SPSS中的统计描述
SPSS软件学习_spss统计描述过程
11
分布曲线形状：偏度的含义
偏度：
大于0表示=正偏=右偏=均值在中位数的右边
左偏
右偏
均值 中位数 众数
众数 中位数 均值
63
12
分布曲线形状：峰度的布
峰度大于0
13
二、描述统计量过程
Frequency
Horsepower
70
60
50
40
30
20
10
Std. Dev = 38.52
Mean = 104.8
0
N = 400.00
50.0 70.0 90.0 110.0 130.0 150.0 170.0 190.0 210.0 230.0
60.0 80.0 100.0 120.0 140.0 160.0 180.0 200.0 220.0
中位数适用于任意分布类型的资料。用中 位数来描述连续变量会损失很多信息，对于 对称分布资料，优先考虑使用均数，仅仅均 数不能使用时才用中位数加以描述；
中位数对于定序变量、连续变量均可以使 用。对定序变量通常采用中位数（不是众数） 来反映更多、更精确的信息。
36
4.2.3 其它集中趋势描述指标
1. 截尾均数 数据排序 去掉最两端的数据（常用的截尾均数有5% 截尾均数，即两端去掉5%的数据，在SPSS 中Explore中可以实现）
如果截尾均数与原均数相差不大，说明 数据不存在极端值，反之相反。
37
2.几何平均数
常用于计算百分比、比率、指数、增长率等 指标的平均数
几何平均数 算术平均数 公式（要求 xi > 0 ）
SPSS知识2：统计描述
统计描述符合正态分布或近似正态分布资料的统计描述统计量：（一）描述平均水平的常用统计量——算术均数（二）描述变异水平（离散程度）的常用统计量——离均差平方和（SS）、平均方差（方差：MS）、标准差（SD）（三）描述抽样误差大小的统计量——标准误（SE）。
SPSS操作：对某1变量（如time）进行统计描述：正态性检验：Analyze→nonparametric tests→1-sample K-S→调入某变量和激活Nomal→OK。
正态的统计描述：analyze→descriptive statistics→descriptives→调入某变量，点击option…→点击mean、SE、SD→OK。
分析结果：表descriptive statistics（可看N、min、max、mean、SD）；Z=0.649；P=0.794＞0.05.说明time服从近似正态分布。
对某一变量分组进行统计描述（如按男、女分别做time的统计描述）：文件分割：data→split file；注意：计算机有记忆功能，文件分割后需要把它还原，才不会影响后续操作。
统计描述（操作同上）：analyze→descriptive statistics→descriptives→调入某变量，点击option…→点击mean、SE、SD→OK。
非正态资料的统计描述统计量：（一）描述集中位置——中位数（二）描述变异水平（离散程度）——四分位数间距=P75-P25。
SPSS操作：对某1变量（红血球体积hct）进行统计描述：正态性检验（同上）：Analyze→nonparametric tests→1-sample K-S→调入某变量和激活Nomal→OK。
非正态的统计描述：analyze→descriptive statistics→frequencies→调入某变量，点击statistics…→点击median和quartiles。
编制频数分布表和绘制频数分布直方图一、对数据进行重新编码（recod e）SPSS操作：统计描述：Recode：Transform→recode into different variables…（表示recode后存入新的变量名中，原始数据还在）→调入变量进入“input→output”中，在右侧output框中输入新的变量名，可label→点击change→点击框下的old and new values…→根据手工分组，确定组距后：lowest：1→range→higest:最后一组→OK。
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第四章描述统计简介PPT课件
当n 为奇数时：正中间位置号码=（n+1）/2 样本中位数=X(n+1)/2
当n为偶数时：正中间位置号码=（n+1）/2是小数，处于n/2与(n/2)+1之间。 样本中位数=(Xn/2+X(n/2)+1)/2 如5位同学的学习成绩：3，3，3，4，5。中间位置是第三位，中位数：3。 如果六位同学： 3，3，4，5，5，5。中间位置是3与4位中间的位置，中位数为： （4＋5）/2=4.5
第四章 描述统计量简介
2024/10/23
第三章 样本数据特征的初步分析
1
调查杭州市居民收入情况，得到
调查顾客对产品的满意第度情四况章， 获得100个样本数据，能分
样本100统个计样本量数描据，述根据这些数据，
析出哪些信息？
你最想得到哪些信息？
调查大学生群体中对手机品牌的偏 好程度，你如何描述调查结果？
• 选择Percentile Values 栏中的 选项，输出所选变量的百分值
• Dispersion（离差）栏，用于
指定输出反映变量离散程度的 统计量
• Central Tendency （集中趋势）
栏，用于指定输出反映变量集 中趋势的统计量
• Distribution （分布特征）栏，
用于指定输出描述分布形状和
如果样本容量为n，那么，某个样本值出现 的频率＝该样本值出现的频次/n
