SPSS统计分析方法及应用(第三版)
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– spv文件格式是SPSS独有的,一般无法通过其他 软件如Word、Excel等打开
SPSS软件的三种基本使用方式
• 窗口菜单方式
– 窗口菜单方式是指在使用SPSS过程中所有的 分析操作都可通过菜单、按钮、输入对话框等 方式来完成
SPSS软件的三种基本使用方式
• 程序运行方式
– 程序运行方式是指:在使用SPSS过程中,统计分 析人员首先根据自己的分析需要,将数据分析的 步骤手工编写成SPSS命令程序,然后将编写好 的程序一次性提交给计算机执行。
第2章 SPSS数据文件的建立和 管理
SPSS统计分析方法及应用（第三 版）
SPSS数据文件
• SPSS数据文件的特点
– SPSS数据文件是一种有别于其他文件(如Word 文档、文本文件)的特殊格式的文件。
– 从应用角度理解,这种特殊性表现在两方面。第 一,SPSS数据文件的扩展名是.sav;第二,SPSS 数据文件是一种有结构的数据文件,它由数据的 结构和内容两部分组成
数据分组
• SPSS提供了以下三种数据分组方法:
– 单变量值分组:把每一个变量值作为一组,这种 分组方法通常只适合于离散变量且变量值较少 的情况
– 组距分组:在连续变量或变量值较多的情况下, 数据分组通常采用组距分组。组距分组是将全 部变量值依次划分为若干个区间,并将属于这一 区间的变量值作为一组
• 计量标准将数据划分为三大类,即定距型数 据、定序型数据和定类型数据。
Leabharlann Baidu
结构定义的基本操作
• 浏览结构：
SPSS结构定义的应用案例
SPSS数据的录入与编辑
• SPSS数据的录入 • SPSS数据的编辑
– SPSS数据的定位 – 插入和删除一条个案 – 插入和删除一个变量 – 数据的移动、复制和删除
• SPSS中提供了以下几种抽样方法:
– 按指定条件抽样 – 随机抽样 – 选取某一区域内的样本 – 通过筛选变量选取样本
计数
• SPSS实现的计数是对所有个案或满足某条 件的部分个案,计算若干个变量中有几个变 量的值落在指定的区间内,并将计数结果存 入一个新变量中的过程。
• SPSS实现计数的关键步骤是:
计算基本描述统计量
• 计算基本描述统计量的基本操作 • 计算基本描述统计量的应用举例
交叉分组下的频数分析
• 交叉分组下的频数分析又称列联表分析,它 包括两大基本任务:第一,根据收集到的样本
变量计算
• SPSS函数:根据函数功能和处理的变量类型 ,SPSS函数大致可以分成八大类,分别是:算 术函数、统计函数、与分布相关的函数、 查找函数、字符函数、缺失值函数、日期 函数和其他函数
• 变量计算的基本操作 • 变量计算的应用举例
数据选取
• 数据选取就是根据分析的需要,从已收集到 的大批量数据(总体)中按照一定的规则抽取 部分数据(样本)参与分析的过程,通常也称为 样本抽样
– SPSS会自动按照程序命令语句的前后顺序自 动逐句执行相应的命令并最终给出统计分析结 果
SPSS软件的三种基本使用方式
• 混合运行方式
– 混合运行方式是指在使用菜单的同时编辑 SPSS程序,是窗口菜单方式和程序运行方式的 综合。
– 为实现混合运行方式,用户应首先利用窗口菜单 运行方式,选择统计分析的菜单和选项,但并不 马上单击确定按钮提交执行,而是单击粘贴按钮 。
SPSS数据的保存
• SPSS支持的数据格式
– .SPSS格式文件 – .Excel格式文件 – .dBase格式文件 – .文本格式文件
读取其他格式的数据文件
• 直接读入其他格式的数据文件 • 使用文本向导读入文本文件 • 使用数据库向导读入数据
SPSS数据文件合并
• 纵向合并数据文件：纵向合并数据文件就 是将当前数据编辑窗口中的数据与另一个 PSS数据文件中的数据进行首尾对接,即将 一个SPSS数据文件的内容追加到当前数据 编辑窗口数据的后面,依据两个数据文件中 的变量名进行数据对接。
