SPSS软件操作-计量资料统计描述
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计算中位数p25p75statistics组中值1011000055000165000validmissingmedian2575percentilesstatistics组中值1768000060000100000validmissingmedian2575percentiles组中值1797979723131131227392222224494626126171040227227938282896611119771111989100017610001000200400600800100012001400160018002000totalvalidfrequencypercentvalidpercentcumulativepercent思考题对数值型资料进行描述首先应知道资料的分布情况如何采用spss统计软件实现对资料分布情况的了解
Valid Missing
5 25 50 75 95
119 0
4.6521 4.8000 .79786
.637 -.713 .222 -.377 .440 3.1000 4.1000 4.8000 5.3000 5.7000
• 用加权法计算表⒉1(频数表)数据的均数
VAR00001 Valid N (listwise)
Total N
36
Geometric Mean
53.8174
a. Limited to first 100 cases.
• 计算中位数、P25、P75
St at ist ics
组中值 N
Median Percentiles
Valid Missing
25 75
10 0 11.0000 5.5000 16.5000
Valid
108.00 112.00 114.00 116.00 118.00 120.00 122.00 124.00 126.00 128.00 130.00 132.00 Total
Frequency 3 7 11 12 23 19 14 9 9 8 3 2
120
组段
Percent 2.5 5.8 9.2
SPSS电脑实验
计量资料的描述
某地用随机抽样方法调查了120名7岁男孩身高（cm），资 料如下，请编制该资料的频数表。
116.5 128.1 119.1 113.3 110.0 118.6 123.3 114.3 119.3 119.4 119.0 118.4 122.1 117.7
115.5 120.2 124.8 129.7 118.4 121.3 114.1 123.5 113.6 118.3 117.1 122.6 116.0 129.9
•某工厂附属医院2003年随机调查了该厂120名健康职工 餐后两小时的血糖值（mmol／L）结果如下，用SPSS统计 软件分析该资料的分布
St at ist ic s
x N
Mean Median Std. Deviation Variance Skewness Std. Error of Skewness Kurtosis Std. Error of Kurtosis Percentiles
126.6 128.2 118.8 120.3 121.6 120.9 122.7 126.4 133.6 121.2 112.3 120.5 115.4
115.1 128.1 125.4 114.6 120.0 127.3 122.0 121.7 124.4 116.8 123.3 129.0 114.7
4
32.00
5
64.00
6
128.00
7
256.00
Total N
7
Geometric Mean
32.0000
a. Limited to first 100 cases.
Ca se Su mma rie sa
VAR00001
1
4.00
2
8.00
3
16.00
4
32.00
5
64.00
6
128.00
7
256.00
组中值
Percent 9.7
13.1 22.2 26.1 22.7
2.8 1.1 1.1 .6 .6 100.0
Valid Percent 9.7
13.1 22.2 26.1 22.7
2.8 1.1 1.1 .6 .6 100.0
Cumulative Percent 9.7 22.7 44.9 71.0 93.8 96.6 97.7 98.9 99.4 100.0
123.0 122.2 119.6 125.2 119.9 110.0 116.9 130.8 115.8 123.1 117.9 118.1 121.3
St at ist ic s
组段 N
Mean Median Mode Std. Deviation Variance Skewness Std. Error of Skewness Kurtosis Std. Error of Kurtosis Range Minimum Maximum Percentiles
119.3 118.2 119.5 115.6 119.6 112.5 112.9 125.5 121.1 124.3 117.4 125.1 117.7
122.0 118.8 127.1 120.2 127.2 126.1 121.4 119.8 132.5 119.7 119.2 113.1 116.3
St at ist ics
组中值 N
Median Percentiles
Valid Missing
25 75
176 0
8.0000 6.0000 10.0000
Valid
2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00 20.00 Total
Frequency 17 23 39 46 40 5 2 2 1 1 176
思考题
• 资料分哪三类？ • 对数值型资料进行描述首先应知道资料的
分布情况，如何采用SPSS统计软件实现对 资料分布情况的了解？ • 描述集中趋势和离散趋势的指标有哪些？ • 集中趋势和离散趋势指标在医学上有哪些 运用？
Valid Missing
2.5 5 25 50 75 95 97.5
120 0
119.8667 120.0000
118.00 5.17092 26.738
.146 .221 -.260 .438 24.00 108.00 132.00 108.1000 112.0000 116.0000 120.0000 124.0000 128.0000 130.0000
123.6 125.6 116.4 118.6 121.7 116.6 131.5 129.3 123.3 129.1 122.9 127.8 123.7 124.0
131.1 127.1 121.5 125.2 112.5 108.4 117.5 118.1 115.5 120.1 120.8 121.1 126.7
Descriptive Statistics
N 102
102
Minimum 106.50
Maximum 169.50
Mean 137.5196
Std. Deviation
12.97521
• 计算例⒉4的几何均数
Ca se Su mma rie saVAR00001源自14.002
8.00
3
16.00
10.0 19.2 15.8 11.7
7.5 7.5 6.7 2.5 1.7 100.0
Valid Percent 2.5 5.8 9.2
10.0 19.2 15.8 11.7
7.5 7.5 6.7 2.5 1.7 100.0
Cumulative Percent 2.5 8.3 17.5 27.5 46.7 62.5 74.2 81.7 89.2 95.8 98.3 100.0
Valid Missing
5 25 50 75 95
119 0
4.6521 4.8000 .79786
.637 -.713 .222 -.377 .440 3.1000 4.1000 4.8000 5.3000 5.7000
• 用加权法计算表⒉1(频数表)数据的均数
VAR00001 Valid N (listwise)
Total N
36
Geometric Mean
53.8174
a. Limited to first 100 cases.
