除了绘制图外，另外一种描述性统计分析的方式是计算相应的统计数字。存在两种类型的统计数字，即关于变量集中趋势和变异情况的统计数字。

1.集中趋势的测量

集中趋势也就是平均值，它是用一个值代表总体的变量分布。存在有三种平均值：平均数(mean)、众数(mode)和中位数(median)o

(1)平均数

平均数(或算数平均数)是最常使用的，把一组数相加然后除以这些数的个数计算得出。例如，为了计算家庭中的平均儿童数目，你需要把所有家庭中的儿童数目加总并除以家庭数，进而得到想要得到的结果。

(2)众数

众数是一组数中出现频率最高的那个数，一组数中可能存在一个以上的众数。

(3)中位数

中位数是把一组数按照顺序排列时位于中间位置的数，除了定类数据外，其他类型的数据都存在中位数。如果有偶数个数，那么该组数的中位数就是中间两个数的平均值。

(4)平均数、众数和中位数的特点

三个平均值一均数、众数和中位数都有各自相应的特点。不同于众数和中位数,平均数是通过数学计算得到的数值，并可用于进一步计算。中位数则并不是通过数学得到的数值，也不可以进一步计算，也不会被极值影响。众数是指出现频率最高的数，也不能用于进一步计算。

那么，到底什么时候选择平均数、众数和中位数呢？我们总结如下，当出现以下情况时，我们应该使用平均数：
•需要一个广泛理解的统计数据；
•需要考虑所有数值甚至是异常值；
•需要一个用于后续分析的统计数据；
•不需要一个真实存在的数据；
•你所分析的数据是定距数据或定比数据。

当出现以下情况时，我们应该使用中位数：
•需要一个不受异常值影响的平均值；
•不需要进一步的统计计算；
•中间的值有某些特点；
•需要一个更具代表性的现实存在的数值；
•是定距变量或定比变量。

当出现以下情况时，我们应该使用众数：
•不需要进行进一步统计分析；
•只对出现频率最高的数字感兴趣；
•是计量数据（定距数据或定比数据）或非计量数据（定类数据或定序数据）。

2.变异测量

常用于描述变量变动情况的有极差和标准差。正如我们看到的那样，知晓数据的计量尺度在决定采取哪种变量变动分析时极其重要。

（1）极差

极差（range）是一组数据中最大值和最小值的差，适合于定距数据和定比数据分析。极值越大，则该组数据分布越广泛；极值越小，则该组数据分布越集中。但是，极值非常容易受极端值影响。

（2）方差与标准差

标准差（standarddeviation）测量的是一组数据距离其平均值总的平均距离，和极差一样，标准差越大，则分布越广泛。

标准差是一个很有用的统计数据，特别是和平均数一起使用时。例如，当你比较A服务和B服务时，它们的价格平均数都是79英镑，但是A服务的收费标准差却更大，A的标准差是22英镑，B的标准差是14英镑。这告诉我们，在A和B平均数相同的情况下，服务A的价格变动幅度更大。接下来就需要解释为什么存在这种差异，可能是服务A的附属服务收费更高，或者是一两家供应商收费更高？