变量计算
• SPSS变量计算是在原有数据的基础之上,根 据用户给出的SPSS算术表达式以及函数,对 所有个案或满足条件的部分个案,计算产生 变量
– SPSS算术表达式是由常量、变量、算术运算 符、圆括号、函数等组成的式子
– SPSS条件表达式是一个对条件进行判断的式 子。其结果有两种取值:如果判断条件成立,则 结果为真;如果判断条件不成立,则结果为假。 条件表达式包括简单条件表达式和复合条件表 达式。
• 饼图,即用圆形及圆内扇形的面积表示频数百 分比变化的图形,利于研究事物内在结构组成 等问题。饼图中圆内的扇形面积可以表示频数 ,也可以表示百分比。
• 直方图,即用矩形的面积表示频数分布变化的 图形,适用于定距型变量的分析。可以在直方 图上附加正态分布曲线,便于与正态分布的比 较。
SPSS频数分析的扩展功能
• 计算分位数:是变量在不同百分位点上的取 值。分位点在0~100之间。一般使用较多的 是四分位点,即将所有数据按升序排序后平 均等分成四份,各分位点依次是25%、50% 、75%。于是,四分位数便分别是25%、 50%、75%分位点对应的变量值。此外,还 有八分位数、十六分位数等。
• 频数分析的应用举例
– SPSS将自动把用户所选择的菜单和选项转换 成SPSS的命令程序,并粘贴到主语法窗口中;之 后,用户可以按照程序运行的方式,对生成在语 法窗口中的SPSS命令进行必要的编辑修改,最
数据分析的一般步骤
• 明确数据分析目标 • 正确收集数据 • 数据的加工整理 • 读懂分析结果,正确解释分析结果
利用SPSS进行数据分析的基本步骤
SPSS数据的基本组织方式
• 频数数据的组织方式
– 如果待分析的数据不是原始的调查问卷数据,而 是经过分组汇总后的汇总数据,那么这些数据就 应以频数数据的组织方式组织
SPSS数据的结构和定义方法
• SPSS数据的结构是对SPSS每列变量及其 相关属性的描述。包括:变量名、类型、宽 度、列宽度、变量名标签、变量值标签、 缺失值、计量标准等信息。其中有些内容 是必须定义的,有些是可以省略的
– 分位数分组:需首先确定分组数目,然后计算相 应的分位数。分位数是将全部数据按升序排序 并等分成n 份后相应分位点上的变量值
数据预处理的其他功能
• 数据转置:将数据编辑窗口中数据的行列互 换
• 加权处理 • 数据拆分:不仅是按指定变量进行简单排序,
更重要的是根据变量对数据进行分组,为以 后所进行的分组统计分析提供便利
• SPSS的数据排序是将数据编辑窗口中的数 据按照某个或多个指定变量的变量值升序 或降序重新排列。这里的变量也称为排序 变量。
– 排序变量只有一个的排序称为单值排序。 – 排序变量有多个的排序称为多重排序。多重排
序中,第一个指定的排序变量称为主排序变量, 其他依次指定的变量分别称为第二排序变量、 第三排序变量等。多重排序时,数据首先按主排 序变量值的大小次序排序,然后对那些具有相同 主排序变量值的数据,再按照第二排序变量值的
第4章 SPSS基本统计分析
SPSS统计分析方法及应用（第三 版）
频数分析
• 基本统计分析往往从频数分析开始。通过 频数分析能够了解变量取值的状况,对把握 数据的分布特征是非常有用的.频数分布表 包括:
– 频数,即变量值落在某个区间(或某个类别)中的 次数。
– 百分比,即各频数占总样本数的百分比。 – 有效百分比,即各频数占总有效样本数的百分比
。这里,有效样本数=总样本数-缺失样本数。 – 累计百分比,即各百分比逐级累加起来的结果。
最终取值为100%
频数分析
• 条形图,即用宽度相同的条形的高度或长短表 示频数分布变化的图形,适用于定序和定类变 量的分析。条形图的纵坐标可以是频数,也可 以是百分比。条形图包括单式条形图和复式条 形图等形式。
计算基本描述统计量
• 基本描述统计量
