描述统计与分布图

更新：2026-10-13；状态：可用；验证范围：教材、原始研究或官方文档核对；概念与方法说明。

用位置、离散程度和图形描述数据，同时区分个体差异与估计精度。

先看数据长什么样

均值回答平均水平，中位数回答一半观测位于其上下的位置；偏态和极端值会使二者不同。标准差SD描述观测值围绕均值的离散程度，四分位距IQR描述中间50%的范围。它们不直接表示均值估计是否精确。

例如表达强度 [1,1,2,2,20] 的均值受20明显影响，中位数为2。只报均值会隐藏偏态，直接删掉20又可能删掉真实现象；应先查技术问题及预先规定的排除规则。

每张图回答什么

图	适合的问题	常见误读
直方图或密度图	分布形状、偏态、多峰	分箱和带宽会改变外观
箱线图加散点	组间位置与离散	箱线图须线并不统一等于最小/最大值
配对连线图	同一个体的变化	分组柱状图会隐藏配对关系
散点图	两变量关系和异常点	相关形状不等于因果
QQ图	数据或统计量与参考分布的差异	解释必须注明参考分布

小样本尽量展示观测点及独立单位。供体的多个细胞可以画在同图，但应显式标识供体，不能让点数暗示独立样本量。

SD、SE与误差线

SD描述观测的变异；SE描述估计量的抽样变异；置信区间描述指定构造方法的区间估计。图注必须写清误差线是哪一种，重复数是供体数还是技术重复数。见抽样分布中心极限定理与标准误及置信区间与重采样。

数值显示为0也可能来自舍入、未检出或缺失编码，见缺失值与零值。描述统计用于检查和解释，不能取代正式模型。绘图基础见Matplotlib官方统计图示例。