SPSS描述性统计分析
spss统计分析报告
spss统计分析报告SPSS统计分析报告【引言】统计分析是一种有效的数据处理工具，专门应用于对大量数据进行整理和分析的过程中。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款统计分析软件，广泛应用于社会科学、生物科学等研究领域。
本报告旨在通过SPSS统计分析软件对某研究对象的数据进行分析，并得出相关结论。
【方法】本次研究选取了一个具体的研究对象，收集相关的数据。
通过SPSS软件对收集到的数据进行了描述性统计分析、频数分析、相关性分析和T 检验分析等。
【描述性统计分析】描绘数据的中心趋势和离散程度是描述性统计分析的基本任务。
利用SPSS软件，我们计算了研究对象的平均值、中位数、标准差和极差等指标。
其中，平均值反映了数据的集中趋势，中位数则从中性化的角度看待该数据集。
标准差能够反映数据的离散程度，而极差则展示了数据范围的宽广程度。
【频数分析】频数分析是一种统计方法，用于描述和计数数据中出现各个变量的频率。
根据SPSS分析结果显示，我们可以得出研究对象的样本量、最小值、最大值以及频数等信息。
这些信息有助于我们对研究对象的整体情况有一个大致的了解。
【相关性分析】相关性分析是一种统计方法，用于研究两个或更多变量之间的关系。
通过SPSS，我们可以得到相关系数和相关显著性等信息。
其中，相关系数反映了变量之间的相关程度，其绝对值越大，相关程度就越强；相关显著性则判断了相关系数是否显著，从而确定是否存在显著的关联。
【T检验分析】T检验分析是一种统计方法，用于比较两组样本的差异是否具有统计学意义。
通过SPSS软件进行T检验分析，我们可以得到两组样本的平均值、标准差和实验组与对照组的显著性等信息。
这些数据将帮助我们判断两组样本之间是否存在差异，并且差异是否具有统计学意义。
【结果与讨论】根据SPSS统计分析结果，我们得出以下结论：- 对研究对象的描述性统计分析结果表明，数据的中心趋势较为稳定，并且具有一定的离散程度。
SPSS描述性统计分析PPT课件
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4.4 探索性分析
打开“统计量”对话框，选中“描述性”及“M-估计量” 选项； 打开“探索：图”对话框，选中“按因子水平分组”、“ 茎叶图”、“带检验的正态图”等选项。 打开“探索：选项”，选中“按列表排除个案”选项。
第3步 运行结果及分析： “成绩”按科目分组的案例处理摘要表
表中显示“成绩”按 “科目”分组后各组的 有效个案数、个案缺失 数及缺失比例等 。
打开“频率（F）”对话框，将“教育”和 “收入”加入到“变量”列表框中。 打开“统计量”对话框，选中“百分位数”
“众数”，并在“百分位数”中添加30.0、 60.0、90.0； 打开“图表”对话框，选中“直方图”及后 面的复选框
LOGO 表4.1
4.2 频率分析
第3步 主要结果及分析：
统计量表
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4.1 基本描述性统计量的定义及计算
4.1.2 描述离散程度的统计量பைடு நூலகம்
1.样本方差（Variance） 2.样本标准差（Std. deviation） 3.极差（Range） 4.均值标准误差（Standard Error of Mean）
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4.1 基本描述性统计量的定义及计算
4.1.3 描述总体分布形态的统计量
例如，调查消费者拥有数码产品的数量，首先分析受访 者的总人数、家庭收入情况、受教育程度、性别等，获取样 本是否具有总体代表性、抽样是否存在系统偏差等信息。这 些可以通过频率分析来实现，经过频率分析可以得到如下结 果： （1）频率分布表：该表中包含频率、各频率占总样本数的 百分比、有效百分比、累计百分比。 （2）统计图：用统计图形展示变量的取值状况，频率分析 中提供的统计图形可以是条形图、饼图或者直方图。
spss分析
spss分析SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) 是一种常用的统计软件，可以进行各种数据分析。
SPSS分析方法如下：1. 描述性统计分析：对数据进行描述性统计，包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