– 刻画集中趋势的描述统计量 – 刻画离散程度的描述统计量 – 刻画分布形态的描述统计量 • 重抽样自举法：基本出发点是将已有的n 个观测 数据看成能够从中抽样的总体。若从中有放回地 随机抽取n 个数据形成一个样本,称为自举样本,便 可计算得到一个样本统计量。该过程称为一次重 抽样自举过程。如果重抽样自举过程反复进行m 次,便可得到m 个样本统计量,这些样本统计量的 方差称为自举方差。自举方差是对估计量抽样方 差的较好近似。
SPSS数据的结构和定义方法
• 变量名是变量访问和分析的唯一标志。在 定义SPSS数据结构时应首先给出每列变量 的变量名
• 数据类型是指每个变量取值的类型。SPSS 中有三种基本数据类型,分别为数值型、字 符串型和日期型。每种类型都有默认的宽 度、小数位和列宽度
• 变量名标签是对变量名含义的进一步解释 说明,它可增强变量名的可视性和统计分析 结
变量计算
• SPSS函数:函数是事先编好并存储在SPSS 软件中,能够实现某些特定计算任务的一段 计算机程序。这些程序段都有各自的名字, 称为函数名。执行这些程序段得到的计算 结果称为函数值。用户在使用这些函数时, 只需通过书写相应的函数名,并给出必要的 计算参数,SPSS便会自动计算函数值。
• 函数书写的具体形式:函数名(参数)
第1章 SPSS统计分析软件概述
SPSS统计分析方法及应用（第三 版）
SPSS的发展及特点
• SPSS(StatisticalPackagefortheSocialScien ce)社会科学统计软件包是世界著名的统计 分析软件之一
• 2009年,SPSS软件更名为IBM SPSS Statistics,也称 PASW(PredictiveAnalysisSoftWare)
SPSS数据的基本组织方式
• 原始数据的组织方式
– 如果待分析的数据是一些原始的调查问卷数据, 或一些基本的统计指标,那么这些数据就应以原 始数据的组织方式组织。
– 在原始数据的组织方式中,数据编辑窗口中的一 行称为一个个案(Case),所有个案组成SPSS数 据文件的内容。
– 数据编辑窗口中的一列称为一个变量。每个变 量都有一个名字,称为变量名,它是访问和分析 SPSS每个变量的唯一标识。SPSS数据文件的 结构就是关于每个变量及相关特征的描述。
– sav文件格式是SPSS独有的,一般无法通过其他 软件如Word、Excel等打开
SPSS数据窗口的菜单
SPSS的使用
• SPSS结果输出窗口
– 输出窗口是显示管理SPSS统计分析结果、报 表及图形的窗口。SPSS统计分析的所有输出 结果都显示在该窗口中。
– 输出结果通常以SPSS输出文件的形式保存在 计算机磁盘上,其文件扩展名为.spv。
SPSS数据文件合并
• 横向合并数据文件就是将当前数据编辑窗 口中的数据与另一个SPSS数据文件中的数 据进行左右对接,即将一个SPSS数据文件的 内容拼接到当前数据编辑窗口数据的右边, 依据两个数据文件中的个案进行数据对接 。
第3章 SPSS数据的预处理
SPSS统计分析方法及应用（第三 版）
数据的排序
• 提供了直观的图形化菜单界面 • 统计方法丰富 • 分析结果图文并茂
SPSS的使用
• SPSS数据编辑窗口
– 数据编辑窗口的主要功能是:定义SPSS数据的 结构、录入编辑和管理待分析的数据。
– SPSS的所有统计分析功能都是针对该窗口中 的数据的,这些数据通常以SPSS数据文件的形 式保存在计算机磁盘上,其文件扩展名为.sav。
• 果的可读性。
SPSS数据的结构和定义方法
• 变量值标签是对变量取值含义的解释说明 信息,对于分类型变量尤为重要
• 缺失值的处理是数据分析准备过程中一个 非常重要的环节。表现为：
– 数据中存在明显错误或明显不合理的数据 – 数据中存在漏填数据项 – SPSS中说明缺失数据的基本方法是指定用户
缺失值
– 指定哪些变量参与计数,计数的结果存入哪个新 变量中;
– 指定计数区间。
分类汇总
• 分类汇总是按照某分类分别进行计算
数据分组
• 数据分组是对定距型数据进行整理和粗略 把握数据分布的重要工具,因而在实际数据 分
• 析中经常使用。数据分组就是根据统计研 究的需要,将数据按照某种标准重新划分为 不的组别。在数据分组的基础上进行的频 数分析,更能够概括和体现数据的分布特征 。另外,分组还能够实现数据的离散化处理 等