• 计算中位数、P25、P75
St at ist ics
组中值 N
Median Percentiles
Valid Missing
25 75
10 0 11.0000 5.5000 16.5000
Valid
108.00 112.00 114.00 116.00 118.00 120.00 122.00 124.00 126.00 128.00 130.00 132.00 Total
Frequency 3 7 11 12 23 19 14 9 9 8 3 2
120
组段
Percent 2.5 5.8 9.2
SPSS电脑实验
计量资料的描述
某地用随机抽样方法调查了120名7岁男孩身高（cm），资 料如下，请编制该资料的频数表。
116.5 128.1 119.1 113.3 110.0 118.6 123.3 114.3 119.3 119.4 119.0 118.4 122.1 117.7
115.5 120.2 124.8 129.7 118.4 121.3 114.1 123.5 113.6 118.3 117.1 122.6 116.0 129.9
•某工厂附属医院2003年随机调查了该厂120名健康职工 餐后两小时的血糖值（mmol／L）结果如下，用SPSS统计 软件分析该资料的分布
St at ist ic s
x N
Mean Median Std. Deviation Variance Skewness Std. Error of Skewness Kurtosis Std. Error of Kurtosis Percentiles
126.6 128.2 118.8 120.3 121.6 120.9 122.7 126.4 133.6 121.2 112.3 120.5 115.4
115.1 128.1 125.4 114.6 120.0 127.3 122.0 121.7 124.4 116.8 123.3 129.0 114.7
4
32.00
5
64.00
6
128.00
7
256.00
Total N
7
Geometric Mean
32.0000
a. Limited to first 100 cases.
Ca se Su mma rie sa
VAR00001
1
4.00
2
8.00
3
16.00
4
32.00
5
64.00
6
128.00
7
256.00
组中值
Percent 9.7
13.1 22.2 26.1 22.7
2.8 1.1 1.1 .6 .6 100.0
Valid Percent 9.7
13.1 22.2 26.1 22.7
2.8 1.1 1.1 .6 .6 100.0
Cumulative Percent 9.7 22.7 44.9 71.0 93.8 96.6 97.7 98.9 99.4 100.0
123.0 122.2 119.6 125.2 119.9 110.0 116.9 130.8 115.8 123.1 117.9 118.1 121.3
St at ist ic s
组段 N
Mean Median Mode Std. Deviation Variance Skewness Std. Error of Skewness Kurtosis Std. Error of Kurtosis Range Minimum Maximum Percentiles
119.3 118.2 119.5 115.6 119.6 112.5 112.9 125.5 121.1 124.3 117.4 125.1 117.7
122.0 118.8 127.1 120.2 127.2 126.1 121.4 119.8 132.5 119.7 119.2 113.1 116.3
St at ist ics
组中值 N
Median Percentiles
Valid Missing
25 75
176 0
8.0000 6.0000 10.0000
Valid
2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00 20.00 Total
Frequency 17 23 39 46 40 5 2 2 1 1 176
思考题
• 资料分哪三类？ • 对数值型资料进行描述首先应知道资料的
分布情况，如何采用SPSS统计软件实现对 资料分布情况的了解？ • 描述集中趋势和离散趋势的指标有哪些？ • 集中趋势和离散趋势指标在医学上有哪些 运用？
Valid Missing
2.5 5 25 50 75 95 97.5
120 0
119.8667 120.0000
118.00 5.17092 26.738
.146 .221 -.260 .438 24.00 108.00 132.00 108.1000 112.0000 116.0000 120.0000 124.0000 128.0000 130.0000
123.6 125.6 116.4 118.6 121.7 116.6 131.5 129.3 123.3 129.1 122.9 127.8 123.7 124.0
131.1 127.1 121.5 125.2 112.5 108.4 117.5 118.1 115.5 120.1 120.8 121.1 126.7
Descriptive Statistics
N 102
102
Minimum 106.50
Maximum 169.50
Mean 137.5196
Std. Deviation
12.97521
• 计算例⒉4的几何均数
Ca se Su mma rie saVAR00001源自14.002
8.00
3
16.00
10.0 19.2 15.8 11.7
7.5 7.5 6.7 2.5 1.7 100.0
Valid Percent 2.5 5.8 9.2
10.0 19.2 15.8 11.7
7.5 7.5 6.7 2.5 1.7 100.0
Cumulative Percent 2.5 8.3 17.5 27.5 46.7 62.5 74.2 81.7 89.2 95.8 98.3 100.0