2. 参数检验：通过参数检验可以判断总体参数是否符合预期，常见的参数检验方法有t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。
3. 非参数检验：非参数检验方法用于处理数据样本不满足正态分布或方差齐性的情况，常见的非参数检验方法有Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。
4. 相关分析：用于分析两个或多个变量之间的关系，常见的相关分析方法有Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等。
5. 回归分析：通过建立回归方程来研究自变量与因变量之间的关系，常见的回归分析方法有线性回归、多元回归等。
6. 方差分析：用于比较不同因素对结果的影响，常见的方差分析方法有单因素方差分析、多因素方差分析等。
7. 聚类分析：将数据集中的个体划分为不同的类别，常见的聚类分析方法有K均值聚类、层次聚类等。
8. 判别分析：用于确定将个体划分到已知类别中的判别准则，常见的判别分析方法有线性判别分析、逻辑回归等。
9. 生存分析：用于分析个体在某个时间段内生存的概率，常见的生存分析方法有Kaplan-Meier生存曲线、Cox比例风险模型等。
10. 因子分析：用于确定影响多个变量的共同因素，常见的因子分析方法有主成分分析、因子旋转等。
以上只是SPSS分析的一部分，还有很多其他的分析方法可以在SPSS中实现。
具体选择哪种分析方法取决于研究目的和数据特点。
SPSS统计分析数据特征的描述统计分析
SPSS统计分析数据特征的描述统计分析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，用于对数据进行描述统计分析。
描述统计分析旨在帮助研究人员对数据进行简单的整理、描述和总结，以便更好地理解数据的特征和趋势。
下面将说明几种常用的描述统计分析方法。
1.频数统计频数统计是指对数据中各个变量的不同取值进行计数。
通过统计每个取值出现的次数，可以了解数据的分布情况和变量的特点。
SPSS提供了多种方式来进行频数统计，包括直方图、饼图等。
通过这些图表，可以清晰地看到变量的取值分布。
2.中心趋势测量中心趋势测量是描述数据集合中心位置的统计方法，常用的测量指标包括平均数、中位数和众数。
平均数是所有数据的算术平均值，中位数是将数据按大小排列后处于中间位置的数值，众数是出现次数最多的数值。
SPSS提供了计算这些测量指标的功能，以便更好地了解数据的中心位置。
3.离散程度测量离散程度测量是描述数据变异程度的方法，常用的度量指标包括标准差、方差和极差。
标准差是数据与平均数之间的平均偏差，方差是标准差的平方，表示数据的离散程度，极差是最大值与最小值之间的差异。
通过这些指标，可以判断数据的离散程度，以及是否存在异常值等问题。
4.偏度和峰度测量偏度和峰度是描述数据分布形态的指标。
偏度测量的是数据分布的偏斜程度，正偏斜表示分布右侧的极端值较多，负偏斜表示分布左侧的极端值较多。
峰度测量的是数据分布的尖峰程度，正峰度表示尖峰较高且尾巴较短，负峰度表示尖峰较低且尾巴较长。
通过偏度和峰度的测量，可以判断数据的分布形态是否符合正态分布。
5.相关分析相关分析旨在研究两个或多个变量之间的关系。
相关系数是用来衡量变量之间线性相关程度的指标，取值范围从-1到+1、接近-1的相关系数表示负相关，接近+1的相关系数表示正相关，接近0的相关系数表示无相关。
通过相关分析，可以了解不同变量之间的关系，以及它们对研究问题的影响程度。
SPSS数据分析—描述性统计分析
描述性统计分析是针对数据本身而言，用统计学指标描述其特征的分析方法，这种描述看似简单，实际上却是很多高级分析的基础工作，很多高级分析方法对于数据都有一定的假设和适用条件，这些都可以通过描述性统计分析加以判断，我们也会发现，很多分析方法的结果中，或多或少都会穿插一些描述性分析的结果。
描述性统计主要关注数据的三大内容：1.集中趋势2.离散趋势3.数据分布情况描述集中趋势的指标有均值、众数、中位数，其中均值包括截尾均值、几何均值、调和均值等。
描述离散趋势的指标有频数、相对数、方差、标准差、标准误、全距、四分位间距、四分位数、百分位数、变异系数等。
注意：连续型变量和离散型变量的指标有所不同。
由于很多统计分析都有一个正态分布的假设，因此我们经常也会关注数据的分布特征，常用峰度系数和偏度系数来描述数据偏离正态分布的程度，也可以使用Bootstrap方法计算出结果与经典统计学方法计算出的结果进行对比，如果差异明显，则说明原数据呈偏态分布或存在极值SPSS用于描述性统计分析的过程大部分都在分析—描述统计菜单中，另有一个在比较均值—均值菜单，虽然这几个过程用途不同，但是基本上都可以输出常用的指标结果。