SPSS软件的三种基本使用方式
• 窗口菜单方式
– 窗口菜单方式是指在使用SPSS过程中所有的 分析操作都可通过菜单、按钮、输入对话框等 方式来完成
SPSS软件的三种基本使用方式
• 程序运行方式
– 程序运行方式是指:在使用SPSS过程中,统计分 析人员首先根据自己的分析需要,将数据分析的 步骤手工编写成SPSS命令程序,然后将编写好 的程序一次性提交给计算机执行。
第2章 SPSS数据文件的建立和 管理
SPSS统计分析方法及应用（第三 版）
SPSS数据文件
• SPSS数据文件的特点
– SPSS数据文件是一种有别于其他文件(如Word 文档、文本文件)的特殊格式的文件。
– 从应用角度理解,这种特殊性表现在两方面。第 一,SPSS数据文件的扩展名是.sav;第二,SPSS 数据文件是一种有结构的数据文件,它由数据的 结构和内容两部分组成
数据分组
• SPSS提供了以下三种数据分组方法:
– 单变量值分组:把每一个变量值作为一组,这种 分组方法通常只适合于离散变量且变量值较少 的情况
– 组距分组:在连续变量或变量值较多的情况下, 数据分组通常采用组距分组。组距分组是将全 部变量值依次划分为若干个区间,并将属于这一 区间的变量值作为一组
• 计量标准将数据划分为三大类,即定距型数 据、定序型数据和定类型数据。
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结构定义的基本操作
• 浏览结构：
SPSS结构定义的应用案例
SPSS数据的录入与编辑
• SPSS数据的录入 • SPSS数据的编辑
– SPSS数据的定位 – 插入和删除一条个案 – 插入和删除一个变量 – 数据的移动、复制和删除
• SPSS中提供了以下几种抽样方法:
– 按指定条件抽样 – 随机抽样 – 选取某一区域内的样本 – 通过筛选变量选取样本
计数
• SPSS实现的计数是对所有个案或满足某条 件的部分个案,计算若干个变量中有几个变 量的值落在指定的区间内,并将计数结果存 入一个新变量中的过程。
• SPSS实现计数的关键步骤是:
计算基本描述统计量
• 计算基本描述统计量的基本操作 • 计算基本描述统计量的应用举例
交叉分组下的频数分析
• 交叉分组下的频数分析又称列联表分析,它 包括两大基本任务:第一,根据收集到的样本
变量计算
• SPSS函数:根据函数功能和处理的变量类型 ,SPSS函数大致可以分成八大类,分别是:算 术函数、统计函数、与分布相关的函数、 查找函数、字符函数、缺失值函数、日期 函数和其他函数
• 变量计算的基本操作 • 变量计算的应用举例
数据选取
• 数据选取就是根据分析的需要,从已收集到 的大批量数据(总体)中按照一定的规则抽取 部分数据(样本)参与分析的过程,通常也称为 样本抽样
– SPSS会自动按照程序命令语句的前后顺序自 动逐句执行相应的命令并最终给出统计分析结 果
SPSS软件的三种基本使用方式
• 混合运行方式
– 混合运行方式是指在使用菜单的同时编辑 SPSS程序,是窗口菜单方式和程序运行方式的 综合。
– 为实现混合运行方式,用户应首先利用窗口菜单 运行方式,选择统计分析的菜单和选项,但并不 马上单击确定按钮提交执行,而是单击粘贴按钮 。
SPSS数据的保存
• SPSS支持的数据格式
– .SPSS格式文件 – .Excel格式文件 – .dBase格式文件 – .文本格式文件
读取其他格式的数据文件
• 直接读入其他格式的数据文件 • 使用文本向导读入文本文件 • 使用数据库向导读入数据
SPSS数据文件合并
• 纵向合并数据文件：纵向合并数据文件就 是将当前数据编辑窗口中的数据与另一个 PSS数据文件中的数据进行首尾对接,即将 一个SPSS数据文件的内容追加到当前数据 编辑窗口数据的后面,依据两个数据文件中 的变量名进行数据对接。
变量计算
