1、当研究者得到的数据量很小的时候，其可以通过直接观察原始数据来获得所有的信息 。但是 当得到的数据量很大的时候，就必须借助各种描述指标来完成对数据的描述工作 。EX. Chart Junk vs. Plain Graphs用 少量的描述指标来概括大量的原始数据，对数据展开描述的统计分析方法被称为 描述性统计分析 。描述性统计 分析常用的有： 频数分析、描述性分析、探索分析、列联表分析 。下面我们一一介绍这几种方法的功能和意义。2.1.1 频数分析的功能与意义频数 分析过程 (Frequencies)是描述性分析中最基本也是最常用的方法之一 。可以 得到详细的 频数表以及平均值、最大值、最小值、方
2、差、标准差、极差、平均数标准误、偏度系数和峰度系数 等重要的描述统计量，还可以通过分析得到合适的 统计图 。不仅 可以方便的对数据按组进行归类整理，还可以对数据的分布特征形成初步的认识。2.1.2 频数分析实例【 例 2.1】 下面的资料给出了山东省某学校 50名高二学生的身高。试分析该 50名学生的身高分布特征，绘制频数表、直方图，计算平均值、最大值、最小值、标准差、变异系数等统计量。 配书资料 源文件 2正文 原始数据文件 案例 2.1.savEX. 中位数 (median)1. 排序后处于中间位置上的值Me50% 50%2. 不受极端值的影响3. 主要用于顺序数据，也可用数值型数据，但
3、不能用于分类数据4. 各变量值与中位数的离差绝对值之和最小，即EX.中位数(位置和数值的确定 )位置确定位置确定数值确定数值确定EX. 四分位数(quartile)1. 排序后处于 25%和 75%位置上的值2. 不受极端值的影响3. 计算公式QL QM QU25% 25% 25% 25%EX. 数值型数据的四分位数(9个数据的算例 )【 例 】 ： 9个家庭的人均月收入数据 (4种方法计算 )原始数据 : 1500 750 780 1080 850 960 2000 1250 1630排 序 : 750 780 850 960 1080 1250 1500 1630 2000位 置 : 1 2 3 4 5 6 7 8 9
