描述性统计应该怎么做——九数云

描述性统计分析是针对数据本身而言，用统计学指标描述其特征的分析方法，这种描述看似简单，实际上却是很多高级分析的基础工作，很多高级分析方法对于数据都有一定的假设和适用条件，这些都可以通过描述性统计分析加以判断，我们也会发现，很多分析方法的结果中，或多或少都会穿插一些描述性分析的结果。那么描述性统计应该怎么做呢，我们今天一起寻找答案。

01）描述性统计主要关注数据的三大内容

1.集中趋势：指标包括均值、众数、中位数，其中均值包括截尾均值、几何均值、调和均值等。

2.离散趋势：指标包括频数、相对数、方差、标准差、标准误、全距、四分位间距、四分位数、百分位数、变异系数等。

3.数据分布情况

2）关于描述性统计应该怎么做

就实证文章而言，描述性统计主要是对已经清洗和处理完毕、可以直接用来开展回归分析的数据的统计特征（比如样本量、均值、标准差等）进行分析。从流程上来说，描述性统计是回归分析的必备前奏，有两点可以体现：一是所有的实证文章都会报告描述性统计的结果（必备），二是在所有的实证文章中描述性统计部分都在回归分析之前（前奏）。之所以啰嗦地强调这一点，是因为很多科研新手对描述性统计并不重视，拿到原始数据后就急不可耐地直接开始跑回归，陷入了马光荣老师讲的误区9：不描述数据。

在我看来，描述性统计不仅是在展示论文数据的统计特征，更是在向读者传递一个重要信息：你可以从数据层面相信我的实证结论。举个例子，之前有学弟抱怨说总是得不到显著的结果，我一看他的描述性统计表，粗糙得不行，存在大量的极端值没有处理，便建议他把极端值剔除掉或者缩尾处理后再试试，再试的结果便是眉开眼笑的三颗星。所以说，如果进行回归分析的数据本来就有问题，实证结果又怎么令人信服呢？

3）描述性统计可用到的工具九数云

1.九数云是在线零代码数据分析工具。无需安装，有网即用，跨多平台，且永久免费。不仅不用花费时间下软件，也不用在数据分析刚入门时就去学晦涩的sql vba代码。这一点就已经让我十分心动了,毕竟谁也不想在快要交报表时还要去钻研自己不那么理解的代码与公式。

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