SPSS统计描述分析

4、分布栏（Distribution）（复选项）：峰度（ Kurtosis）、偏度（Skewness）。

5、单击“图表”（Charts）按钮，打开“频率：
图表”（Frequencies：Charts）对话框，如图3-3
所示。

在该对话框中，用户可以选择频数分析的图表类型。 该对话框中各选项的具体意义如下： 1、图表类型（Chart Type）（单选项）：无（None ）（系统默认选项）、条形图（Bar charts）、饼形 图（Pie charts）、直方图（Histograms）。 如果选择输出“直方图”，可以选择是否在输出的直 方图中添加正态分布曲线。如果需要输出正态分布曲 线，则可勾选“带正态曲线”（With normal curve ）复选框。
个分组变量的水平创建一个箱锁图，在每个箱锁图内用不 同的颜色区分不同因变量所对应的箱形单元，方便用户进 行比较。

“无（None）”：选择此项，不创建箱图。 “描述性（Descriptive）栏（复选项）”：选择该组内的选 项，可以生成茎叶图和（或）直方图。

“茎叶图（Stem-and-leaf，系统默认）”：茎叶图主要由3 个部分组成，即频率（Frequency）、茎（Stem）和叶（



“频率：图表”（Frequencies：Charts）对话框

在该对话框中，用户可以设置频率分布表的输出格式。对话框 中各选项的意义如下： 1、排序方式（Order by）栏：单选项组，用户可以选择频数 分布表中数值及其对应频率的排列顺序。


按值的升序排序（Ascending values）：系统默认选项，频数 分布表中将按照数值从小到大排列。
IBM-SPSS
第3章 统计描述分析

描述性统计分析是进行其他统计分析的基础 和前提。在描述性分析中，通过各种统计图表及数 字特征量可以对样本来自的总体特征有比较准确的 把握，从而选择正确的统计推断方法。
主要内容
1：频数分布分析（Frequencies）
2：描述性统计分析（Descriptives）

“伸展与级别Levene检验（Spread vs level with Levene
Test）栏（单选项组）”：对所有的展布-水平图进行方差齐
性检验和数据转换，同时输出回归直线的斜率及方差齐性的 Levene检验，但如果没有指定分组变量，则此选项无效。

探索性分析的选项对话框

在该对话框中，可选择缺失值的处理方式，SPSS提供了3 种处理方式： “按列表排除个案（Exclude cases listwise，系统默认） ”：选择此项，对所有的分析过程剔除分组变量和因变量 中所有带有缺失值的观测量数据； “按对排除个案（Exclude cases pairwise）”：同时剔除 带缺失值的观测量及与缺失值有成对关系的观测量。在当 前分析过程中用到的变量数据中剔除带有缺失值的观测量 数据，在其他分析过程中可能包含缺失值； “报告值（Report values）”：选择此项，将分组变量的 缺失值单独分为一组，在输出频数表的同时输出缺失值。
实例讲解

例3.1：从某单位职工体检资料中获得101名正 常成年女子的血清总胆固醇 （mmol/L）的测量 结果；见“胆固醇.sav” 。
第二节

spss 描述性统计分析
一、基本概念 描述性统计分析主要用以计算描述集中趋势和
离散趋势的各种统计量，此外还有一个重要功能是
对变量做标准化变换，即Z变换。
Mean）：用户还可输入数值指定均值的置信区间
的置信度，系统默认的置信度为95%。

“M-估计量（M-estimators）”：选择此项，将计 算并生成稳健估计量。M估计在计算时对所有观测 量赋予权重，随观测量距分布中心的远近而变化， 通过给远离中心值的数据赋予较小的权重来减小异 常值的影响。 “界外值（Outliers）”：选择此项，将输出分析 数据中的5个最大值和5个最小值作为异常嫌疑值。 “百分位数（Percentiles）”：选择此项，将计算 并显示指定的百分位数，包括5%、10%、25%、 50%、75%、90%和95%等。
Leaf），在图中按从左到右的顺序依次排列，在图的底端，
注明了茎的宽（Stem Width）和每一叶所代表的观测量数（ Each Leaf）。图3-13为本例分析结果之一。本例茎宽10， 每片叶子代表一例。

“直方图（Histogram）”：直接绘制直方图 “带检验的正态图（Normality plots with test，复选框）”： 选择此项，将进行正态性检验，并生成正态Q-Q概率图和无 趋势正态Q-Q概率图。