2024/10/23
第三章 样本数据特征的初步分析
9
分类数据或顺序数据描述频次与 频率的图形方法
第5章-SPSS基本统计分析说课讲解
6.单击Format指定列联表各单元的输出排 列顺序；
7.单击Statistics指定用哪种方法分析行变 量和列变量的关系。
5.5 多选项分析
一、什么是多选项问题 二、分析多选项问题的一般方案 三、多选项分析处理多选项问题
一、什么是多选项问题
③Charts 统计图形
④Format 设置频数表输出格式。
● Multiple variables 多变量栏 •Compare variables，将所有变量结果在一个图形z 中输出 •Organize output by variables ，为每一个变量单独 输出一个图形。
Statistics
variables/File is already sorted。
四、分组计算描述统计量
5.2 变量的频数分析
一、变量频数的描述方法 利用变量的频数分布分析可以方便
的对数据按组进行归类整理，形成各观 测量的不同水平（分组）的频数分布情 况表和图形，以便对数值的数量特征和 内部结构状况有一个概括的认识。
7
11.00
12.00
13.00
16.00
5.4 交叉分组下的频数分析
一、交叉分组下的频数分析
1.主要任务： （1）编制交叉列联表
（2）变量间进行相关性分析
一、交叉分组下的频数分析
1. 交叉列联表 两个或两个以上的变量交叉分组后形成的
列联表。 行变量(Row)：表1、2中 职称 列变量(Column)：表1、2中文化程度 层变量(Layer)：表2中性别
5.3 变量的频数分析
1.频数、百分比 有效百分比：各频数占总有效样本数之比 累计百分比：各百分比逐级累加结果。 2.分位数 4分位数（Quartiles） 3.统计图形 条形图、饼图、直方图
spss-统计描述
23
SPSS12.0统计软件
例
题
数据背景：调查对象为某大专院校的大学生，文件名student.sav。主要调查 内容代码如下：性别（ 1 男、 2 女），出生年、月、日（具体数字），身高 （cm），体重（kg），血型（A、AB、B、O），血型代码（1A、2B、3AB、 4O），教育背景（1重点大学本科、2普通大学本科、3大专、4中专/职校），学
Sum：求和
Dispersion：离散程度统计量 Std. deviation：标准差 Variance：方差 Minimum ：最小值 Maximum：最大值
Range：全距
Distribution：分布指标 Skewness：偏度系数 Kurtosis：峰度系数 Display Order：输出排列方式 Variable list：按变量选择清单的顺序 Alphabetic：按变量的字母顺序
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SPSS12.0统计软件
连续变量的统计描述
11
SPSS12.0统计软件
连续变量的统计描述概况
1、集中趋势 如均数、中位数、几何均数、众数、调和均数等 2、离散趋势 如全距、方差和标准差、百分位数、四分位数和四分位间 距、变异系数等
12
SPSS12.0统计软件
Descriptive过程
Analyze->Descriptive Statistics->Descriptive… 可对资料进行简单统计描述；
Lev ene Statistic d f1 1 1 1 1 d f2 2 13 2 13 2 08 .85 5 2 13 Sig. .7 60 .8 08 .8 08 .7 64
身 高
Based on Mean Based on Median Based on Median an d with ad ju sted df Based on trimmed mean
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。
spss描述统计实验报告
spss描述统计实验报告SPSS描述统计实验报告引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种用于数据分析和统计建模的软件工具。
它可以帮助研究人员对数据进行描述统计分析，从而得出结论并做出预测。
本实验旨在利用SPSS软件对实验数据进行描述统计分析，以探究数据的特征和规律。
实验设计本实验选取了一组包括性别、年龄、身高和体重等信息的样本数据，共计100个样本。
通过SPSS软件对这组数据进行描述统计分析，包括均值、标准差、频数分布等指标，以便对样本数据进行全面的了解。
结果分析首先，我们对样本数据中的性别进行了频数分布分析。
结果显示，样本中有55%的男性和45%的女性，性别分布相对均衡。
接着，我们对年龄、身高和体重等连续变量进行了均值和标准差的分析。
结果显示，样本的平均年龄为30岁，标准差为5岁；平均身高为170厘米，标准差为8厘米；平均体重为65公斤，标准差为10公斤。
这些数据表明样本中的年龄、身高和体重分布较为集中，且具有一定的变异性。
结论通过对样本数据的描述统计分析，我们得出了对样本特征和规律的初步认识。
样本中男女比例相对均衡，年龄、身高和体重分布较为集中且具有一定的变异性。
这些结果为我们进一步的数据分析和研究提供了重要参考。
总结SPSS软件作为一种强大的数据分析工具，可以帮助研究人员对数据进行描述统计分析，从而深入了解数据的特征和规律。
