描述性统计分析（Descriptive Statistical Analysis）

描述性统计分析（Descriptive Statistical Analysis）是统计学的一种方法，用于总结和描述数据的基本特征。它通过使用数字和图表来呈现数据集的主要特征，帮助理解数据的分布、趋势、离散程度等，而不涉及对数据的推断或假设检验。

描述性统计的常见方法包括：

1. 集中趋势度量：如均值（平均数）、中位数、众数等。
2. 离散程度度量：如方差、标准差、极差、四分位差等。
3. 分布形态：通过频率分布表、柱状图、箱型图等可视化工具展示数据的分布形态。

在问卷调查中的应用：

在问卷调查中，描述性统计分析可以帮助研究者对收集到的数据进行总结和概括，以便更好地理解受访者的意见和行为趋势。具体应用包括：

1. 对单一变量的描述：

例如，在HR管理领域的问卷调查中，调查企业对AI技术的使用情况。研究者可以统计受访者关于“是否已应用AI技术”的回答频率，得到如下描述性统计：

• 频率：例如，60%企业已应用AI技术，40%未应用。
• 均值：如果调查问题是“每年培训员工的次数”，那么可以计算出所有受访者的平均培训次数。

2. 数据分布和趋势：

如果问卷涉及“员工满意度评分（1到5分）”，研究者可以计算出：

• 均值：所有受访者的平均满意度分数。
• 标准差：反映满意度评分的离散程度，帮助判断大多数员工是否有类似的意见。
• 频率分布：例如，50%的员工给出评分4分，20%给出评分5分，其他比例则根据数据给出。

3. 分类变量的分布：

如果问卷问题是“是否采用大数据分析（是/否）”，研究者可以用频率表和柱状图来展示：

• 70%受访企业选择“是”，30%选择“否”。
• 可以进一步通过交叉表分析，了解不同规模企业在该问题上的分布差异。

举例：

假设你在进行关于企业AI与大数据应用的调查，问卷中有以下问题：

1. “你的公司是否应用了人工智能（AI）技术？”
   • 是
   • 否
   • 暂未决定

通过描述性统计，你可以计算：

• 30%的企业已经应用AI技术。
• 40%尚未应用AI技术。
• 30%的企业仍在考虑中。

1. “企业在员工管理中使用大数据的程度（1-5分）” 你可以通过描述性统计分析得出：
   • 平均分：3.8（较高，表明大部分企业在一定程度上使用大数据）。
   • 标准差：0.9，显示出数据的离散度，可能意味着一些企业使用频繁，另一些则很少使用。

通过这些分析，调查者能快速了解当前企业对AI、大数据的应用现状，进一步探索企业的需求、挑战和痛点，为后续的决策和建议提供数据支持。