2、图表值（Chart Values）（单选项组）：可选 择图形中分类值的表现形式。 频率（Frequencies）：如果图表类型是直方图， 则直方图的纵轴为频数；如果图表类型是饼形图， 则饼形图中每块表示属于该组观测值的频数。 百分比（Percentage）：如果图表类型是直方图， 则直方图的纵轴为百分比；如果图表类型是饼形图 ，则饼形图中每块表示该组的观测量数占总数的百 分比。
模块解读

描述性统计分析对话框

描述性统计分析选项对话框
实例讲解

例3.2：分析不同性别演员获得奥斯卡的年龄差 异性；见“演员.sav” .
第三节

SPSS探索性分析
一、基本概念 探索分析是在对数据的基本特征统计量有初步
了解的基础上，对数据进行的更为深入详细的描述
性观察分析。它在一般描述性统计指标的基础上， 增加了有关数据其他特征的文字与图形描述，显得 更加细致与全面，有助于用户思考对数据进行进一 步分析的方案。



实例讲解

例3.3:分析中国南北城市的温度差异；见“南北 差异温度.sav” .
THE
END

1、百分位值（Percentile Values）栏为复选项，在此栏中可 选择多项。 四分位数（Quartile） 割点（Cut points）：选择此项，在后面的文本框中输入数值 ，假设为N（N为在2 100之间的整数），则计算并显示N分 位数。 百分位数（Percentile(s)）：选择此项，在后面的文本框中输 入数值，可以有选择地显示百分位数。在文本框中可以输入0 到100之间的数，输入后，单击“添加”（Add）按钮，将对 应的百分位数添加到方框内的列表框中，利用“更改”（ Change）按钮和“删除”（Remove）按钮，可以对列表框 中的选项进行修改和删除。
3：探索性分析（Explore）
第一节

SPSS频数分布分析
一、基本概念
频数分布分析主要通过频数分布表、条图和直 方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量，描 述数据的分布特征。
模块解读

“频率”（Frequencies）主对话框

统计量”（Frequencies：Statistics）对话框
按值的降序排序（Descending values）：频数分布表中将按 照数值从大到小排列。 按计数的升序排序（Ascending counts）：频数分布表中将按 照计数从小到大排列。



按计数的降序排序（Descending counts）：频数分布表中将 按照计数从大到小排列。

2、多个变量（Multiple Variables）栏：单选项组 ，当“频率（Frequencies）”主对话框的“变量 ”（Variable(s)）列表框中有多个变量时，利用“ 多个变量”栏可以设置表格的显示方式。



统计图对话框

“箱图（Boxplots）栏（单选项组）”：箱图，又称箱锁图 。

“按因子水平分组（Factor levels together，系统默认）” ：选择此项，将为每个因变量创建一个箱锁图，在每个箱 锁图内根据分组变量的不同水平的取值创建箱形单元。

“不分组（Dependents together）”：选择此项，将为每

比较变量（Compare variables）：系统默认选项 ，SPSS将所有变量的描述统计的结果显示在同一 张表格中，方便用户进行比较分析。
按变量组织输出（Organize output by variable） ：SPSS将对应每个变量分别输出单独的描述统计 表格。


“频率：格式”（Frequencies：Format）对话框
模块解读

探索性分析主对话框

统计量对话框

ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
“描述性（Descriptives）”：选择此项，将生成
描述性统计表格。表中显示样本数据的描述统计量
，包括平均值、中位数、5%调整平均数、标准误
、方差、标准差、最大值、最小值、组距、四分位
数、峰度、偏度及峰度和偏度的标准误。

“均值的置信区间”（Confidence Interval for

二、探索性分析有以下几个目的： 1.对数据进行初步检查，判断有无离群点和极端值。
2.对前提条件假设，如正态分布和方差齐性进行检查
，不满足正态分布和方差齐性时，提示数据转换方法
，最后决定使用参数方法或非参数方法。
3.了解组间差异的特征。

探索分析是在对数据的基本特征统计量有 初步了解的基础上，对数据进行的更为深入详 细的描述性观察分析。它在一般描述性统计指 标的基础上，增加了有关数据其他特征的文字 与图形描述，显得更加细致与全面，有助于用 户思考对数据进行进一步分析的方案。



2、离散（Dispersion）栏（复选项）： 标准差（Std Deviation） 最小值（Minimum） 方差（Variance） 最大值（Maximum）