均值、标准差是描述型统计分析统计的结果，用于研究定量数据的整体情况。
1、什么是描述性统计分析？
描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。
常用的指标有平均值、中位数、四分位数，方差、标准差，标准分等等。
数据的集中趋势一般采用平均值、中位数表示。
数据的离散程度一般采用方差、标准差表示。
2、描述性统计分析名词解释 （1）集中趋势 众数 Mo：数是一组数据中出现频数最多的变量值。众数也是一种位置平均数，不受极端数值的影响，在实际工作中应用较为普遍，在总体单位数较多，且具有明显的集中趋势时可以用众数表示集中趋势代表值。 平均数 x：这里的平均数指的是算术平均数，也叫均值，它在统计学中具有重要的地位，是集中趋势的最主要测度值。 中位数 Me：将一组数据按由小到大的顺序排列，居于中间位置的变量值即为中位数。中位数是位置平均数，它不受极端值的影响，在各变量值差异较大或频数分布为偏态时，中位数比算术平均数更具有代表性；在缺乏计量手段时，也可用中位数近似地代替算术平均数。 平均差：指各个变量值同平均数的离差绝对值的算术平均数。平均差异大，表明各标志值与算术平均数的差异程度越大，该算术平均数的代表性就越小；平均差越小，表明各标志值与算术平均数的差异程度越小，该算术平均数的代表性就越大。 （2）离散程度 最大值：一组数中的最大值。 最小值：一组数中的最小值。 极差：一组数中最大值与最小值之差。 方差：方差是各个变量值与其算术平均数的离差平方的算术平均数。方差的计量单位和量纲不便于从经济意义上进行解释，所以，实际统计工作中多用方差的算术平方根——标准差，来测度总体的离散程度。 标准差：标准差又称均方差，具有量纲，与变量值的计量单位一致。 25 分位：第一四分位数(Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第 25%的数字。 75 分位：第三四分位数(Q3)，又称“较大四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第 75%的数字。 四分位差(IQR)：四分位差（quartile deviation），它是上四分位数（Q3，即位于 75%）与下四分位数（Q1，即位于 25%）的差。四分位差反映了中间 50%数据的离散程度，其数值越小，说明中间的数据越集中；其数值越大，说明中间的数据越分散。四分位差不受极值的影响。 异众比率：总体中非众数次数与总体全部次数之比。换句话说，异众比率指非众数组的频数占总频数的比例。异众比率主要适合测度分类数据的离散程度，当然，对于顺序的数据以及数值型数据也可以计算异众比率。它虽然也是一个反映离散程度的相对指标，但是与标准差系数不同。异众比率主要用于衡量众数对一组数据的代表程度。异众比率越大，说明非众数组的频数占总频数的比重越大，众数的代表性就越差；异众比率越小，说明非众数组的频数占总频数的比重越小，众数的代表性越好。 标准误：sem，全称 Standard Error of Mean，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度。标准误，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误不是标准差，是多个样本平均数的标准差。标准误用来衡量抽样误差。标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。 离散系数：离散系数又称变异系数，是统计学当中的常用统计指标。离散系数是测度数据离散程度的相对统计量，主要是用于比较不同样本数据的离散程度。离散系数大，说明数据的离散程度也大；离散系数小，说明数据的离散程度也小。 （3）分布情况 峰度：峰度是分布集中趋势高峰的形状。 偏度：偏度是对分布偏斜方向及程度的测度。 3、描述性统计怎么做？
日常统计中，除了SPSS，我们还可以使用在线版
SPSSPRO来操作，免费使用 打开 SPSSPRO，上传数据 数据分析模块，找到描述性统计 拖拽变量，点开始分析，系统自动分析出结果
SPSSPRO自动输出分析结果
输出结果1：总体描述结果
输出结果2：散点图
以散点图的形式展示了收入频数分析集中趋势分析的结果，可以用来估计或预测总体。
输出结果3：箱型图
以上所有操作都是可以免费使用的，除此之外，
以下所有算法模型都可以在SPSSPRO中免费使用。 相关推荐 SPSSPRO-免费专业的在线数据分析平台 SPSS版本是越新越好吗？用哪个版本更好？