深入解析统计描述，指的是利用制表、分类、图形以及计算汇总数据等方式，对数据特性进行全面阐述的一系列活动。这一过程旨在全面统计调查总体的相关数据，特别是关于各变量的详细信息，主要涵盖数据的频数分析、中心倾向分析、离散度分析、分布情况以及基础统计图形的运用。
①频数分析的实践应用。例如，针对问卷数据或病例数据中涉及的人口学特征，如性别、职业和学历等，预处理阶段会通过频数分析和交叉频数分析来识别异常值。
②中心倾向分析的重要性。此项分析用于反映数据的普遍水平，常用指标包括平均值、中位数和众数等，它们共同描绘出数据的集中趋势和主要倾向。
③离散度分析的实质。该方法主要用于揭示数据间的差异程度，主要指标包括方差和标准差，它们帮助我们更清晰地理解数据的分散情况和稳定性。
④数据分布的假设。在统计分析中，通常假定样本所属总体的分布遵循正态分布原则，这是进行进一步数据分析的基础。
⑤统计图形的运用。通过图形方式直观地展示数据，相比文字描述更加清晰简明。在SPSS软件中，可以轻松绘制各类统计图形，如条形图、饼图和折线图等，以辅助数据分析。
现以两组服用不同降压物（A与B）的患者数据为例，需对其性别、年龄和收缩压进行描述性统计分析。这些数据是研究论文中常见的定量与定性数据，其中定量数据可能呈现正态或非正态分布，因此需采用不同的统计方法（如均数、标准差适用于正态分布数据；中位数、四分位数适用于非正态分布数据）。而定性数据则通常采用率和构成比（即百分比）来描述。
在学术论文中，除了描述性统计分析的结果会以表格形式呈现外，还会进一步探讨各组间的差异性，采用对比分析的方法来探讨不同组间是否存在统计学上的差异。这一部分内容将在后续课程中深入讨论。
SPSS实际操作详解
结果分析与描述