• SPSS变量计算是在原有数据的基础之上,根 据用户给出的SPSS算术表达式以及函数,对 所有个案或满足条件的部分个案,计算产生 变量
– SPSS算术表达式是由常量、变量、算术运算 符、圆括号、函数等组成的式子
– SPSS条件表达式是一个对条件进行判断的式 子。其结果有两种取值:如果判断条件成立,则 结果为真;如果判断条件不成立,则结果为假。 条件表达式包括简单条件表达式和复合条件表 达式。
• 饼图,即用圆形及圆内扇形的面积表示频数百 分比变化的图形,利于研究事物内在结构组成 等问题。饼图中圆内的扇形面积可以表示频数 ,也可以表示百分比。
• 直方图,即用矩形的面积表示频数分布变化的 图形,适用于定距型变量的分析。可以在直方 图上附加正态分布曲线,便于与正态分布的比 较。
SPSS频数分析的扩展功能
• 计算分位数:是变量在不同百分位点上的取 值。分位点在0~100之间。一般使用较多的 是四分位点,即将所有数据按升序排序后平 均等分成四份,各分位点依次是25%、50% 、75%。于是,四分位数便分别是25%、 50%、75%分位点对应的变量值。此外,还 有八分位数、十六分位数等。
• 频数分析的应用举例
– SPSS将自动把用户所选择的菜单和选项转换 成SPSS的命令程序,并粘贴到主语法窗口中;之 后,用户可以按照程序运行的方式,对生成在语 法窗口中的SPSS命令进行必要的编辑修改,最
数据分析的一般步骤
• 明确数据分析目标 • 正确收集数据 • 数据的加工整理 • 读懂分析结果,正确解释分析结果
利用SPSS进行数据分析的基本步骤
SPSS数据的基本组织方式
• 频数数据的组织方式
– 如果待分析的数据不是原始的调查问卷数据,而 是经过分组汇总后的汇总数据,那么这些数据就 应以频数数据的组织方式组织
SPSS数据的结构和定义方法
• SPSS数据的结构是对SPSS每列变量及其 相关属性的描述。包括:变量名、类型、宽 度、列宽度、变量名标签、变量值标签、 缺失值、计量标准等信息。其中有些内容 是必须定义的,有些是可以省略的
– 分位数分组:需首先确定分组数目,然后计算相 应的分位数。分位数是将全部数据按升序排序 并等分成n 份后相应分位点上的变量值
数据预处理的其他功能
• 数据转置:将数据编辑窗口中数据的行列互 换
• 加权处理 • 数据拆分:不仅是按指定变量进行简单排序,
更重要的是根据变量对数据进行分组,为以 后所进行的分组统计分析提供便利
• SPSS的数据排序是将数据编辑窗口中的数 据按照某个或多个指定变量的变量值升序 或降序重新排列。这里的变量也称为排序 变量。
– 排序变量只有一个的排序称为单值排序。 – 排序变量有多个的排序称为多重排序。多重排
序中,第一个指定的排序变量称为主排序变量, 其他依次指定的变量分别称为第二排序变量、 第三排序变量等。多重排序时,数据首先按主排 序变量值的大小次序排序,然后对那些具有相同 主排序变量值的数据,再按照第二排序变量值的
第4章 SPSS基本统计分析
SPSS统计分析方法及应用（第三 版）
频数分析
• 基本统计分析往往从频数分析开始。通过 频数分析能够了解变量取值的状况,对把握 数据的分布特征是非常有用的.频数分布表 包括:
– 频数,即变量值落在某个区间(或某个类别)中的 次数。
– 百分比,即各频数占总样本数的百分比。 – 有效百分比,即各频数占总有效样本数的百分比
。这里,有效样本数=总样本数-缺失样本数。 – 累计百分比,即各百分比逐级累加起来的结果。
最终取值为100%
频数分析
• 条形图,即用宽度相同的条形的高度或长短表 示频数分布变化的图形,适用于定序和定类变 量的分析。条形图的纵坐标可以是频数,也可 以是百分比。条形图包括单式条形图和复式条 形图等形式。
计算基本描述统计量
• 基本描述统计量
– 刻画集中趋势的描述统计量 – 刻画离散程度的描述统计量 – 刻画分布形态的描述统计量 • 重抽样自举法：基本出发点是将已有的n 个观测 数据看成能够从中抽样的总体。若从中有放回地 随机抽取n 个数据形成一个样本,称为自举样本,便 可计算得到一个样本统计量。该过程称为一次重 抽样自举过程。如果重抽样自举过程反复进行m 次,便可得到m 个样本统计量,这些样本统计量的 方差称为自举方差。自举方差是对估计量抽样方 差的较好近似。
