描述统计(descriptive statistics)是来描绘(describe)或总结(summarize)的观察量的基本情况的统计总称。描述统计学研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。

　　描述统计学内容包括统计数据的收集方法、数据的加工处理方法、数据的显示方法、数据分布特征的概括与分析方法等。

• 研究者可以透过对于数据资料的进行图像化处理，将资料摘要变为图表，以直观了解整体资料分布的情况。通常会使用的工具是频数分布表 (frequency distribution table)与图示法，如多边图(polygon)、直方图(histogram, bar chart)、圆形图(pie chart)、散点图(scatter plot)等。

• 研究者也可以透过分析数据资料，以了解各变量内的观察值集中与分散的情况。运用的工具有：集中量数(measure of central location)，如平均数(Mean)、中位数(Median, Md)、众数(Mode, Mo)、几何平均数(Geometric mean, GM)、调和平均数(Harmonic mean, HM)。与变异量数(measure of variation)，如全距(range)、平均差(average deviation, AD)、标准差(standard deviation, SD)、相对差、四分差(quartile deviation)。

　　在推论统计中，测量样本的集中量数与变异量数都是变量(parameter)的不偏估计值，但是以平均数、变异数、标准差的有效性最高。

• 数据的次数分配情况，往往会呈现常态分配。为了表示测量数据与常态分配偏离的情况，会使用偏态(skewness)、峰度(kurtosis)这两种统计数据。

• 为了解个别观察值在整体中所占的位置，会需要将观察值转换为相对量数，如百分等级(percentage rank, PR)，或标准分数(Z score, T score)。

　　数理统计学派统计学，系由描述统计学与推断统刘“学所。构成。二者有共性，也有特性。

　　一、描述统计学与推论统计学的同点：

　　两者都以概率论为理论基础，都是数理统计学，都是应用数学的一个分支，都可分为数理统计([数理]统计理论与方法)与应用统计(专业统计)两部分，都属于。研究自然与社会现象的通用科学。

　　二、描述统计学与推论统计学的异点：

　　第一、产生年代不同：一般认为描述统计学产生于二十世纪二十年代以前，以K．毕尔生为代表；推断统计学产生于二十世纪二十年代以后，以费雪为代表。一说以费雪为分界点，费雪以前为描述统计学，费雪以后为推断统计学；这两个阶段并无明确的分界时间，其发展是渐进的，不是突变的。

　　第二、研究特点不同：描述统计学研究如何简缩数据并描述这些数据的方法，一般包括：统计调查方法，分类原理，汇总，统计表，统计图，频数分配，时间数列，指数，相关，估计推算等。推断统计学研究如何在随机抽样的基础上推论有关总体数量特征的方法，一般包括：统计推断原上推论有关总体数量特征的方法，一般包括：统计推断原理，实验设计，估计理论，抽样调查，复变数分析，序列分析，误差理论，假设检验，决策理论等。

　　第三、研究样本不同：描述统计学研究大样本理论，所谓大样本即包括多数个体或多数数值的样本；推断统计学肝究小样本理论，所谓小样本即包括少数个体或少数数恼的样本。应当指出，大小或多少之分也是相对的，缺乏严格的划分标消。据多数统汁学者的意见：如果研究的是一个粮纯项目，则包含三十项以上的数值或个体的样本即可视为大样本；但也有人主张采用五十或一百为划分标准的。

　　第四、应用统计的性质不完全相同。描述统计学派和推断统计学派都把其统计学看作是通用科学，可以用来研究自然与社会现象；但在其应用统计方面则略有不同。描述统计学派在应用统计——生物统计、经济统计等方面，仍残留者凯特勒的实质科学的影响；推断统计学在应用统计——物理统计、田间设计、质量管理、经济预测等方面，基本上已转变为通用的方法论科学。