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Use a média para descrever a amostra com um único valor que representa o centro dos dados. Diversas análises estatísticas usam a média como uma média padrão do centro da distribuição dos dados.

Use o erro padrão da média para determinar o quão precisamente a média da amostra estima a média da população. Para obter mais informações, acesse Todas as estatísticas e gráficos e clique em "Média SE".

Use o desvio padrão para determinar o grau de dispersão dos dados a partir da média. Para obter mais informações, acesse Todas as estatísticas e gráficos e clique em "StDev".

Use a variância para determinar o grau de dispersão dos dados a partir da média. A variância é igual ao desvio padrão ao quadrado. Para obter mais informações, acesse Todas as estatísticas e gráficos e clique em "Variância".

O coeficiente de variação (COV) é uma medida de dispersão que descreve a variação nos dados em relação à média. O coeficiente de variação é ajustado de modo que os valores estão em uma escala sem unidade. Devido a esse ajuste, é possível usar o coeficiente de variação, em vez de o desvio padrão para comparar a variação nos dados que tem unidades diferentes ou que tem médias muito diferentes. Para obter mais informações, acesse Todas as estatísticas e gráficos e clique em "CoefVar".

Na worksheet, o nome da coluna para o coeficiente de variação é CVariation.

O intervalo é a diferença entre o maior e o menor valores de dados na amostra. O intervalo representa o menor intervalo que contém todos os valores de dados.

A soma é o total de todos os valores de dados.

O mínimo é o menor valor de dados na amostra. Use o mínimo para identificar um possível outlier ou um engano na entrada de dados. Uma das maneiras mais simples para avaliar a dispersão de seus dados é comparar o mínimo e o máximo.

25% dos valores dados na amostra são menores do que o valor do 1^o quartil. Na worksheet, o nome da coluna para o 1^o quartil é Q1.

A mediana é outra medida do centro da distribuição dos dados. A mediana é normalmente menos influenciada por outliers do que a média. Metade dos valores dos dados são maiores do que o valor da mediana e metade dos valores dos dados são menores do que o valor da mediana.

25% dos valores dados na amostra são maiores do que o valor do terceiro quartil. Na worksheet, o nome da coluna para o terceiro quartil é Q3.

O valor máximo é o maior valor de dados na amostra. Use o máximo para identificar um possível outlier ou um erro de entrada de dados. Uma das maneiras mais simples para avaliar a dispersão de seus dados é comparar o mínimo e o máximo.

O intervalo interquartil (IIR) é a distância entre o 1^o quartil (Q1) e o terceiro quartil (Q3). Utilize o intervalo interquartil para descrever a dispersão dos dados. Um valor de IIR grande indica maior dispersão nos dados.

O número de valores não faltantes na amostra. Na worksheet, o nome da coluna para N não faltante é N.

Número de valores faltantes na amostra. O número de valores faltantes se refere às células que contêm o símbolo de valor faltante *. Na worksheet, o nome da coluna para N faltante é NMissing.

O número total de observações na coluna. Use para representar a soma de N faltantes e N não faltantes. Na worksheet, o nome da coluna para N total é Count.

A porcentagem representa a contribuição de uma categoria para o todo. A porcentagem é calculada dividindo-se a frequência dessa categoria pela frequência total e multiplicando-se por 100. Por exemplo, se você inspecionar 400 peças e 21 delas estiverem com defeito, a porcentagem defeituosa seria

A porcentagem acumulada é a soma de todos os valores de porcentagens até a categoria, ao contrário de porcentagens individuais de cada categoria. Na worksheet, o nome da coluna para a porcentagem acumulada é CumP.

Use médias aparadas para eliminar o impacto de valores muito maiores ou muito menores da média. Quando os dados contêm outliers, a média aparada pode ser uma medida melhor da tendência central do que a média. Para obter mais informações, acesse Todas as estatísticas e gráficos e clique em "TrMean".

A soma dos quadrados sem correção são calculados elevando-se ao quadrado cada valor na coluna, e calculando-se a soma desses valores ao quadrado. Ou seja, se a coluna contém x₁, x₂, ... , , x_n, a soma dos quadrados é calculada como (x₁² + x₂² + ... + x_n²). Ao contrário da soma dos quadrados corrigida, a soma dos quadrados não corrigida inclui erro. Os valores dos dados são elevados ao quadrado sem subtrair primeiro a média.

Use a assimetria para determinar a extensão em que os dados não são simétricos. Para obter mais informações, vá para Como a assimetria e a curtose afetam sua distribuição.

Use a curtose para determinar a extensão em que os dados apresentam picos em comparação com uma curva normal. Para obter mais informações, vá para Como a assimetria e a curtose afetam sua distribuição.

A média das diferenças sucessivas do quadrado (MSSD) é uma estimativa da variância. Você pode usar o MSSD para testar se uma sequência de observações é aleatória. No controle de qualidade, é possível usar o MSSD para estimar a variância quando o tamanho do subgrupo = 1.