敘述統計學：單變量實例
分配模型(distribution shape)
摘要量化資料，可看見被觀察分數是否沿著分數連續體，傾向聚集於某一(或更多)點
常態分配(normal distribution)
偏斜分配(skewed distribution)
正偏斜(positively skewed)，尾端朝向分數連續體的高分處
負偏斜(negatively skewed)，尾端朝向分數連續體的低分處
多峰(multimodal)
雙峰(bimodal)
三峰(trimodal)
圖表方法
文字形式
多用全距、平均數和標準差、全距及平均數和標準差
直方圖及長條圖
長條圖(bar graph)與直方圖的形式與目的幾乎相同，水平軸代表質化變項的不同類目
直方圖(histogram)，垂直的長柱(或線)用以指出特定分數在資料集裡出現的次數
莖葉圖
stem-and-leaf display
垂直線左邊為分數區間，稱為莖；
右邊則呈現所有數據最後一個數值，稱為葉
沒有資訊遺漏問題的分組次數分配
次數分配
累積次數分配(cumulative frequency distribution)，
以標示累積次數(cumulative frequency)或
累積百分率(cumulative percentage)呈現
分組次數分配(grouped frequency distribution)：
分組區間(class intervals)，允許資料被摘要地更簡潔
簡單次數分配(simple frequency distribution)，
非分組次數分配(ungrouped frequency distribution)
藉由測量依變項，他們最後可以被歸在同一類或得到相同的分數
矩形分配(rectangular)，無任何叢集現象
峰度(kurtosis)
尖峰態(leptokurtic)
低峰態(platykurtic)
常峰態(mesokurtic)
集中趨勢的測量
眾數(mode)，出現頻率最頻繁的分數
中位數(median)，分數分布的中點
平均數(mean)，一個點，並最小化所有分數到此點的集體距離
變異性的測量(measure of variability)
指出分數集當中的離散(dispersion)程度
分數相似，同質的(homogeneous)；
分數不相似，異質的(heterogeneous)
標準差(standard deviation)；變異數(variance)
變異係數(coefficient of variation)，標準差除以平均數
標準分數(standard score)
Z分數(z-score)
T分數(T-score)