描述统计分析
方法简介：描述统计分析是数据分析的第一步，用于计算连续型数值变量的基本统计特征，提供数据分布的全面概览。包含样本量、均值、标准差、最小值、最大值、中位数、四分位数间距等指标。
主要统计指标
- 样本量(N)：有效观测数，剔除缺失值后的数据量
- 均值(Mean)：所有数据的平均值，反映数据的集中趋势
- 标准差(SD)：数据的离散程度，值越大表示数据越分散
- 最小值(Min)和最大值(Max)：数据的取值范围
- 中位数(Median)：50%分位数，不受极端值影响
- 四分位数间距(IQR)：P75-P25，衡量数据的变异性
适用场景
- 数据质量评估：检查数据范围是否合理
- 异常值识别：通过最小值、最大值发现异常数据
- 变量分布了解：为后续分析选择合适的方法
- 样本特征描述：论文中的样本描述部分
使用 chatspss 进行描述统计
"对年龄、收入、满意度进行描述统计分析"
"分析销售额和成本的统计特征"
结果应用
描述统计的结果可以帮助你：
- 发现数据录入错误（如年龄出现负数或超大值）
- 判断是否需要数据转换（如对数变换处理偏态）
- 为后续假设检验选择参数或非参数方法
- 撰写论文的"样本特征"或"描述性统计"章节
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