SPSS数据的结构和定义方法
• 变量名是变量访问和分析的唯一标志。在 定义SPSS数据结构时应首先给出每列变量 的变量名
• 数据类型是指每个变量取值的类型。SPSS 中有三种基本数据类型,分别为数值型、字 符串型和日期型。每种类型都有默认的宽 度、小数位和列宽度
• 变量名标签是对变量名含义的进一步解释 说明,它可增强变量名的可视性和统计分析 结
变量计算
• SPSS函数:函数是事先编好并存储在SPSS 软件中,能够实现某些特定计算任务的一段 计算机程序。这些程序段都有各自的名字, 称为函数名。执行这些程序段得到的计算 结果称为函数值。用户在使用这些函数时, 只需通过书写相应的函数名,并给出必要的 计算参数,SPSS便会自动计算函数值。
• 函数书写的具体形式:函数名(参数)
第1章 SPSS统计分析软件概述
SPSS统计分析方法及应用（第三 版）
SPSS的发展及特点
• SPSS(StatisticalPackagefortheSocialScien ce)社会科学统计软件包是世界著名的统计 分析软件之一
• 2009年,SPSS软件更名为IBM SPSS Statistics,也称 PASW(PredictiveAnalysisSoftWare)
SPSS数据的基本组织方式
• 原始数据的组织方式
– 如果待分析的数据是一些原始的调查问卷数据, 或一些基本的统计指标,那么这些数据就应以原 始数据的组织方式组织。
– 在原始数据的组织方式中,数据编辑窗口中的一 行称为一个个案(Case),所有个案组成SPSS数 据文件的内容。
– 数据编辑窗口中的一列称为一个变量。每个变 量都有一个名字,称为变量名,它是访问和分析 SPSS每个变量的唯一标识。SPSS数据文件的 结构就是关于每个变量及相关特征的描述。
– sav文件格式是SPSS独有的,一般无法通过其他 软件如Word、Excel等打开
SPSS数据窗口的菜单
SPSS的使用
• SPSS结果输出窗口
– 输出窗口是显示管理SPSS统计分析结果、报 表及图形的窗口。SPSS统计分析的所有输出 结果都显示在该窗口中。
– 输出结果通常以SPSS输出文件的形式保存在 计算机磁盘上,其文件扩展名为.spv。
SPSS数据文件合并
• 横向合并数据文件就是将当前数据编辑窗 口中的数据与另一个SPSS数据文件中的数 据进行左右对接,即将一个SPSS数据文件的 内容拼接到当前数据编辑窗口数据的右边, 依据两个数据文件中的个案进行数据对接 。
第3章 SPSS数据的预处理
SPSS统计分析方法及应用（第三 版）
数据的排序
• 提供了直观的图形化菜单界面 • 统计方法丰富 • 分析结果图文并茂
SPSS的使用
• SPSS数据编辑窗口
– 数据编辑窗口的主要功能是:定义SPSS数据的 结构、录入编辑和管理待分析的数据。
– SPSS的所有统计分析功能都是针对该窗口中 的数据的,这些数据通常以SPSS数据文件的形 式保存在计算机磁盘上,其文件扩展名为.sav。
• 果的可读性。
SPSS数据的结构和定义方法
• 变量值标签是对变量取值含义的解释说明 信息,对于分类型变量尤为重要
• 缺失值的处理是数据分析准备过程中一个 非常重要的环节。表现为：
– 数据中存在明显错误或明显不合理的数据 – 数据中存在漏填数据项 – SPSS中说明缺失数据的基本方法是指定用户
缺失值
– 指定哪些变量参与计数,计数的结果存入哪个新 变量中;
– 指定计数区间。
分类汇总
• 分类汇总是按照某分类分别进行计算
数据分组
• 数据分组是对定距型数据进行整理和粗略 把握数据分布的重要工具,因而在实际数据 分
• 析中经常使用。数据分组就是根据统计研 究的需要,将数据按照某种标准重新划分为 不的组别。在数据分组的基础上进行的频 数分析,更能够概括和体现数据的分布特征 。另外,分组还能够实现数据的离散化处理 等