1、通过数值的位置状况阐述描述性统计。例如，我们想阐述XX市居民的工资收入水平，我们可以用XX市居民的平均工资收入和工资收入最大值、最小值来阐述，同时它相对于其他城市的居民工资收入水平，就有比较高、低的概念。结合箱线图、单值图、区间图加以阐述，读者更容易理解。
2、以数据的离散程度为辅助，数值的位置状况阐述描述性统计才更接近事实。我们很多人嘀芟苒疾有工资收入“被平均”的经验，说明单纯用位置状况阐述描述性统计，可能产生误鞅瓞慈玢解或者至少说没有充分描述信息。离散程度也叫宽度参数，形象的可表述为最高工资收入与最近工资收入之间的差距，统计上更准确用方差、标准差和极差阐述该参数。
3、只用反应位置状况和离散程度的指标来阐述描述性统计，仍然不够完善。如果能增加有反应数据分布形状的指标配合前两者，将更能完整地呈现数据的特性。偏度和峰度是最常用的两个度量数据分布形状的指标。用上海市居民的工资收入水平举例，偏度和峰度阐述的是大多数居民的收入集中在高收入水平、低收入水平还是中间水平。
