第二章样本描述性统计与报表输出

描述性统计分析报告怎么写1. 引言描述性统计分析是统计学中一种常见的数据分析方法，通过对数据的基本统计量进行计算和描述，来分析和总结数据的特征和规律。

本文将介绍如何撰写一份完整的描述性统计分析报告，以便读者能够了解你所分析的数据集。

2. 数据概述在描述性统计分析报告中，首先需要对数据进行概述。

这部分可以包括以下内容：•数据来源：说明数据的来源和采集方式。

•样本规模：描述数据集中的样本数量。

•变量说明：对数据集中的各个变量进行简要描述，并说明其含义和取值范围。

3. 数据质量分析描述性统计分析报告还需要对数据的质量进行分析。

以下是一些常见的数据质量指标：•缺失值分析：统计各个变量中缺失值的数量和比例，并对缺失值的原因进行分析。

•异常值分析：检测数据集中是否存在异常值，并对异常值进行统计和分析。

•重复值分析：检测数据集中是否存在重复值，并对重复值进行统计和分析。

4. 描述性统计分析描述性统计分析的核心是计算并描述数据的基本统计量。

以下是一些常用的基本统计量：•平均值：计算数据的平均值，即各个数据点的算术平均数。

•中位数：计算数据的中位数，即将数据按大小排序后位于中间位置的值。

•众数：计算数据的众数，即频率最高的值。

•方差：计算数据的方差，即各个数据点与其均值的差平方的平均数。

•标准差：计算数据的标准差，即方差的平方根。

•百分位数：计算数据的百分位数，即将数据按大小排序后位于相应百分比位置的值。

对于每个基本统计量，都应进行描述和解释，可以使用表格、图表等形式呈现结果。

5. 变量关系分析除了对单个变量进行分析之外，描述性统计分析报告还可以分析变量之间的关系。

以下是一些常用的变量关系分析方法：•相关分析：计算各个变量之间的相关系数，并进行解释和分析。

•独立性分析：对两个分类变量之间的关系进行卡方检验，并进行解释和分析。

6. 结论和建议描述性统计分析报告的最后一部分是结论和建议。

在此部分中，应对前面的分析结果进行总结，并提出相关的建议。

统计学中的描述性统计分析方法统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解读的学科，它可以帮助我们更好地理解和解释数据。

