一、打开数据文件“收入.MTW”。
二、单击【统计（Stat）】→【基本统计量（Basic Statistics）】→【显示描述性统计量（Display Descriptive Statistics）】菜单，打开显示描述性统计量(Display Descriptive Statistics)主对话框，见图1。
图1 显示描述性统计量(Display DescriptiveStatistics)主对话框
【变量（Variables）】可选择1个或以上的数值变量，本例为“C5(家庭收入（千元）)”。
【按变量分组（可选）（By variables(optional)）】，可以不选择或选择一个或以上的分组变量，当选择2个及以上的变量时，将根据被选变量分层。分组变量可以是数字、文本或日期/时间变量，本例为“C3（
文化程度（文本））”。
三、单击【统计量（Statistics）】按钮，打开统计量(Statistics)对话框，见图2。
统计量(Statistics)共有24个。
□【均值（Mean）】，又称平均值或
算术平均值（Arithmetic mean），为总和除以个案数之商，常用于描述一组同质观测值的集中趋势。适用于描述服从对称分布变量的平均水平，由于均值位于分布的中心，能反映全部观测值的平均水平，特别是对于服从
正态分布或近似正态分布的变量。由于均值是包括极值在内的所有资料的平均水平，因此它不能代表偏态分布资料的集中趋势。大多数统计分析采用均值作为标准参照点（standard reference point），常用μ表示总体均值（population mean），
表示样本均值（sample mean）。
□【均值标准误（SE ofmean）】，均值标准误（Standard error of the mean）用于测量样本均值估计估计总体均值精确程度及计算总体均值的
置信区间（confidence interval，CI）。均值SE小，表示对μ的估计越精确。
标准差越大，均值SE越大。样本量（n）越大，均值SE越小。均值SE用于估计样本之间的变异性（variability），而标准差则反映单个样本内的变异性。将观测均值与假设值进行比较，如果两者的差值与其SE的比值的
绝对值大于2，可粗略断定两个值不同。
□【标准差（Standard deviation