SPSS数据的基本统计分析

目标二：分析储户一次存（取）款金额的分布，并对城镇 储户和农村储户进行分析比较。
分析思路： 由于存（取）款金额属于定距型变量，直接采用频数分析不利于
对分布形态的把握。 运用数据预处理中的‘数据分组’功能 对数据分组后再编制频数分布表。如：将（取）款金额重新分成5 组：少于500元、500-2000、2000-3500、3500-5000、5000以上。
指定输出 多个百分 位数
集中趋势测量
对于分组数据，计算百分位数值 和中位数时，用各组的组中值代 表各组数据。
数据分布形态的偏 斜度和方向 数据分布形态的陡 缓程度
分位数是变量在不同分位点上的取值，从一个侧面清楚地刻画了变量的取值分布状态。分位 数差是一种描述数据离散程度的方式。分位数差越大，表示数据在相应分位段上的离散程度 越大。
源变量框
待分析变量
选择统计量 选择图表 选择输出格式
要求输出频数分析表格
• 制作频数分布表（频数、百分比）：以表格形式呈现各 个数据的次数分布情况，包括频数、百分比，有效百分比、 累计百分比。
百分位 数选项
第25、50、 75个百分 位数点对 应的变量 值
离散 趋势 测量
把数值平均 分为n份，每 个等分位点 对应的变量 值 （2≤n≤100）
是用宽度相同的条形的高度或长短来表示频数分布变化的图形；饼图（pie chart）是用圆形或圆内 扇形的面积来表示频数分布变化的图形。
案例分析：居民储蓄调查数据
目标一：分析储户的户口和职业的基本情况； 目标二：分析储户一次存（取）款金额的分布，并对城
镇储户和农村储户进行分析比较。
目标一：被调查者的户口和职业情况的频数分布表和统计图
对比城镇储户和农村储户情况，可采用数据预处理中的‘数据拆 分’并计算样本存（取）款金额的四分位数、峰度、偏度等。
储户一次存（取）款金额的分布情况：
被调查者有近一半的储户一次存取款金额在500元以下，2000-3500元的最少。从 图形看来，储户的存（取）款金额呈明显的右偏分布，即一次存取款金额偏低的 占较大比例，也有少数金额偏高的储户。
定类 定序
定距 定比
众数Mode 中位数Median
均值Mean
异众比率V 四分位差Quartiles
全距 Range 方差 Variance 标准差Std.deviant
均值：某变量所有取值的平均水平，其大小易受到 数据中极端值的影响。
众数Mode：是一组数据中出现次数最多的数据。
中位数Median：一组数据按升序排序后处于中间位 置的数据。
对称性相比较而得到的。如果分布的偏度等于0 ，则其数据分布的对称性与
正态分布相同；如果偏度大于0，则其分布为正偏或右偏；如果偏度小于0，
则为负偏或左偏。
不同等级的变量描述性指标
集中趋势
Central tendency （一组数据向某一 中心靠拢的倾向）
离散趋势
Dispersion（一组数据远 离其‘中心值’的程度）
SPSS基本统计分析
单变量的频数分析 单变量的基本描述统计量的计算 多变量的交叉频数表的编制和分析 探索性分析 数据的多选项分析
1.频数分析
通过频数分析能够了解变量取值的状况，把握数据的分布特征，能反映 样本是否具有总体代表性，抽样是否存在系统偏差等。
频数分布分析过程 （1）程序：分析（analyze）-描述统计（descriptive）-频数 （frequency） （2）选择一个或多个频数分析变量放进‘变量’框中 （3）选中右下角‘显示频数表格’ （4）点击‘统计量’、‘图表’、‘格式’依次进行设置
均值标准误差：是描述样本均值与总体均值之间差 异程度的统计量。
标准差：反映变量取值距离均值的平均离散程度。 其值越大，变量间的差异越大。
方差：是标准差的平方，反映变量取值离散程度。 其值越大，变量间的差异越大。
全距range：也称为极差，是数据最大值与最小值之 间的绝对差，也是反映变量取值的离散程度。
城镇和农村居民储户一次存（取）款金额的比较：
从均值以 及四分位 数差可以 看出城镇 储户存取 款金额的 离散度大 于农村储 户（尤其 在高金额 区），且 城镇储户 的存取款 金额高于 农村储户。
2.基本描述性统计分析
基本的描述性统计量大致有三类：一是刻画集中趋势的描述统计量； 二是刻画离散程度的描述统计量；三是刻画分布形态的描述统计量。 通过以上三类统计量能较为准确地把握数据的分布特点。
均值 = 中位数 = 众数
均值
中位数
对称分布
众数
中位数
均值
众数
左偏
右偏wenku.baidu.com
不输出任何图形
输出条形图 输出饼图 直方图
输出正态分布曲线
直方图：是用矩形的面积来表示频数分布变化的图形。适用于连续性数据，即：定距数据 条形图、饼图：适用于离散型数据，即定序、定类和分组后的定距数据。其中，条形图（bar chart）
对数据标准化 Zi xi，u 并作 为新变量保存在文件中。
案例分析：居民储蓄调查数据
目标一：计算存（取）款金额的基本描述统计量，并分 别对城镇储户和农村储户进行比较；
目标二：分析储户一次存（取）款金额的数量是否存在 不均衡现象。
目标一的分析结果：
城镇储户的平均存取款金额（2687.2）高于农村储户（1944.97）；从标准差 及全距可看出，城镇储户存取款金额的离散程度低于农村储户。从峰度和偏度 看来，城镇和农村储户存取款金额的分布均呈现右偏和尖峰分布，只是农村储 户右偏斜程度及尖峰程度更大；总体而言，城镇储户和农村储户中的大部分人 一次存取款金额都低于平均水平，且农村储户表现得更为明显。
基本的描述统计分析过程： （1）程序：分析（analyze）-描述统计（descriptive statistics） -描述（descriptive） （2）选择要描述的一个或多个数值型变量 （3）点击‘选项’按钮，做二级对话框设置 （4）选中右下角‘标准化得分保存为变量’可将数据标准化后的取 值保存到数据文档中。
峰度（Kurtosis) : 是描述某变量所有取值的分布形态陡缓程度的统计量， 而峰度对陡缓程度的度量是与正态分布进行比较的结果。如果峰度等于0 ， 其数据分布的陡缓程度与正态分布相同；峰度大于0，其数据分布比正态分布 更陡峭；峰度小于0，其数据分布比正态分布更平坦。
偏度（Skewness)：是描述数据分布对称性的统计量，而且也是与正态分布的