应用命令、工作表标识符和示例数据值保留原文。截图、图表和下载文件均为英文。
示例： 按包装区汇总包裹质量
90 个订单，三个包装区各 30 个；每个订单有三项数值测量。
下载示例数据（CSV，英文列名）此示例与 Help 中使用的示例相同。导入 CSV 文件以按照步骤操作，或在 Help 中使用 Open example in a practice copy 预填输入。
1. 创建工作区
在侧边栏中打开 Basic Statistics，选择 Display Descriptive Statistics。创建并命名分析，选择 New blank worksheet，然后选择 Create analysis。
2. 导入示例数据
下载上方的 CSV 文件并将其导入工作表。分隔符选择 Comma，小数分隔符选择 Dot，并选中 First row contains column names。
3. 指定输入列
在 Inputs 中打开 Variable，选择 parcel_mass_kg。输入 parcel_mass_kg 至 Display name (optional)。选中 Summarize by groups，然后将 packing_zone 指定为 Grouping variable (optional)。
4. 设置汇总和图表
输入 0.05 至 Trimming proportion per tail。这会请求从两端各截去 5%。打开 Plot options，选中 Include histogram、Include boxplot 和 Include individual value plot。
5. 运行分析
选择 Run analysis，然后打开 Results。
6. 解读结果
检查汇总对象
数据包含 90 个订单，三个包装区各 30 个，无缺失测量值。分组表分别列出各包装区。三张图表均合并了全部 90 个订单。
阅读中心位置
整体均值为 1.857 kg，中位数为 1.88 kg。均值是平均值；中位数将排序后的数值分为两半。
阅读离散程度
标准差为 0.825 kg。它描述订单之间的变差，并非平均值的不确定性。比较各包装区前，应同时阅读极差和四分位数。
比较各包装区
各包装区的均值为 Mixed_orders 1.645 kg、Accessories 2.054 kg 和 Small_parts 1.872 kg。每区有 30 个订单。合并后的平均值汇集了这些不同的订单组合。
阅读直方图
每根柱统计数值落在某个区间内的订单数。按测量单位阅读横轴，并观察整体形态和离散程度。这些是观测计数，并不表示未来订单的概率。
英文图表：全部 90 个订单的包裹质量（kg）；合并了三个包装区的数据。 查看原尺寸图表 （在新标签页中打开） 阅读箱线图
箱体包含中间一半的测量值，箱内线条为中位数。观测值范围为 0.40–3.41 kg；没有数值超出 1.5 × IQR 围栏（异常值判定界限）。这些围栏用于描述此样本，并非客户验收限。下侧数学围栏为负值，尽管包裹质量不可能为负。这是异常值筛查计算，并非可能的质量或验收限。
英文图表：全部 90 个订单的包裹质量（kg）；合并了三个包装区的数据。 查看原尺寸图表 （在新标签页中打开） 查看各个数值
每个点代表一个订单。数值沿测量轴排序，垂直间距用于将各点分开。此图既不显示采集顺序，也不显示各包装区独立的分布。
英文图表：全部 90 个订单的包裹质量（kg）；合并了三个包装区的数据。 查看原尺寸图表 （在新标签页中打开） 选择下一项比较
利用各包装区的摘要规划搬运需求；这些包裹质量数据无法据以评价包裹或员工的表现。
更多详情：阅读各结果部分
完整结果表采用六位有效数字，与 Help 中一致。
parcel_mass_kg — 描述性统计
计数与中心位置： 非缺失值数、缺失数和总数说明数据的可用情况。均值为平均值；中位数为排序后的中间值。截尾均值按应用的约定从两端各排除 5%。
离散程度与不确定性： 标准差以测量单位描述离散程度；方差为标准差的平方。最小值、最大值和极差描述极端情况。Q1 和 Q3 界定中间一半的数据；IQR 为两者之差。标准误描述均值的不确定性，并非订单间的离散程度。其余定义请参阅其他描述性指标。
| 统计量 | 数值 |
|---|---|
| 非缺失值数 | 90 |
| 缺失值数 | 0 |
| 总数 | 90 |