描述性统计是统计学中的一个重要分支，旨在总结和揭示数据的基本特征。

在本文中，我们将介绍统计学中常用的描述性统计分析方法。

一、数据收集与整理描述性统计分析的第一步是数据收集，通过合适的调查问卷、实验或观察，我们可以获取所需的数据。

在数据收集完成后，我们需要对数据进行整理和准备，以便后续的分析。

二、测量指标在描述性统计中，我们常用各种测量指标来描绘数据的中心趋势、离散程度以及数据之间的关联性。

1. 中心趋势测量中心趋势测量用来反映数据集中的一个“典型值”。

（1）平均数（Mean）：平均数是数据集中所有观测值的总和除以观测值的数量。

它可以用来衡量数据的总体情况。

（2）中位数（Median）：中位数是将数据集按大小顺序排列后的中间值。

它可以忽略异常值的影响，更好地反映数据的中心位置。

（3）众数（Mode）：众数是数据集中出现频率最高的值。

它在描述分类数据时特别有用。

2. 离散程度测量离散程度测量用来反映数据集的分散程度。

（1）标准差（Standard Deviation）：标准差是数据集各个观测值与平均数之间的偏离度的平均值。

它反映了数据的总体分散程度。

（2）方差（Variance）：方差是各个观测值与平均数之间偏离度的平方的平均值。

它是标准差的平方。

（3）极差（Range）：极差是数据集中最大值与最小值之间的差值。

它可以用来衡量数据的全局范围。

三、数据可视化数据可视化是描述性统计分析中非常重要的一部分。

通过图表和图形的方式展示数据，可以使数据的特征更加直观地呈现出来。

1. 条形图（Bar Chart）：条形图用于对比不同类别或组之间的数据差异。

2. 折线图（Line Chart）：折线图可以展示变量随时间的变化趋势。

3. 饼图（Pie Chart）：饼图适用于展示分类数据的比例关系。

4. 散点图（Scatterplot）：散点图可以直观地显示两个变量之间的关系。

报告中常用的统计指标和描述性统计方法统计学作为一门研究数量关系的科学，广泛应用于各个领域。

在进行统计分析时，我们常常需要使用各种统计指标和描述性统计方法，来帮助我们更好地理解和呈现数据的特征。

本文将针对报告中常用的统计指标和描述性统计方法展开详细论述，包括以下六个主题：一、平均数的计算与应用平均数是最常见的统计指标之一，它能够反映数据的集中趋势。

我们常用的平均数有算术平均数、加权平均数和几何平均数等。

在报告中，我们可以通过计算平均数，来描述一组数据的整体水平。

同时，平均数还可以用于比较不同组的数据，并进行定量分析。

二、离散程度的度量与解释离散程度是描述数据分散情况的统计指标，常用的离散程度指标有方差和标准差等。

方差反映了数据相对平均值的分散程度，而标准差是方差的平方根。

这些指标能够帮助我们了解数据的波动情况，并进行风险管理和预测。

三、分布形态的描述与判断数据的分布形态是指数据的分布特征，常见的分布形态有对称分布、偏态分布和峰态分布等。

在报告中，我们可以使用偏度和峰度等统计指标，来定量描述数据的分布形态，并判断数据是否符合正态分布。

这能够提供有关数据的进一步洞察，为后续分析提供参考。

四、相关性的分析与解释相关性分析可以帮助我们揭示数据之间的关联程度。

常见的相关性指标有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和判定系数等。

这些指标可以帮助我们判断变量之间的线性相关性，并进行因果关系的推断。

在报告中，相关性分析有助于我们发现变量之间的相互作用，进而指导决策和行动。

五、显著性检验的原理与应用显著性检验是统计推断的重要工具，用于判断样本数据与总体之间是否存在显著差异。

在报告中，我们可以借助显著性检验的方法，来分析样本的统计显著性，并进行结论的推断。

常用的显著性检验方法有 t 检验、方差分析和卡方检验等，它们可以帮助我们进行统计推论和决策。

六、回归分析的原理与应用回归分析是用于建立变量之间关系的统计方法。

常见的回归分析方法有线性回归、多项式回归和逻辑回归等。

描述性统计分析报告怎么写1. 引言描述性统计分析是一种十分重要的统计方法，它能够帮助我们通过对数据的总结、描述和解读，全面了解数据的分布特征、趋势和差异。

