在資料分析的時候，一般首先要對資料進行描述性統計分析（descriptive analysis），以發現其內在的規律，再選擇進一步分析的方法。描述性統計分析要對調查總體所有變數的有關資料做統計性描述，主要包括資料的頻數分析、資料的集中趨勢分析、資料離散程度分析、資料的分布、以及一些基本的統計圖形。
（1）資料的頻數分析：在資料的預處理部分，我們曾經提到利用頻數分析和交叉頻數分析來檢驗異常值。此外，頻數分析也可以發現一些統計規律。比如說，收入低的被調查者使用者滿意度比收入高的被調查者高，或者女性的使用者滿意度比男性低等。不過這些規律只是表面的特徵，在後面的分析中還要經過檢驗。
（2）資料的集中趨勢分析：資料的集中趨勢分析是用來反映資料的一般水平，常用的指標有平均值、中位數和眾數等。各指標的具體意義如下：
平均值：是衡量資料的中心位置的重要指標，反映了一些資料必然性的特點，包括算術平均值、加權算術平均值、調和平均值和幾何平均值。
中位數：是另外一種反映資料的中心位置的指標，其確定方法是將所有資料以由小到大的順序排列，位於**的資料值就是中位數。
眾數：是指在資料中發生頻率最高的資料值。
如果各個資料之間的差異程度較小，用平均值就有較好的代表性；而如果資料之間的差異程度較大，特別是有個別的極端值的情況，用中位數或眾數有較好的代表性。
（3）資料的離散程度分析：資料的離散程度分析主要是用來反映資料之間的差異程度，常用的指標有方差和標準差。方差是標準差的平方，根據不同的資料型別有不同的計算方法。
（4）資料的分布：在統計分析中，通常要假設樣本的分布屬於正態分佈，因此需要用偏度和峰度兩個指標來檢查樣本是否符合正態分佈。偏度衡量的是樣本分佈的偏斜方向和程度；而峰度衡量的是樣本分佈曲線的尖峰程度。一般情況下，如果樣本的偏度接近於0，而峰度接近於3，就可以判斷總體的分布接近於正態分佈。
（5）繪製統計圖：用圖形的形式來表達資料，比用文字表達更清晰、更簡明。在spss軟體裡，可以很容易的繪製各個變數的統計圖形，包括條形圖、餅圖和折線圖等。
示例 sim手機描述性統計分析
為簡化起見，我們只分析sim手機使用者滿意調查中的兩個變數：「總體感知質量」和「總體滿意度」變數。
（1）資料的頻數分析
用spss軟體的頻數分析可以很容易地畫出兩個變數的頻數圖：
兩個變數的頻數圖表明：大部分被調查者對sim手機的質量評價較高，總體感覺比較滿意，打分在8－10分之間。
（2）資料的集中趨勢分析
利用spss的描述性統計分析，計算sim手機「總體感知質量」和「總體滿意度」的平均值、中位數和眾數：
總體感知質量
總體滿意度
n 200
200
mean
7.11
7.43
median
8 8
mode
8 8
共有200個（n）被調查者參與了sim手機調查；總體感知質量均值（mean）7.11分、中位數（median）8分、眾數（mode）8分；總體滿意度均值7.43分、中位數8分、眾數8分，與前面的頻數分析結果一致。
（3）資料的離散程度和分布分析：
同樣利用spss軟體的描述性統計分析，可以得出sim手機的離散程度和分布指標：
總體感知質量
總體滿意度n
200
200
std. deviation
2.36
2.29
variance
5.56
5.25
skewness
-0.961
-0.988
kurtosis
0.358
0.437
「總體感知質量」變數的標準差（std. deviation） 2.36、方差（variance） 5.56；「總體滿意度」標準差2.29、方差5.25，說明不同樣本對兩個變數打分的差異程度不大，或者說不同樣本對sim手機評價的差異不大。「總體感知質量」變數的偏度（skewness）-0.961、峰度（kurtosis）0.358；「總體滿意度」變數偏度-0.988、峰度0.437，說明資料不符合正態分佈
描述性統計分析
描述性統計分析對調查總體所有變數的有關資料進行統計性描述，主要包括資料的頻數分析 集中趨勢分析 離散程度分析 分布以及一些基本的統計圖形。下面介紹一些常用統計描述指標。一 分類變數的常用描述指標 頻數 在一組依大小順序排列的測量值中，當按一定的組距將其分組時出現在各組內的測量值的數目，分類變數的頻數...
描述性統計分析
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3 描述性統計分析
描述定量資料的數值法 中心趨勢的度量 變異性的度量 相對位置的度量 檢測異常值的方法 reference 對給定的類，類 或組 頻數是指落入這個類中的觀測值的個數。對給定的類，類 或組 相對頻率是指落入這個類中的觀測值個數相對於觀測值總數的比例。定性資料的圖形描述常用條形圖，餅圖和帕雷託圖。條形圖 ...