描述统计学

　　描述统计学概述

　　描述统计（descriptive statistics）是来描绘（describe）或总结（summarize）的观察量的基本情况的统计总称。描述统计学研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。

　　描述统计学内容包括统计数据的收集方法、数据的加工处理方法、数据的显示方法、数据分布特征的概括与分析方法等。

　　* 研究者可以透过对于数据资料的进行图像化处理，将资料摘要变为图表，以直观了解整体资料分布的情况。通常会使用的工具是频数分布表 （frequency distribution table）与图示法，如多边图（polygon）、直方图（histogram， bar chart）、圆形图（pie chart）、散点图（scatter plot）等。

　　* 研究者也可以透过分析数据资料，以了解各变量内的观察值集中与分散的情况。运用的工具有：集中量数（measure of central location），如平均数（Mean）、中位数（Median， Md）、众数（Mode， Mo）、几何平均数（Geometric mean， GM）、调和平均数（Harmonic mean， HM）。与变异量数（measure of variation），如全距（range）、平均差（average deviation， AD）、标准差（standard deviation， SD）、相对差、四分差（quartile deviation）。

　　在推论统计中，测量样本的集中量数与变异量数都是变量（parameter）的不偏估计值，但是以平均数、变异数、标准差的有效性最高。