SPSS 描述性统计包括哪些内容：集中、离散与分布形态
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描述性统计包括哪些内容，可以归成五类：样本量与缺失、集中趋势、离散程度、分布形态，以及百分位数与离群识别。每一类回答一个不同的问题，合起来才是一个变量的完整画像，下面用 128 份演示数据逐类说明。
五类内容各回答什么问题
以下结果来自本站演示数据（模拟生成，不代表真实研究结论）：从完整演示表随机抽取 128/150 行，种子为 101，年龄、月收入、工作年限、满意度得分 4 个定量变量，缺失 0 个。方法说明见描述性统计。
| 类别 | 常见指标 | 回答的问题 |
|---|---|---|
| 样本与缺失 | 有效样本数、缺失数、不同取值数 | 数据够不够，缺了多少 |
| 集中趋势 | 平均值、中位数 | 典型水平在哪 |
| 离散程度 | 标准差、方差、四分位距、变异系数 | 个体之间差多远 |
| 分布形态 | 偏度、峰度及其 z 值 | 对称吗，尾巴厚吗 |
| 位置与离群 | P2.5 到 P97.5、1.5 倍四分位距栅栏 | 个体大致落在哪，有没有离谱的点 |
下图是本次报告的描述统计三线表，按变量核对单位与有效样本。它提供数值来源，后续各类指标应回到同一行读取，避免在不同变量间抄串列。
集中趋势：平均值与中位数
集中趋势看的是典型水平。年龄的平均值 38.430、中位数 37.000，满意度得分 73.213 与 72.900，两个位置指标接近，但仅靠这点尚不足以确认分布对称。月收入的平均值是 9165.539，中位数 8348.000，均值高于中位数，与右尾较长的图形相互对应；工作年限 7.879 对 7.100，也是同样的方向。二者的相对位置可提示进一步检查分布形状，仍需配合实际图形。
离散程度：标准差、四分位距与变异系数
离散程度看的是波动。月收入的标准差为 4271.620，年龄为 11.166，数字不能直接比，因为单位不同；变异系数把标准差除以均值，但实质比较还要求有意义的比率尺度零点。工作年限的报告值为 58.063%；满意度得分未交代这样的零点，本篇不将其变异系数与年限作高低排名。
四分位距（IQR）是 75 分位数减 25 分位数，对极端值不敏感：月收入为 5444.250，工作年限为 5.500。均值的标准误和 95% 置信区间也属于这一类的补充，描述的是总体均值的不确定性，年龄均值的区间是 [36.477, 40.383]。
箱线图把中位数、箱体与栅栏外观测放在同一画面。不同单位变量共用纵轴时，小量级变量会被压缩，读取年龄或得分应回查数值表，而非从扁平箱体推断没有波动。
分布形态：偏度与峰度
分布形态看对称性和尾部厚度。偏度大于 0 为右偏，小于 0 为左偏；峰度用 Fisher 定义，正态分布为 0。月收入偏度 1.257（z=5.87）、峰度 2.899（z=6.82），判定为显著右偏、尖峰厚尾；工作年限偏度 1.280（z=5.98），同样显著右偏。年龄与满意度得分的 |z| 都没超过 1.96，判定为近似对称。
Shapiro-Wilk 也在这一类：年龄 p=0.035、月收入与工作年限 p<0.001 拒绝正态，满意度得分 p=0.458 不拒绝。它检验分布的正态性，并非直接检验具体研究的组间差异。描述指标还取决于研究目标，原始变量的正态性结果也不能充当所有模型的残差诊断。
百分位数与离群：个体取值落在哪
P2.5 到 P97.5 构成非参数的 95% 参考区间，描述个体取值的范围。月收入为 2401.750 到 20191.275，工作年限为 2.100 到 20.352。它与均值的置信区间含义不同，估计的是个体分布范围；增加样本会提高分位点的估计精度，但它不会像均值置信区间那样趋于一个点。
离群按 1.5 倍四分位距栅栏识别：月收入有 3 个、工作年限有 6 个，共 9 个落在栅栏外，年龄与满意度得分没有。栅栏外的点是分布意义上的离群，不等于错误数据，删不删要看是不是录入错误。
描述性统计包括哪些内容，论文里怎么交代
报告第五张卡会按每个变量是否正态，自动拼出一段可以誊进论文的表述：近似正态的变量报均值±标准差，偏态变量报中位数（P25, P75）。规范的写法要交代四件事：样本量与缺失、选择均值还是中位数的依据、正态性的检验方式、离群值的识别口径。例如月收入的中位数为 8348.000（P25=6012.250，P75=11456.500），n=128，Shapiro-Wilk 拒绝正态。
描述性统计常见错误与核对
- 用图上扁平的箱体判断年限无差异：年限与收入共用轴时量级相差悬殊，应回查年限的四分位距，而非根据箱体像素高度下判断。
- 用收入均值区间描述个体收入范围：该表同时提供均值、分位数和参考区间；写个体取值分布时选用分位点，写总体均值精度时才引用均值区间。
- 将年限栅栏外观测整批删除：本次年限的尾部与收入分布不同，应逐条核查原记录，再说明是否改变纳入范围，保留分析前后的依据。
开通会员后可导出 Word / PDF 报告、使用 AI 解读。下图补充资料来源与分析对象的核对顺序，说明更换单位、样本或观察对象会改变描述的含义。
延伸阅读
常见问题
- 集中趋势和离散程度有什么区别？
- 集中趋势回答「典型水平在哪」，用平均值和中位数；离散程度回答「个体之间差多远」，用标准差、方差、四分位距和变异系数。只报前者会漏掉波动信息。
- 变异系数有什么用，什么时候失真？
- 变异系数等于标准差除以均值，没有单位，适用于有实际零点的比率尺度资料；量纲消除后仍需确认零点及指标意义可比。均值接近 0 时分母趋零，数值会被放大，变量有正有负时也应避开。
- 表里的破折号是算错了吗？
- 不是。某列所有取值相同（常数列）时，标准差为零，偏度、峰度等标准化形态指标没有定义，报告如实写成破折号；Shapiro-Wilk 写「未检验」时，也不能读成服从正态。