| 均值 | 1.857 |
| 中位数 | 1.88 |
| 截尾均值 | 1.85659 |
| 标准差 | 0.824969 |
| 方差 | 0.680574 |
| 标准误 | 0.0869594 |
| 变异系数（%） | 44.4248 |
| 最小值 | 0.4 |
| Q1 | 1.1525 |
| Q3 | 2.5725 |
| 四分位距 | 1.42 |
| 最大值 | 3.41 |
| 极差 | 3.01 |
| 总和 | 167.13 |
| 平方和 | 370.931 |
| 偏度 | -0.00479624 |
| 峰度 | -1.05256 |
| 相邻差的均方 | 0.685965 |
parcel_mass_kg — 各组摘要
组别为包装区标签；n 和缺失数分别统计可用和缺失的测量值。均值和标准差分别描述各包装区。百分比和累计百分比按显示的组别顺序描述纳入观测值的占比；它们并非绩效比率。
百分比以非缺失测量值为基准；组别按首次出现的顺序排列。
| 组别 | n | 缺失 | 均值 | 标准差 | 百分比 | 累计 % |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Mixed_orders | 30 | 0 | 1.64533 | 0.807562 | 33.3333 | 33.3333 |
| 配件 | 30 | 0 | 2.054 | 0.764756 | 33.3333 | 66.6667 |
| Small_parts | 30 | 0 | 1.87167 | 0.874604 | 33.3333 | 100 |
描述性统计计算方法
这些行记录四分位数、偏度和超额峰度的计算约定。比较不同软件的汇总结果时，应将其与报告一并保留。四分位数使用 (n + 1)p 位置插值，超出端点时取端点值。
| 统计量 | 数值 |
|---|---|
| 四分位数 | 在 (n + 1)p 位置插值，超出端点时取端点值 |
| 偏度 | 调整后的 Fisher–Pearson |
| 峰度 | 经偏倚校正的超额峰度 |
parcel_mass_kg — 众数
每行列出一个记录频数并列最高的数值。舍入可能产生重复值；众数并非目标设置。
| 众数 |
|---|
| 2.18 |
parcel_mass_kg — 直方图摘要
分箱数为区间数量；箱宽使用测量单位。刻度为频数，因此柱高统计订单数。请将这些设置与图表一并保留，因为改变分箱会改变图形外观。
| 统计量 | 数值 |
|---|---|
| 分箱数 | 8 |
| 箱宽 | 0.5 |
| 尺度 | 频数 |
parcel_mass_kg — 箱线图摘要
Q1、中位数和 Q3 描述排序后的数值。IQR 为 Q3 减去 Q1。围栏为 Q1 减去 1.5 × IQR 和 Q3 加上 1.5 × IQR；须线止于界限内最极端的观测值。围栏值可能超出数据在物理上的取值范围。它们并非验收限。对于这些数据，下围栏为负值；包裹质量不可能为负。
| 统计量 | 数值 |
|---|---|
| 下须 | 0.4 |
| Q1 | 1.1525 |
| 中位数 | 1.88 |
| Q3 | 2.5725 |
| 上须 | 3.41 |
| IQR | 1.42 |
| 下围栏 | -0.9775 |
| 上围栏 | 4.7025 |
其他描述性指标
变异系数为标准差占均值的百分比。总和与平方和是算术汇总量。偏度描述不对称性，超额峰度描述尾部形态。相邻差的均方使用工作表中的相邻数值，因此取决于行顺序。应用的四分位数和截尾约定保留在描述性统计计算方法中。
7. 创建报告
保留整体的 Descriptive statistics、Group summaries、Modes、计算方法、直方图设置、箱线图摘要及全部三张图表。注明单位，并说明图表合并了各包装区的数据。
在已完成的运行中选择 Add to report 。打开 Choose individual items and advanced options 以选择表格和图表，然后选择 Add to draft。隐藏的项目仍会保留在已保存的分析中。
为报告命名，并添加研究目的和您的解读。选择 Save，查看 Preview，然后使用 Export → Download HTML。以下示例包含全部已选内容，包括超出单屏显示范围的结果。