一、分析—描述统计—频率此过程可以输出连续型变量集中趋势和离散趋势的主要指标，还可以输出判断分布的直方图、峰度值和偏度值，此外，该过程最主要的作用是输出频数表，结果举例如下：二、分析—描述统计—描述看起来似乎这个过程才是正统的描述统计分析过程，实际上该过程输出的内容并不多，也没有统计图可以调用，唯一特别的是该过程可以对数据进行标准化变换，并保存为新变量。
三、分析—描述统计—探索探索性分析是对原有数据进行描述性统计的基础上，更进一步的描述数据，和前两种过程相比，它能提供更详细的结果。
四、分析—描述统计—比率该过程主要用于对两个连续变量间的比率进行描述分析输出的结果比较简单，只是指标的汇总表格，在此略去五、分析—描述统计—交叉表分类变量的描述性统计比较简单，主要就是看频数分布和构成比，基本用交叉表一个过程就可以完成，该过程虽然放在描述统计中，但是由于功能丰富，也经常被用来做列联表的推断分析。
在报告中使用SPSS进行描述性统计分析
在报告中使用SPSS进行描述性统计分析引言：描述性统计分析是统计学的基础分析方法之一，它可以通过数值和图表来描述数据的基本特征。
随着科学技术的发展，SPSS（Statistical Product and Service Solutions）软件成为了描述性统计分析的重要工具之一。
本文将探讨在报告中如何使用SPSS进行描述性统计分析，并列出以下六个标题进行详细论述。
一、数据收集与准备数据收集是进行描述性统计分析的首要步骤。
在报告中，我们需要明确数据的来源与采集方法，并进行相关数据的准备和清洗。
使用SPSS软件时，可以利用其提供的数据导入和数据清洗功能，例如删除重复数据、填补缺失值等。
二、数据的中心趋势测度中心趋势测度是描述数据分布的重要指标，主要包括均值、中位数和众数。
在报告中，我们可以通过SPSS软件计算得到这些指标，并通过文字描述和图表展示来展示数据的中心位置，帮助读者更好地理解数据的分布特征。
三、数据的离散程度测度离散程度测度反映了数据的离散程度，常用的指标包括标准差、方差和四分位数间距。
在报告中，我们可以使用SPSS软件计算得到这些指标，并通过文字描述和图表展示来揭示数据的离散程度，帮助读者了解数据的变异情况。
四、数据的分布形态测度分布形态是描述数据分布曲线的特征，常用的指标包括偏度和峰度。
在报告中，我们可以通过SPSS软件计算得到这些指标，并通过文字描述和图表展示来展示数据的分布形态，帮助读者理解数据是否服从特定的分布规律。
五、数据间的关系分析数据间的关系分析能够帮助我们了解变量之间的相关性。
在报告中，我们可以利用SPSS软件进行相关性分析，计算得到相关系数，并通过文字描述和图表展示来展示变量之间的关系。
此外，我们还可以使用SPSS软件进行回归分析和方差分析，探索更深入的变量之间的关系。
六、结果的可视化展示在报告中，除了通过文字描述，更加直观有效的方式是通过图表展示结果。
SPSS软件提供了多种图表类型供我们选择，包括柱状图、折线图、散点图等。
spss描述性统计分析实验总结(3篇)
spss描述性统计分析实验总结(3篇)为期半个学期的统计学试验就要完毕了，这段以来我们主要通过excl软件对一些数据进展处理，比方抽样分析，方差分析等，经过这段时间的学习我学到了许多，把握了许多应用软件方面的学问，真正地学与实践相结合，加深学问把握的同时也熬炼了操作力量，回忆整个学习过程我也有许多体会。
统计学是比拟难的一个学科，作为工商专业的一名学生，统计学对于我们又是相当的重要。
因此，每次试验课我都坚持按时到试验室，试验期间仔细听教师讲解，看教师操作，然后自己独立操作数遍，不懂的问题会请教教师和同学，有时也跟同学商议找到更好的解决方法。
几次试验课下来，我感觉我的力量的确提高了不少。
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观看系统的数据，进展量化的分析、总结，并进而进展推断和猜测，为相关决策供应依据和参考。
它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
可见统计学的重要性，仔细学习显得相当必要，为以后进入社会有更好的竞争力，也为多把握一门学科，对自己对社会都有好处。
几次的试验课，我每次都有不一样的体会。
个人是理科出来的，对这种数理类的课程原来就很感兴趣，经过书本学问的学习和试验的实践操作更加加深了我的兴趣。
