加えて、アプリケーションの記述統計のインデックス番号は、また、棒グラフ、円グラフ、パレート図、ヒストグラム、ボックスプロット、図の葉統計グラフィックスボードを適用してもよいです。
記述統計 - - 分析では、あなたが、箱ひげ図を描く茎と葉のプロット、ヒストグラムやQQプロットのテストデータ正常することができ、サブメニューの下に描画するための選択肢を模索。
形状データのグラフ - バー、パイ、パレート
パターンを使用して定量することができる統計データの三種類を説明：ヒストグラムは、図は、ステムとボックス図。
ヒストグラムの連続した複数のセクションへの第1の連続データ、及びその後の観測値は相対的な周波数または各部の頻度を低下算出します。
観測データのヒストグラム分布から、直感的にすることができ
図は、グラフィカルな方法を説明する量的変数幹それはヒストグラム解析の分布に関する情報を与えることができることを除いて、また、元のデータ情報の大部分を復元することが可能です。
図ボックスは、グラフィカル表現の5の数（最小値、第一四分位、中央値、第三四分位数、最大値）の概要です。
正規化されたデータは、2つの次元の処理とデータ処理およびケモカインを含みます。データの走化性自然とのデータ処理は主にさまざまな問題を解決します。
標準化プロセスの後、あなたは標準正規分布にそのデータの件名を確保することができます。