在撰写描述性统计分析报告时，下面的几个方面是需要考虑的：2. 样本描述首先，对于数据集中的每个变量，你需要提供有关样本的基本描述。

这包括样本的总数、缺失值、异常值等情况。

通过这些描述，读者可以了解到你所研究的数据的情况。

3. 中心趋势测量接下来，你需要对每个变量的中心趋势进行测量。

一些常见的中心趋势测量包括平均值和中位数。

平均值是所有观察值的算术平均值，中位数是将所有观察值按大小排序后的中间值。

这两个量可以提供对数据集中心的定量描述。

另外，你还可以使用众数、加权平均值等测量方法。

4. 分布特征分析除了中心趋势测量之外，还需要对数据的分布特征进行分析。

这包括描述数据的离散程度和对称性。

一些常见的分布特征分析方法包括标准差、方差、四分位数等。

标准差和方差描述了数据的离散程度，四分位数描述了数据的分位数分布情况。

5. 变量关系分析在描述性统计分析报告中，也需要考虑变量之间的关系。

这可以通过相关系数、散点图、箱线图等方法来实现。

相关系数是衡量两个变量之间线性关系强度和方向的统计指标。

散点图可以直观地显示两个变量之间的关系，箱线图展示了数据的分布情况和异常值的存在。

6. 结论和讨论最后，在描述性统计分析报告的结尾，你需要对分析结果进行总结和讨论。

这包括对样本描述、中心趋势测量、分布特征分析和变量关系分析的结果进行综合评价。

你可以提出一些发现、洞察或结论，并讨论你觉得这些结果可能产生的原因。

7. 参考文献在描述性统计分析报告的最后，你需要列出参考文献。

这些参考文献可以是你所用到的学术论文、书籍、数据源等。

在列举参考文献时，需要按照规范的引用格式进行。

总结在描述性统计分析报告写作过程中，需要分析并描述样本、中心趋势测量、分布特征分析和变量关系分析。

最后，需要对结果进行综合评价，并提出结论和讨论。

第二章描述性统计命令与输出结果说明上述数据也可以用变量x表示血磷测定值，分组变量group=0表示患者组和group=1表示健康组(如：患者组中第一个数据为2.6，则x=2.6，group=0；又如：健康组中第三个数据为1.98，则x为1.98以及group为1)，并假定这些数据已以STATA格式存入ex2a.dta文件中。

计算资料均数，标准差命令summarize，以述资料为例：. summarizeVariable Obs Mean Std. Dev. Min Maxx1 11 4.710909 1.302977 2.6 6.53x2 13 3.354615 1.304368 1.67 5.78Mean 均值；Std.Dev.标准差即：本例中急性克山病患者组的样本数为11，血磷测定值均数为4.711(mg%)，相应的标准差为1.303，最小值为2.6以及最大值为6.53；健康组的样本量为13，血磷测定值均数为3.3546，相应的标准差为1.3044，最小值为1.67以及最大值为5.78。

计算资料均数，标准差，中位数，低四分位数和高四分位数的命令summarize 以及子命令detail，仍以述资料为例：. summarize x1 x2,detailx1Percentiles Smallest1% 2.6 2.65% 2.6 3.2410% 3.24 3.73 Obs 1125% 3.73 3.73 Sum of Wgt. 1150% 4.73 Mean 4.710909Largest Std. Dev. 1.30297775% 5.78 5.5890% 6.4 5.78 Variance 1.69774995% 6.53 6.4 Skewness -.081344699% 6.53 6.53 Kurtosis 1.809951x2Percentiles Smallest1% 1.67 1.675% 1.67 1.9810% 1.98 1.98 Obs 1325% 2.33 2.33 Sum of Wgt. 1350% 3.6 Mean 3.354615Largest Std. Dev. 1.30436875% 4.17 4.1790% 4.82 4.57 Variance 1.70137795% 5.78 4.82 Skewness .296394399% 5.78 5.78 Kurtosis 1.875392.结果：Percentiles 显示了从1%到99%的分位数的取值。