每次做试验后回来，我还会不定时再独立操作几次为了不遗忘操作方法，这样做可以加深我的记忆。
依据记忆曲线的理论，学而时习之才能保证对学问和技能的真正以及把握更久的把握。
就拿最近一次试验来说吧，我们做的是“平均进展速度”的问题，这是个比拟简单的问题，但是放到软件上进展操作就会变得麻烦，书本上只是直接给我们列出了公式，但是对于其中的原理和意义我了解的还不够多，在做试验的时候难免会有许多问题。
不惊奇的是这次试验好多人也都是不明白，操作不好，不像以前几次试验教师讲完我们就差不多把握了，但是这次好像遇到了大麻烦，由于内容比拟多又是一些没接触过的东西。
spss第四章,描述性统计分析。。
第4章描述性统计分析（重点是频数分析、描述统计量、交叉列联表）4.1 频数分析（使用表3.2）---单击“analyze”---“frequencies”—出现对话框，并将数学、语文和英语选到“variable”中。
如图：---单击“statistics”----出现对话框，选中如图4个选项-----单击“continue”回到前一对话框----单击“OK”结果如表4.1-----如图，重新选择语文---单击“charts”---得到一个对话框，如图选中2个选项----单击“continue”----回到前一对话框---单击“OK”。
结果如表4.24.2 基本描述统计量（使用表3.2）---单击“analyze”---“descriptive statistics”—“Descriptives”---得到对话框，并将数据进行如图选入：-----单击“options”—得到对话框，并选中如图6个选项：----单击“continue”----回到前一对话框---单击“OK”。
结果如表4.34.3 探索性分析（使用表3.2）---单击“analyze”---“descriptive statistics”—“Explore”---得到对话框，并将数据进行如图选入：----单击“Plots”—得到对话框，并选中如图4个选项：----单击“continue”----回到前一对话框---单击“OK”。
结果如表4.6（与书有不同）4.4交叉列联表分析（使用表化环0708）（1）T ransform（修改）----Recode into Different variable----选定身高------点击“向右箭头”------在“name”下写个名字：eg：T1-------change-------（此处T1和T2是已经做好的分组）点击-----old and new values对其分组---例：Range LOWEST through values :160 new values :1Rang :160 through :170 2Range HIGHEST through values :170 3 点击continue-----回到前一个对话框点击------OK同样的方法做好T2---------点击“analyze(分析)”-----“Descriptive Statistics(描述性统计)”------“Crosstabs（交叉列联表）”选中行列------点击“Exat….“则弹出“exct tests（精确检测）对话框”点“Statistics…”则弹出“Crosstabs：statistics（交叉表统计）对话框”-------点击“Chi—square（卡方检验）”----“continue”点“Cells…”则弹出“Crosstabs：Cells display（交叉表统计）对话框”-------选择“Counts”中的“Observed”和“Expected”为期望频数，-------选择“Percentages”中的“Row”“Column”“Total”选项，分别计算“频数”“列频数”“总频数”-------选择“Residuals”中的“Standardized”分别计算单元格的非标准化残差、标准化残差、调整后的残差----“continue”回到前一页点----“OK”4.5比率分析（课本71页）不需要掌握英语未写完作业：1-10，11-25，26-30。
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4.1 基本描述性统计量的定义及计算
3．描述总体分布形态的统计量
偏度（Skewness） 峰度（Kurtosis）
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主要内容
4.1 基本描述性统计量的定义及计算 4.2 频数分析 4.3 描述性分析 4.4 探索性分析 4.5 交叉列联表分析 4.6 多选项分析
