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描述性统计分析，就是用来概括、描述数据整体状况以及数据各特征的统计方法。对于定量数据，比如量表评分（非常不满意,不满意,非常满意等）或者身高体重的值，可以通过描述性分析，计算数据的集中性特征和波动性特征等。在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性分析，再选择进一步分析的分析方法。
常见指标分类
描述性统计指标大致可分为三类：集中趋势指标、离散趋势指标、分布形态指标。
集中趋势指标
集中趋势指标用于测量集中趋势，或者数据分布中心值的统计量，常用的集中趋势指标有平均数、中位数、众数等。
- 平均值通常用于描述样本的整体态度情况
- 众数用于描述样本的集中趋势点，代表多数的水平情况
- 中位数用于表示样本的中间态度情况
离散趋势指标
离散趋势是反映资料的变异程度，常用指标有极差、四分位间距、方差与标准差、变异系数。
极差：最简单的离散趋势，即分布中最大值和最小值之间的差。
方差与标准差：方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。标准差是使用最为广泛的一种离散趋势量，即显示一批数据的值与均值之间平均差异的离散趋势量。
25分位数是指有25%的点低于该值；类似还有中位数代表有50%的点低于该值，75分位数代表有75%的点低于该值。
IQR（四分位距）：等于75分位数 – 25分位数，表示数据集中情况。
变异系数(CV)：变异系数大，说明数据的离散程度也大；变异系数小，说明数据的离散程度也小。当进行两个或多个变量离散程度的比较时，如果单位和（或）平均数不同时，就需采用变异系数来比较。
分布形态指标
峰度和偏度：在数据分析中，通常需要用偏度和峰度两个指标来判断数据正态性情况，峰度的绝对值越大，说明数据越陡峭，峰度的绝对值大于3，意味着数据严重不正态。同时偏度的绝对值越大，说明数据偏斜程度越高，偏度的绝对值大于3，意味着严重不正态（可通过正态图查看数据正态性情况）。
其他说明
- 在研究变量描述性分析时，应首先将反项题进行反向处理，使用SPSSAU数据编码功能反向赋值。
- 描述性分析通常可用于查看数据是否有异常（最小值或最大值查看），比如出现-2，-3等异常等。
- 除了使用描述性分析外，也可使用箱盒图直观展示数据分布情况。
- 通常情况下，描述性分析以变量为单位进行即可，如果希望进行更深入的分析，那么需要对变量对应的各个题项进行统计平均数。如果某个变量特别重要而且仅由少数题项表示，则可以通过计算各项的频数和百分比进行深入分析说明。
- 对于问卷题项中的排序题，也可以使用描述性分析，通过计算平均值描述、分析选项的排名情况。
- 描述分析与频率分析的不同之处在于：描述分析提供的统计量仅适用于连续变量，频率分析既可用于分析连续变量，也可用于分析定类变量。
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