【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分析是了解其整体特征的重要手段。通过计算和展示该变量的统计值，可以更直观地掌握其分布情况、集中趋势以及离散程度等关键信息。以下是对某一变量的综合统计描述，包括主要的统计指标及其意义。
一、统计值总结
1. 平均值（Mean）：反映变量的平均水平，是所有数据之和除以数据个数。
2. 中位数（Median）：将数据按大小顺序排列后位于中间位置的数值，用于衡量数据的中心位置，尤其适用于偏态分布。
3. 众数（Mode）：出现频率最高的数值，适用于分类变量或离散型数据。
4. 标准差（Standard Deviation）：衡量数据与平均值之间的偏离程度，数值越大表示数据越分散。
5. 极差（Range）：最大值与最小值之差，反映数据的变动范围。
6. 四分位距（IQR）：第三四分位数（Q3）与第一四分位数（Q1）之差，用于衡量中间50%数据的离散程度。
7. 偏度（Skewness）：衡量数据分布不对称性的指标，正偏表示右尾长，负偏表示左尾长。
8. 峰度（Kurtosis）：衡量数据分布的尖峭程度，高峰度表示数据集中在均值附近，低峰度则说明数据分布较为平坦。
二、统计值表格展示
| 统计指标 | 数值 | 说明 |
| 平均值（Mean） | 15.6 | 数据的平均值，反映总体水平 |
| 中位数（Median） | 15.0 | 数据中间位置的值，受极端值影响较小 |
| 众数（Mode） | 14 | 出现次数最多的数值 |
| 标准差（SD） | 2.3 | 数据波动程度，数值越大越分散 |
| 极差（Range） | 9 | 最大值与最小值之差，显示数据跨度 |
| 四分位距（IQR） | 3.5 | 中间50%数据的宽度，反映数据集中程度 |
| 偏度（Skewness） | 0.3 | 稍微右偏，数据右侧有较长尾部 |
| 峰度（Kurtosis） | 2.1 | 轻微尖峰分布，数据比正态分布更集中 |
三、总结
通过对样本中某一变量的统计值进行综合分析，我们可以清晰地了解该变量的基本特征。从上述表格可以看出，该变量的平均值为15.6，中位数为15.0，两者接近，表明数据分布相对对称；标准差为2.3，说明数据波动不大；而偏度为0.3，略呈右偏，提示可能存在一些较高的异常值。此外，峰度为2.1，显示数据分布较正态分布更为集中。
这些统计指标不仅有助于我们理解变量的整体表现，也为后续的数据建模、假设检验以及结果解释提供了重要依据。在实际应用中，结合图形化工具（如直方图、箱线图等），可以进一步验证统计值的合理性，并提升数据分析的准确性。