图4-5
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4.4 探索性分析
3．实例分析
第4步 确定探索性分析输出 的统计图形； 单击Plots…按钮，在如图 4-6的Plots子对话框中选择 “Dependents together”（不 同因变量显示在一个箱图中）、 “Stem-and-leaf”（茎叶图）、 Normality Plots with tests（正 态分布检测统计图）。单击 Continue返回主d N (listwise) 96 96
Statistic
99.3
Statistic
125.0
Statistic
5.9633
Statistic
.350
Statistic
-.446
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主要内容
4.1 基本描述性统计量的定义及计算 4.2 频数分析 4.3 描述性分析 4.4 探索性分析 4.5 交叉列联表分析 4.6 多选项分析
图4-1
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4.2 频数分析
2．频数分析过程的操作界面
（4）Statistics按钮 单击该按钮会弹出新的对话框， 该对话框主要用于确定将要在 输出结果中出现的统计量， 选中统计量前的复选框表示 输出该统计量。 （5）Charts按钮 用于确定将输出的图形类型 和图形取值。 （6）Format按钮 定义输出频数表的格式
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4.2 频数分析
3．实例分析 运行结果及分析。
表4.2 变量“教育”的频数分布表
Frequenc y 1 2 8 39 Percent 1.0 4.7 Valid Percent 1.0 4.7 Cumulative Percent 1.0 5.6
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4.2 频数分析
1．频数分析目的和主要功能
频数就是一个变量在各个变量值上取值的个案数，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。 例如，调查消费者拥有数码产品的数量，首先分析受访 者的总人数、家庭收入情况、受教育程度、性别等，获取样 本是否具有总体代表性、抽样是否存在系统偏差等信息。这 些可以通过频数分析来实现，经过频数分析可以得到如下结 果： （1）频数分布表：该表中包含频数、各频数占总样本数的 百分比、有效百分比、累计百分比。 （2）统计图：用统计图形展示变量的取值状况，频数分析 中提供的统计图形可以是条形图、饼图或者直方图。
图4-6
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4.4 探索性分析
3．实例分析
结果分析
表4.5 描述性统计量
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4.4 探索性分析
3．实例分析
结果分析
表4.6 M估计值
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4.4 探索性分析
图4-4
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4.4 探索性分析
3．实例分析
【例4-3】表4.4是2007年各地区人口出生率和死亡率的统计 数据，试对其作探索性分析并做是否服从正态分布的检验。
表4.4各地区人口自然变动情况
出生率 死亡率 出生率 6.26 4.97 9.08 7.67 6.07 11.92 12.82 6.59 11.78 11.48 5.73 14.44 9.87 5.91 14.59 6.40 5.30 9.90 7.67 5.00 9.14 7.57 5.18 13.97 7.47 5.89 13.20 9.36 7.08 17.40 10.29 5.42 10.19
图4-3
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4.3 描述性分析
3．实例分析
书P100【例4-2】 选择“身高”变量作描述性分析，选定要计算的统计量 后，运算得到表4.3所示的结果 表4.3