描述性统计分析报告在统计学中，描述性统计分析是对数据进行整理、总结和展示的过程，通过描述性统计分析，我们可以更好地理解数据的特征和规律。

本报告将对某公司销售数据进行描述性统计分析，以便更好地了解销售情况并为未来的决策提供参考。

首先，我们将对销售数据的基本特征进行描述性统计分析。

销售数据包括销售额、销售数量、销售渠道等指标。

我们将计算这些指标的平均值、中位数、标准差等统计量，以便了解销售数据的集中趋势和离散程度。

通过描述性统计分析，我们可以得出销售额的平均值为XXXX万元，中位数为XXXX万元，标准差为XXXX万元，表明销售额的波动较大，需要进一步关注。

其次，我们将对销售数据的分布情况进行描述性统计分析。

销售数据的分布情况反映了销售情况的差异性和波动性。

我们将绘制销售额、销售数量的频数分布直方图和箱线图，以便观察销售数据的分布情况。

通过描述性统计分析，我们可以发现销售额呈现右偏分布，销售数量呈现正态分布，这表明销售额的波动较大，需要加强管理和控制。

最后，我们将对销售数据的相关性进行描述性统计分析。

销售数据之间的相关性反映了销售指标之间的关联程度。

我们将计算销售额与销售数量、销售额与销售渠道之间的相关系数，以便了解销售数据之间的关联情况。

通过描述性统计分析，我们可以得出销售额与销售数量之间的相关系数为XXXX，销售额与销售渠道之间的相关系数为XXXX，表明销售额与销售数量之间存在一定的正相关关系，需要进一步研究和分析。

综上所述，通过描述性统计分析，我们可以更好地了解销售数据的特征和规律，为未来的决策提供参考。

在未来的工作中，我们将加强对销售额的管理和控制，进一步研究销售数据之间的关联关系，以便提高销售业绩和效益。

通过本次描述性统计分析报告，我们对销售数据有了更深入的了解，为未来的决策提供了参考。

希望本报告能够对公司的发展和决策提供帮助。

stata输出命令全记录：描述性统计、相关性分析、回归结果一、描述性统计ssc install outreg2【安装outreg2】sum var1 var2……【描述性统计命令sum 变量var1 var2……】outreg2 using test1.doc, replace sum(log)【将结果输出到test1.doc文件中】二、相关系数表方法1：ssc install logout【安装logout】logout, save(test2) word replace: pwcorr var1 var2……, sig star(0.1)【将结果输出到test2.rtf文件中，p值小于0.1的标*】方法2：ssc install logout【安装logout】网上下载pwcorr_a.ado文件，放入stata12\ado\base\p 文件夹中logout, save(test3) word replace: pwcorr_a var1 var2……, star1(0.01)star5(0.05)star10(0.1)【将结果输出到test3.rtf文件中，p值小于0.1的标*，小于0.05标**，小于0.01标***】需要注意的是，logout 命令得到的表格一般会存在错位和空行的现象，这就需要手动做一些调整，如将第一行的表头往右移一列，p 值向右移，并将多余的行删掉，同时还要对p 值加上括号，并在表的底端注明星号的含义。

三、回归结果qui reg y x（qui表示执行命令但不汇报回归结果）est sto ols（est sto表示储存回归结果，文件名为ols）est table ols,b se（选择项“b”表示显示回归系数，“se”表示显示标准误）用一颗星表示10%的显著性，两颗星表示5%的显著性，三颗星表示 1%的显著性，可使用如下命令：est table ols,star(0.1 0.05 0.01)Stata 官方命令“estimates table”无法同时显示回归系数、标准误与表示显著性的星号。

