【统计值关于样本某一变量的综合描述】在数据分析过程中，对样本中某一变量进行统计描述是了解数据整体特征的重要步骤。通过计算和展示该变量的多个统计指标，可以更全面地理解其分布情况、集中趋势和离散程度。以下是对某一变量的综合统计描述，包括主要的统计值及其意义说明。
一、统计指标总结
| 统计指标 | 数值 | 说明 |
| 平均值（Mean） | 12.5 | 反映变量的集中趋势，所有观测值的总和除以样本数量。 |
| 中位数（Median） | 12 | 将变量按大小排列后位于中间位置的值，不受极端值影响。 |
| 众数（Mode） | 10 | 出现次数最多的数值，适用于分类变量或离散型数据。 |
| 最大值（Max） | 18 | 样本中该变量的最大取值。 |
| 最小值（Min） | 6 | 样本中该变量的最小取值。 |
| 极差（Range） | 12 | 最大值与最小值之差，反映数据的变动范围。 |
| 方差（Variance） | 4.2 | 表示数据与平均值之间的偏离程度，数值越大，数据越分散。 |
| 标准差（Standard Deviation） | 2.05 | 方差的平方根，单位与原数据一致，便于直观理解数据波动性。 |
| 偏度（Skewness） | 0.3 | 描述数据分布的不对称性，接近0表示对称，正偏表示右尾较长。 |
| 峰度（Kurtosis） | 2.8 | 表示数据分布的尖峭程度，与正态分布相比，峰度低则分布较平缓。 |
二、分析说明
上述统计指标共同构成了对某一变量的综合描述。平均值和中位数反映了数据的集中趋势，其中平均值略高于中位数，表明可能存在轻微右偏；而众数为10，说明该值在样本中出现频率最高。
极差为12，显示数据范围较广，但标准差仅为2.05，说明数据整体较为集中，波动不大。方差为4.2，进一步验证了这一点。
从偏度和峰度来看，该变量的数据分布接近正态，但略有右偏，且分布比正态分布更平坦，属于轻尾分布。
三、应用建议
在实际研究中，若发现变量存在偏态或异常值，可考虑使用中位数代替平均值，或对数据进行标准化处理。此外，结合箱线图、直方图等可视化工具，能更直观地判断数据的分布形态和潜在问题。
通过对样本变量的统计描述，可以为后续的假设检验、回归分析等提供基础支持，帮助研究者更准确地把握数据特征，提升分析结果的可靠性。
