描述性统计计算指南

LibreOffice Calc 电子表格，包含执行统计分析的宏，用于教育目的。目前仅支持描述性统计。适用于 LibreOffice 4.4.1.2 及更高版本。

R 语言的性统计功能还挺全的，尤其是刚开始数据的时候，用起来顺手又直观。像summary()、mean()、sd()这些基本函数就不多说了，简单直接，适合先快速看个。 summary()函数的整体表现还不错，常跟str()搭配着用，能快速把数据结构和数值分布摸清楚。你也可以自定义一些函数，比如求中位数、分位数啥的，写几行代码就搞定。 分组统计也蛮方便的，用aggregate()或者dplyr::group_by()配合summarise()，能轻松分类变量。比如你想看不同性别的平均收入，用个group_by(sex) %>% summarise(mean(income))就出来了，效率挺高。

Excel 的性统计功能，说实话，真挺适合刚入门数据的朋友。“用 Excel 进行性统计.rar”这套资料，包含了 PPT+可操作的 Excel 练习表，内容扎实，也接地气，适合边看边动手。数据预部分讲得细，像怎么缺失值、怎么把文本转成日期格式，都有示范，不像有些教程只讲概念不讲方法。基础统计量像平均值、中位数、标准差，直接用 Excel 的函数就能算，比如=AVERAGE(A2:A100)，简单实用。数据可视化这块也比较丰富，柱形图、饼图、雷达图都有讲，连怎么加趋势线、误差线这些小技巧也没落下。另外，条件格式化和数据透视表这两块内容还蛮实用，像突出显示最大值、快速汇总某列平均数，几步就搞定，

四、描述性统计试验资料特征数t集中性：算术平均数；中数；众数；几何平均数t离散性：极差；标准差；变异系数；偏度函数；峰度函数偏度函数返回分布的偏斜度。偏斜度反映以平均值为中心的分布的不对称程度。正偏斜度表示不对称边的分布更趋向正值，负偏斜度表示不对称边的分布更趋向负值；峰度函数返回数据集的峰值，表示次数分布高峰的起伏状态。峰值反映与正态分布相比某一分布的尖锐度或平坦度。正峰值表示相对尖锐的分布，负峰值表示相对平坦的分布。

频率的结果解释用得比较多的还是 SPSS 里的频率表和图表。输出清晰，逻辑直观，适合初学者上手。这个教程里讲了怎么从 SPSS 输出频率表、条形图和直方图，还配了老师的，结合图表来，挺直观的。 频率表格用来看数据分布，是分类变量；而条形图和直方图就能把数字变成图像，一眼看清楚分布趋势。你在做问卷、用户调研这些时候，直接拿来用就方便。 如果你也常做数据可视化，推荐你再看看这几个资源：Matlab 条形图顺序计时器挺新颖的，Excel 条形图也比较灵活，适合快速出图。 另外，这篇 SPSS 频率文章也是从使用角度出发的，逻辑清晰，跟这个教程搭配着看会更有感觉。 如果你刚开始用 SPSS，建议边学边

性统计的基本功，传播学研究里少不了。Excel 的操作简单，复制粘贴就能跑出均值中位数。R 语言适合爱写代码的你，配个数据框，summary()函数一打，啥都有了。SPSS就比较图形化，拉一拉菜单就能看到频率分布、标准差啥的，挺适合刚入门的朋友。 Python的玩法就多了，想自动化数据，用pandas.describe()就顺手，再来个matplotlib画图也方便。要是你平时用LibreOffice Calc，它也带性统计工具，虽然界面不花哨，但基本功能齐全，响应也快。 还有个挺实用的点：你要是做图表，SPSS和Excel都有现成的直方图、箱形图。是箱形图，看看中位数、异常值，一目了然。如果

MSI521 的统计作业其实挺锻炼人的。从数据清洗、单变量，到建回归模型再优化，步骤清晰、节奏合理。对新手来说，有点挑战，但一步步来就能上手。重点在于你得真动手、真思考，靠复制粘贴是混不过去的。数据是城市房价相关的，做得好的话，基本能搭出一套还不错的预测模型。要是你熟点 SPSS、Excel 或 SAS 这些工具，那就更省力了。不会也没关系，作业里有不少提示，按流程来就行。有几个点要注意：模型解释要写清楚，不能只跑个结果就交差。还有，整个作业要求不能用 AI 工具辅助写报告哦，这点要留意，别搞乌龙。实在做不下去了？可以看看这几个参考资料，像SPSS 回归或者城市房价预测模型，都挺有的。你如果对

报表3.1展示了使用SAS进行描述性统计分析的数据。观察到不同区域、性别和类型的样本在各项指标下的变化情况。数据显示，技术进步对数据分析方法产生深远影响，特别是在缺失数据处理和多变量交叉分类组别的处理方面。在分析过程中，应特别注意遗漏数据的处理方法和输出文件变量的设置。

LabVIEW宝典中提供了描述性统计分析表，包括N数、均值、标准差和标准误差。例如，通勤时间的平均值为19.53分钟，标准差为3.75479。