报告中的输出结果分析和解释一、数据的收集和整理在进行输出结果的分析和解释之前，首先需要对数据进行收集和整理。

数据的收集可以通过实地调查、统计数据、问卷调查等方式进行，确保所获得的数据具有可信度和代表性。

接下来，将收集到的数据进行整理和处理，包括删除异常值、填补缺失值、数据标准化等步骤，以确保数据的准确性和一致性。

二、数据的描述性统计在输出结果的分析和解释中，对数据进行描述性统计是必不可少的一步。

描述性统计可以帮助我们了解数据的基本特征和分布情况。

常见的描述性统计方法包括平均值、中位数、标准差、最大值、最小值等指标。

通过对这些指标的计算和分析，我们可以对数据的整体特征有一个初步的了解。

三、数据的可视化分析除了描述性统计之外，数据的可视化分析也是非常重要的一步。

通过图表的方式展示数据，可以更直观地观察数据的分布和趋势。

常见的数据可视化方式包括折线图、柱状图、饼图、散点图等。

通过对这些图表的绘制和分析，我们可以进一步研究数据之间的关系和规律。

四、数据的相关性分析在分析数据的输出结果时，了解数据之间的相关性是十分重要的。

通过相关性分析，可以帮助我们确定数据之间的关联程度和方向。

常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。

通过对相关系数的计算和解释，我们可以判断哪些因素对于输出结果具有显著影响。

五、数据的回归分析回归分析是一种用来研究因果关系的统计方法。

在输出结果的分析和解释中，回归分析可以帮助我们确定输入因素对输出结果的影响程度和方向。

通过回归分析，我们可以获得回归方程以及各个因素的回归系数，从而对输出结果进行解释和预测。

六、数据的假设检验在分析输出结果时，假设检验是用来验证研究假设是否成立的统计方法。

通过对数据进行假设检验，可以确定输出结果的可靠性和统计显著性。

常见的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。

通过对这些方法的应用和分析，我们可以对输出结果的意义进行科学解释。

通过以上六个标题的展开详细论述，我们可以对报告中的输出结果进行全面的分析和解释。

用E x c e l进行数据分析：描述性统计分析本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Analysis），以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。

描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形，常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。

接下来我们讲讲在Excel2007中完成描述性统计分析。

一、案例场景某网站的专题活动积累了一定访问数据后，需要统计流量的的均值、区间，以及给出该专题访问量差异的量化标准，借此来作为分析每天访问量的价值、参差不齐、此起彼伏一个衡量的依据。

要求得到均值、区间、众数、方差、标准差等统计数据。

二、操作步骤1、打开数据表格，这个案例中用的数据无特殊要求，只是一列数值就可以了。

2、选择“工具”——“数据分析”——“描述统计”后，出现属性设置框注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，可以参考上一篇文章《用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里》。

3、依次选择选项有2方面，输入和输出选项输入区域：原始数据区域，选中多个行或列，选择相应的分组方式逐行/逐列；如果数据有标志，勾选“标志位于第一行”；如果输入区域没有标志项，该复选框将被清除，Excel 将在输出表中生成适宜的数据标志；输出区域可以选择本表、新工作表或是新工作簿；汇总统计：包括有平均值、标准误差(相对于平均值)、中值、众数、标准偏差、方差、峰值、偏斜度、极差、最小值、最大值、总和、总个数、最大值、最小值和置信度等相关项目。

第K大(小)值：输出表的某一行中包含每个数据区域中的第 k 个最大(小)值。

数据统计与报表分析总结近年来，随着信息技术的迅猛发展和大数据的兴起，数据统计与报表分析在企业管理中扮演着至关重要的角色。

作为一名数据分析师，我在工作中广泛应用各种数据分析方法，并通过报表分析为企业决策提供有力支持。

在这篇文章中，我将总结我在过去一年中的工作经验，包括数据统计方法的应用、报表分析的实践以及我对未来数据分析的展望。

一、数据统计方法的应用数据统计方法是数据分析的基础，充分运用各种统计方法对企业数据进行分析，可以揭示出数据背后的规律和趋势，帮助企业制定战略和决策。

在过去一年中，我针对企业的不同需求，运用了多种数据统计方法，包括描述性统计、推断统计、回归分析、时间序列分析等。

首先，描述性统计是最基本也是最常用的统计方法之一。

通过对数据的集中趋势、离散程度和分布形态等进行分析，我可以全面了解数据的特征，并根据分析结果提出相应的改进措施。

其次，推断统计是用于从样本数据中推断总体的统计方法。

通过对抽样数据的分析，我可以对整个总体进行推断和预测，给出决策者更可靠的参考意见。

此外，回归分析和时间序列分析可以用来探究变量之间的关系和拟合趋势，为企业提供更为深入的数据分析和决策支持。

二、报表分析的实践报表分析是将统计和数据分析的结果以报表形式展现，通过直观的视觉效果，使决策者更好地理解和应用数据。

在过去一年中，我凭借熟练的报表分析技巧，为企业提供了精确、全面和易于理解的报表分析。

首先，我充分考虑了受众的需求和背景，针对不同的决策者定制了不同形式和内容的报表。

对于高层管理者，我制作了具有战略性的大型报告，更加注重对整体趋势和关键指标的分析；对于基层管理者，我则提供了更加具体和操作性的报表，帮助他们更好地监控和管理业务。

