统计描述

描述性统计通过计算均值、标准差、方差、偏度和峰度等指标，帮助理解数据的整体分布特征，揭示其集中程度、离散趋势、对称性和峰度分布。

深入了解统计分析，从总体、样本到误差和基本统计量。

统计的 Eviews 上机操作其实挺直观的，适合刚接触这块的朋友。打开序列对象，点开View→Descriptive Statistics，直接能看到两个常用选项：Histogram and Stats和Stats by Classification。前者一键出图，连均值、标准差、偏度这些核心指标都自动算好，挺省事的。 柱形图展示得也蛮清晰，适合快速把握数据分布。如果你想看分组统计，后面那个Stats by Classification就派上用场了。弹出的对话框还能自定义输出统计量，比如选 10 个常用指标也不嫌多，分组变量还能设多个，灵活性不错。 整体用下来还蛮顺手的，适合做课程作业或是数据

算术均数：=AVERAGE(B5:B14) 几何均数：=GEOMEAN(B5:B14) 中位数：=MEDIAN(B5:B14) 极差：=MAX(B5:B14)-MIN(B5:B14) 标准差：=STDEV(B5:B14) 四分位间距：=QUARTILE(B5:B14,3)-QUARTILE(B5:B14,1) 变异系数：=B19/B15*100

这是一份关于数据分析及统计描述的PPT资源，为学习者提供参考。

LibreOffice Calc 电子表格，包含执行统计分析的宏，用于教育目的。目前仅支持描述性统计。适用于 LibreOffice 4.4.1.2 及更高版本。

Excel 的性统计功能，说实话，真挺适合刚入门数据的朋友。“用 Excel 进行性统计.rar”这套资料，包含了 PPT+可操作的 Excel 练习表，内容扎实，也接地气，适合边看边动手。数据预部分讲得细，像怎么缺失值、怎么把文本转成日期格式，都有示范，不像有些教程只讲概念不讲方法。基础统计量像平均值、中位数、标准差，直接用 Excel 的函数就能算，比如=AVERAGE(A2:A100)，简单实用。数据可视化这块也比较丰富，柱形图、饼图、雷达图都有讲，连怎么加趋势线、误差线这些小技巧也没落下。另外，条件格式化和数据透视表这两块内容还蛮实用，像突出显示最大值、快速汇总某列平均数，几步就搞定，

如果你正在数据，是在数据的分布形态时，SPSS 的统计量工具实用。偏度（Skewness）就是其中一个，可以你理解数据是否对称，或者数据的偏斜程度。对于大多数统计来说，了解这些分布特性能让你更准确地数据哦。如果你对数据的峰度感兴趣，可以参考相关的链接，SPSS 也了详细的功能去这些内容。数据时，记得灵活运用这些统计量，你更清晰地看出数据的特点。

频率的结果解释用得比较多的还是 SPSS 里的频率表和图表。输出清晰，逻辑直观，适合初学者上手。这个教程里讲了怎么从 SPSS 输出频率表、条形图和直方图，还配了老师的，结合图表来，挺直观的。 频率表格用来看数据分布，是分类变量；而条形图和直方图就能把数字变成图像，一眼看清楚分布趋势。你在做问卷、用户调研这些时候，直接拿来用就方便。 如果你也常做数据可视化，推荐你再看看这几个资源：Matlab 条形图顺序计时器挺新颖的，Excel 条形图也比较灵活，适合快速出图。 另外，这篇 SPSS 频率文章也是从使用角度出发的，逻辑清晰，跟这个教程搭配着看会更有感觉。 如果你刚开始用 SPSS，建议边学边

R 语言的性统计功能还挺全的，尤其是刚开始数据的时候，用起来顺手又直观。像summary()、mean()、sd()这些基本函数就不多说了，简单直接，适合先快速看个。 summary()函数的整体表现还不错，常跟str()搭配着用，能快速把数据结构和数值分布摸清楚。你也可以自定义一些函数，比如求中位数、分位数啥的，写几行代码就搞定。 分组统计也蛮方便的，用aggregate()或者dplyr::group_by()配合summarise()，能轻松分类变量。比如你想看不同性别的平均收入，用个group_by(sex) %>% summarise(mean(income))就出来了，效率挺高。