在统计学和数据分析领域，“关于样本中某一变量的综合描述”通常被称为“描述性统计”。描述性统计是通过一系列数值指标和可视化工具来总结和呈现数据特征的一种方法。它能够帮助我们快速了解数据的基本情况，如集中趋势、离散程度以及分布形态等。
例如，在研究一组学生的考试成绩时，我们可以计算平均分（均值）、中位数、众数来衡量成绩的集中趋势；同时，还可以计算标准差或方差来反映成绩的波动范围。此外，直方图、箱线图等图形化展示方式也能直观地揭示数据的分布特性。
描述性统计不仅是数据分析的第一步，也是后续推断性统计的基础。通过对样本数据的有效描述，研究者可以为进一步探索变量之间的关系或者预测未来趋势奠定坚实的基础。因此，在实际应用中，掌握描述性统计的方法对于任何从事数据相关工作的专业人士而言都是至关重要的技能之一。
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