其次，我注重报表的可视化效果，合理运用图表和图形展示数据，强调数据之间的对比和趋势的变化，努力使报表清晰易懂且富有说服力。

此外，我也加强了与决策者的沟通，确保他们对报表分析的理解和认同，并及时根据反馈意见进行调整和改进。

第二章统计数据的收集、整理与显示2.1统计数据的收集一、统计数据的来源1、直接来源（原始来源）：分为实验和统计调查（直接观察、报告、采访、登记）2、间接来源（二手资料）：出版物、网络二、统计调查组织方式1、分类①按调查单位的范围大小分：全面调查和非全面调查②按调查时间是否连续分：经常性调查和一次性调查③按调查组织方式分：统计报表和专门调查。

其中专门调查又分为普查、重点调查、典型调查、抽样调查2、统计报表制度：按照国家统一规定的各项要求，自下而上地定期向国家和主管部门报送基本统计资料的一种报告制度①优点：能保证统计资料的全面性和连续性；能保证统计资料的统一性和及时性；能满足各级部门对统计资料的需要②缺点：统计报表过多会增加基层负担；有可能由于虚假瞒报而影响统计资料质量3、普查：是指国家为详尽了解某项重要的国情国力而专门组织的一次性全面调查（主要用于搜集时点资料）①作用：可以为抽样调查提供抽样框；可以收集统计报表所不能提供的反映重大国情国力的基本统计信息②局限：由于需要大量的人力、物力、财力，不宜经常进行4、重点调查：是指为了解总体基本情况，在调查对象中只选择一部分重点单位进行调查的一种非全面调查组织方式。

（这些单位数目不多，但其标志值在总体标志总量中占有较大比重，能反映总体的基本情况）①作用：能以较少的投入和较快的速度取得总体基本情况及变动趋势的资料②局限：只适用于客观存在重点单位的情况5、典型调查：是指在对调查对象有一定了解的基础上，有意识的选择少数典型单位进行调查的一种非全面调查方式。

（指在数量表现上具有普遍意义呵呵代表性的总体单位，可以用来推断总体的数量）①作用：一定条件下能估计总体指标数值；可以用来研究新生事物②缺陷：不能确定推断的把握程度，无法计算和控制推断误差6、抽样调查：是指按照随机原则从调查对象中抽取一部分样本单位进行调查，再用样本资料推断把握总体的数量特征的一种非全面调查组织方式。

描述性统计分析报告
描述性统计分析报告是通过对数据进行统计和分析，对数据的基本特征进行描述和总
结的报告。

它通常包括以下内容：
1. 数据概述：对数据的整体情况进行概述，包括数据的来源、样本数量、期间、覆盖
范围等。

2. 数据质量检查：对数据的质量进行检查，包括检查缺失值、异常值、重复值等问题，并进行相应的处理。

3. 变量描述性统计分析：对各个变量的基本统计量进行描述，包括平均值、中位数、
最大值、最小值、标准差等。

还可以通过绘制频率分布表、直方图、箱线图等图表来
展现变量的分布情况。

4. 变量之间的关系分析：对不同变量之间的相关性进行分析，可以使用相关系数、散
点图、热力图等方法来呈现变量之间的关系。

5. 假设检验：对一些特定的假设进行检验，比如两个样本是否具有显著差异、变量之
间是否存在相关性等。

6. 结论和建议：根据对数据的描述性统计分析结果，进行总结和建议，提出对问题或
现象的解释和改进措施。

描述性统计分析报告旨在提供对数据的基本特征的全面总结和了解，为进一步分析和
决策提供参考依据。