3.1.1 定量變量的圖表示：直方圖、盒形圖黄锤、莖葉圖、散點圖食拜。
3.1.2 定性變量的圖表示：餅圖和條形圖鸵熟。
3.1.3 其它圖描述法：Chernoff面孔圖、星圖负甸、Lorenz曲線
3.2如何用少量數字來概括數據
由于定性變量主要是計數流强，比較簡單痹届，最常用的概括就是比例或百分比，所以下面主要介紹關于定量變量的數字描述打月。
除了圖表队腐，還可以用匯總統計量或概括統計量來描述定量變量的數據。
3.2.1 數據的“位置”
與“位置”有關的統計量被稱為位置統計量奏篙。
最常用的位置統計量為小學學到的算數平均值柴淘，在統計學中被稱為均值，更嚴格叫樣本均值秘通。
均值容易被少數極端值影響为严，但不會對中位數影響太大（因此次稱中位數比均值穩(wěn)健）肺稀。（樣本）中位數是數據按大小排列后位于中間的那個數（若為偶數第股，則為其兩個的平均值）。
除了中位數之外盹靴，還有上下四分位數炸茧。
在樣本中出現最多的某一數目被稱為眾數。在定性變量中稿静，由于記錄的是頻數梭冠，因此眾數比較常用。
3.2.2 數據的尺度
理解數據的尺度：不患寡而患不均改备。
尺度統計量是描述數據散布控漠，即描述數據集中與分散程度或變化的度量。
最簡單的尺度統計量是極差悬钳，即極大值和極小值之間的差盐捷。由此可以推出四分位數極差或四分位數間距的定義，它描述了中間半數觀測值的散布情況默勾。
另一個常用的統計量為（樣本）標準差碉渡。它度量樣本中各個數值到均值距離的一種平均。標準差實際上是方差的平方根母剥。樣本方差是各觀測值到均值距離的平方和除以減去1的樣本量滞诺。
顯然，如果標準差越大环疼，數據中的觀測值就越分散习霹，如果還左右對稱，則是單峰數據對稱炫隶。
即便出于同一個總體淋叶，樣本量相同的不同樣本也會有不同的均值，這種來自許多不同樣本的均值的標準差稱為標準誤差伪阶，也叫均值的標準誤差煞檩。
標準誤差定義為標準差除以樣本量的平方根处嫌。
3.2.3 數據的標準得分
標準化Normalizition，又稱為數據歸一化形娇。
均值和標準差不同的數據不能直接比較锰霜，但是可以把它們進行標準化之后，在比較標準化后的數據桐早。
標準化的方法有很多癣缅，需要依據意圖而選用。一個標準化最常見的標準化方法是把某樣本原始觀測值（亦稱得分哄酝，score）和該樣本之差除以該樣本的標準差友存，把各個樣本的觀測值轉換為標準得分，就可以進行比較了陶衅。
標準化之后屡立，數據總的尺度和位置會變化，但是數據內部點的相對位置沒有變化搀军。
數據標準化是有確切的理論基礎和實際目的膨俐，不能隨意進行。