N Minimum Maximu m Mean Statisti c 109.89 1 Std. Deviation Skewness Std. Error .246 Kurtosis Std. Error .488
图4-1
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4.2 频数分析
3．实例分析 【例4-1】以下是调查问卷中针对被调查人设置的两个问题： 1、您的家庭月收入大约是：（请包括所有工资、奖金、津贴等在内，以 人民币为单位）单选 500-1000……..1 1000-1999……2 2000-2999……3 3000-3999……4 4000-4999……5 5000-5999……6 6000-6999……7 7000-7999……8 8000-8999……9 9000-9999……10 10000及以 上…11 2、 您的教育程度：（指您受过的最高或正在接受的教育程度）单选 没有受过正式教育/小学……….1 初中…………2 高中/ 中专/技校……3 大专/大学非本科/高职高专……4 大学本科……5 研究生 图 4-1 及以上……..6 从问卷中收集到的数据如表4.1所示
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4.4 探索性分析
1．探索性分析目的和主要功能
与前面介绍的两种分析方法相比，探索性分析更加强大，它 是对数据的探索和考察，可以对变量进行更为深入详尽的统 计分析。在进行统计分析前，通常需要寻求和确定适合所研 究的问题的统计方法， SPSS 提供的探索性分析是解决此类 问题的有效办法。
3
4 Valid 5 6 Total
114
165 456 53 835
13.6
19.7 54.5 6.3 99.9
13.7
19.8 54.6 6.3 100.0
19.3
39.0 93.7 100.0
图4-2 变量“教育”的直方 图
Missing
Syste m
1
.1
Total
836
100.0
13
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4.2 频数分析
3．实例分析
试对收集到的数据进行频数分析 表4.1
家庭月收入 3 1 2 1 1 … 6 10 4 受教育程度 5 5 5 5 5 … 4 5 5
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4.2 频数分析
3．实例分析 第1步 数据组织； 根据表4.1生成SPSS数据文件，建2个变量：“收入”、“教育”， 数 据文件的格式同表4.1类似。 第2步 打开主对话框； 选择Analyze→ Descriptive Statistics → Frequencies，打开同图4-1 一样的频数分析主对话框。 第3步 确定要输出的统计量； 单击Statistics…按钮，在Statistics子对话框中选择Mode（众数）统计 量。 第4步 确定要输出的统计图形； 单击Charts…按钮，在Charts子对话框中选择Histograms （直方图） 运行结果及分析。
4.1 基本描述性统计量的定义及计算
1．描述集中趋势的统计量
均值（Mean） 众数（Mode） 中位数（Median） 总和（Sum） 百分位数（Percentile Value）
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4.1 基本描述性统计量的定义及计算
2．描述离散趋势的统计量
样本方差（Variance） 样本标准差（Std. deviation） 极差（Range） 均值标准误差（Standard Error of Mean）
死亡率
出生率 死亡率
5.95
12.60 6.30
6.73
12.00 5.75
4.49
13.80 6.01
6.10
11.60 6.10
5.73
11.59 6.27
6.50
12.86 6.62
6.28
15.24 6.27
6.71
15.53 4.84
6.30
15.79 5.03
5.70
6.15
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4.4 探索性分析
3．实例分析 第3步 确定探索性分析的描述统计量； 单击Statistics…按钮，在Statistics子对话框（图4-5） 中选择Descriptives 复选框、M-estimators复选框，单 击Continue返回主对话框。