在做問卷調查時，分析者在回收完問卷後，常常直接針對問卷的資料進行分析，而沒有顧慮到資料的代表性。何謂資料的代表性？就是從母體抽出的樣本和母體的結構相似與否，用以辨別此資料是否可以充份表現出母體的特性。假設我們針對學校的學生進行調查，即使我們可以確實做到隨機抽樣，但是我們仍有可能抽到極端的樣本。有鑑於此，我們會對樣本做一些簡單的測驗，例如針對學生的男女比例，學院別的比例做比例的檢測，看其是否符合母體的資料組成。若一間學校的男女生比例是5:5，但是我們的樣本資料的男女生比例是2:8，這時我們就要懷疑此抽樣所得樣本的代表性了。若資料不具代表性，那麼分析所得的結果是否可以說明母體具有之特性就會被高度的懷疑。 

「適合度檢定」是在檢查資料是否符從某種比例或是某種分配。 例如，有報導指出，現在台灣各個宗教信仰人口的比例為（彿道教:25%,天主基督教:15%,其他10%:,無神論:50%），則我們可以調查一樣本，利用樣本的比例來測試，跟此報導的比例會不會有很大的差異。 資料說明： 這個例子的資料是來自歐洲兩個不同區域的學童的頭髮及眼睛的顏色。此資料並非原始資料，而是所謂的二手資料或是次級資料（資料是整理過後）。其中Count 變數為該類型的次數。

當我們遇到成千上萬筆的數字時，要如何可以快速得知這些資料的特性呢？這時，敘述統計量就可以提供我們一種簡單的方式來了解這浩大的資料。