完整定義
描述性統計（Descriptive Statistics）是統計學的基礎分支，用於摘要和描述樣本資料的特徵。核心指標：集中趨勢（平均數 Mean、中位數 Median、眾數 Mode）、離散程度（標準差 SD、變異數 Variance、全距 Range）、分佈型態（偏態 Skewness、峰態 Kurtosis）。iPAS 考試重點：平均差（Mean Deviation）= 所有觀察值與平均數之間絕對差值的平均（官方勘誤確認）。
白話說明
你看到一份報表時，會不會先想知道整體長相和分布？
你可以把 描述性統計 想成資料報表的快速體檢。
它其實就是先用平均數、中位數、離散程度和圖表，把資料長相說清楚。
描述性統計使用數值摘要（平均數、中位數、標準差等）和圖表來描述資料集的集中趨勢、離散程度與分佈型態，是資料分析的第一步。先看輪廓再往下挖，通常比一開始就談模型更穩。
記住這句
先把資料的樣貌整理清楚，再談推論
容易混淆
描述性統計 vs 常見誤用場景
它常被拿去跟很像的概念混在一起，但真正差別要回到它處理的是「判斷、生成、分組」還是「保護、壓縮、訓練」。
實際案例
案例一：描述性統計 看銷售報表
你先看平均銷售額，再看中位數和標準差，就能知道資料是不是被少數超高訂單拉歪。
案例二：描述性統計 觀察班級成績
如果大部分人都集中在 70 分附近，但有幾個極端值，圖表和分布形狀會比單一平均數更誠實。
深入了解
描述性統計不負責預言未來，它負責把現在的資料講清楚
你先看集中趨勢，再看離散程度和分布形狀，通常就能抓到資料的大問題
如果這一步沒做，後面模型常會在錯的基礎上努力
情境判斷
Q1（直覺題）： 拿到一份資料表，第一眼最該看的通常是什麼？
先看平均數、中位數、標準差和圖形分布，先把資料長相認出來。
Q2（判斷題）： 只看平均數就能判斷資料狀況嗎？
不行，因為平均數會掩蓋離群值和分布偏態，還要一起看中位數、離散程度和圖表。
iPAS 考題
Q：描述性統計最核心是在做什麼？
它是在把資料的中心、散布和形狀整理出來，讓你先知道資料長什麼樣。
Q：考題常怎麼問？
常問平均數、中位數、標準差、變異數和分布圖各自代表什麼。
常見問題
描述性統計只是在整理和描述資料本身，例如平均數、中位數、標準差和圖表，推論統計才是從樣本去推估母體或做假設檢定。
不夠，因為平均數很容易被極端值影響，還要一起看中位數、離散程度和分布形狀。
不一定，很多時候先看圖表就能抓到大方向，公式只是把圖上看到的特徵用數字表達出來。
一樣，兩者都是 descriptive statistics 的中文譯名，只是教科書與課程的用字不同，有時也寫成敘述統計。內容都是用平均數、中位數、標準差、次數分配與圖表，整理和描述手上的資料。
常見分成三類。集中趨勢有平均數、中位數、眾數。離散程度有全距、變異數、標準差、四分位距。分布形狀有偏態與峰態。報告時通常還會附上樣本數、最小值與最大值，讓讀者知道資料範圍。
出現在這些考古題
官方公告試題的逐題解析裡，有 22 題把描述性統計列為延伸術語，這裡列出 5 題。
立即測驗
想測試你對 描述性統計 的掌握程度？用考古題作答
相關術語
來源
參考來源：en.wikipedia.org
考試範圍：iPAS AI 應用規劃師評鑑內容範圍參考（115.02 更新），經濟部產業人才能力鑑定，實際考試內容以官方公告為準。
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