描述性统计

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。

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。

四、描述性统计试验资料特征数t集中性：算术平均数；中数；众数；几何平均数t离散性：极差；标准差；变异系数；偏度函数；峰度函数偏度函数返回分布的偏斜度。偏斜度反映以平均值为中心的分布的不对称程度。正偏斜度表示不对称边的分布更趋向正值，负偏斜度表示不对称边的分布更趋向负值；峰度函数返回数据集的峰值，表示次数分布高峰的起伏状态。峰值反映与正态分布相比某一分布的尖锐度或平坦度。正峰值表示相对尖锐的分布，负峰值表示相对平坦的分布。

LabVIEW宝典中提供了描述性统计分析表，包括N数、均值、标准差和标准误差。例如，通勤时间的平均值为19.53分钟，标准差为3.75479。

报表3.1展示了使用SAS进行描述性统计分析的数据。观察到不同区域、性别和类型的样本在各项指标下的变化情况。数据显示，技术进步对数据分析方法产生深远影响，特别是在缺失数据处理和多变量交叉分类组别的处理方面。在分析过程中，应特别注意遗漏数据的处理方法和输出文件变量的设置。

SPSS的描述性统计菜单包括描述（D）、探索（E）和交叉表（C），分别用于一般性统计描述、数据探索性分析和分类数据统计描述及统计检验。这些菜单项目涵盖了在SPSS中进行数据分析时的关键功能，帮助用户深入理解和应用统计方法。

在SPSS中，输出不同水平下的描述性统计量可以通过以下步骤完成：1. 打开SPSS软件并加载您的数据集。确保所选的变量没有缺失值，或通过设置剔除观测来处理缺失值。2. 选择分析菜单，点击描述统计 > 探索。3. 在“探索”对话框中，将目标变量放入“因变量”框，并将分组变量放入“因子”框。4. 点击“统计量”，勾选“均值”和“方差”。若需要进行方差齐性检验，勾选方差相等性检验。5. 生成各水平下均值的折线图：点击“图形”选项，选择“折线图”。6. 点击“继续”，然后点击“确定”以生成输出。 缺失值处理- 在执行上述步骤前，如果数据中包含缺失值，可以选择剔除包含缺失值的观测，这样可确保分析的准确性。 注意事项- 检查方差齐性检验的结果，若方差相等性假设被拒绝，需考虑其他统计方法如Welch检验来校正均值差异分析。 生成的结果将包括：- 不同水平下的描述性统计量，如均值、标准差等。- 方差相等性检验的显著性结果。- 各水平下均值的折线图。

直接输入列联表tEye.Hair，展示了分类数据的描述性统计分析方法。

五数汇总（最小值、四分位数、中位数、第三四分位数、最大值）可概括数据分布的中心和离散程度。箱形图是五数汇总的图形化表示。

在第四章探索性数据分析中，我们详细介绍了如何使用pyautogui库进行分类数据的描述性统计分析。如果数据集中的变量是定性的，我们称之为分类数据。这类数据通常用表格描述，为进一步的统计分析提供便利。本节重点讨论了如何创建二元定性数据的二维列联表，例如考查眼睛颜色与头发颜色之间的关系，提供了详细的制表方法。此外，我们还展示了图4.37中各种鸟类巢中杜鹃蛋的箱线图，以图形形式展示分类数据的特征。