本实验利用SPSS对样本数据进行了描述统计分析，得出了对样本特征和规律的初步认识，为后续的研究工作奠定了基础。
希望本实验能够对SPSS软件的应用和描述统计分析方法有所启发，为相关研究工作提供参考。
第讲SPSS描述性统计分析
第讲 SPSS 描述性统计分析1. 简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，在社会科学、医学和商业等领域中广泛应用。
本文将介绍 SPSS 中的描述性统计分析方法，帮助用户更好地理解和解读数据。
2. 描述性统计分析概述描述性统计分析是对数据进行和组织的过程。
它可以帮助人们更好地理解数据的特性和分布情况。
SPSS 中的描述性统计分析主要包括以下内容：2.1 中心趋势中心趋势是指数据在数轴上的中心位置。
SPSS 中常用的中心趋势指标包括：平均数、中位数和众数。
平均数是指所有数据的总和除以数据的个数。
它能够反映数据的总体水平，但会受到极端值的影响。
中位数是指数据按大小排序后位于中间位置的数值。
它能够反映数据的分布情况，不会受到极端值的影响。
众数是指出现次数最多的数值。
它能够反映数据的典型值，但在数据分布不均匀时可能不够准确。
2.2 离散程度离散程度是指数据相对于中心趋势的差异程度。
SPSS 中常用的离散程度指标包括：标准差、方差和极差。
标准差是指数据与平均数的差异程度的平均值。
它能够反映数据的分散程度，越大表示数据越分散。
方差是指数据与平均数的差异程度的平方的平均值。
它可以用来比较不同数据集的分散程度。
极差是指数据最大值和最小值之间的差异。
它不能反映数据的分布情况，但可以用来描述数据范围。
2.3 数据分布数据分布是指数据在数轴上的分布情况。
SPSS 中常用的数据分布指标包括：偏度、峰度和频数分布表。
偏度是指数据分布的不对称程度。
正偏态分布表示数据分布向左偏，负偏态分布表示数据分布向右偏。
峰度是指数据分布的峰度程度。
正态分布峰度值为 0，大于 0 表示峰度更高，小于 0 表示峰度更低，称为尖峰态和扁平态。
频数分布表是指数据中每个值出现的次数。
它可以用来了解数据的分布情况，如是否存在异常值或集中现象。
3. SPSS 描述性统计分析操作步骤SPSS 中的描述性统计分析可以通过以下步骤进行：Step 1：导入数据。
SPSS常用的统计描述
Cumulatv Percent Percent
39 39.00000 39.0000 55 16.00000 55.0000 81 26.00000 81.0000 100 19.00000 100.0000 100 0.00000 100.0000
Table）
SODA: A SODA: B GENDER: MALE 20 (40%) 30 (60%) 50 (50%)
上海交大基础医学院生物统计教研室
计量资料的常用统计图
箱式图 枝叶图 直方图 条形图 正态性图（P－P、Q－Q图） 其中statistic为正态性检验统计量，Sig为检验的显著 性概率值（p值）。当N≤2000时正态性检验用 Shapiro-Wilk统计量，N>2000时用Kolmogorov D统 计量。
常用的统计描述
讲授：王柏松
计量资料的描述性统计指标
描述性统计指标包括： 集中位置的指标,用以描述观察值的平均水平, 如 算术均数、几何均数、中位数、众数、百分位数 、可信区间等。 资料变异的指标,用以描述观察值间参差不齐的 程度,即离散度或称变异度， 如全距、标准差、方差、变异
系数、四分位数间距等。
GENDER: FEMALE 30 (60%) 20 (40%) 50 (50%) 50 (50%) 50 (50%) 100 (100%)
上海交大基础医学院生物统计教研室
多维列联表
STATE: NEW YORK SODA: A SODA: B G:MALE G:FEMALE 20 30 50 30 20 50 50 50 100
统计量 1.5084 0.0353 1.2322 0.2082 0.2375 0.8476
SPSS统计分析—描述性统计分析
• 各地区城乡居民消费水平比较
已知有2005年各省城乡居民消费水平, 试按地区对各省城乡消费 水平之比进行分析, 并比较不同地区之间城乡消费水平是否有较 大差异。
• 执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/【Ratio】命令, 弹出如 下图所示对话框
• 结果解读
SPSS统计分析—描述性统计 分析
描述性统计量
集中趋势
分布情况
均值
Mean
标准差 Std.deviatiom 偏度
Skewness
中位数 Median
Variance
峰度
Kurtosis
众数
Mode
极小值
Minimum
和
Sum
极大值
Maximum
Range
均值的标准 误差
S.E.mean
• 【Descriptive Statistics】子菜单
• ⑤ Ratio: 计算两个变量相对比的统计量特征。
• ⑥ P-P Plots: 绘制P-P图，检验数据服从的分布情况。
• ⑦ Q-Q Plots: 绘制Q-encies
• 频数分析简介 • 频数分析表是描述性统计中最常用的方法之一，它主要包括以下几
• 结果解读
• 1、列联表 • 2.卡方检验结果
3.条图
相对比描述——Ratio
• 在实际问题中，研究者有时除了希望了解变量自身的统计特征，还希望 得到两个变量相对比之间的统计描述。
• 法一: 通过对两个变量作除法形成一个新变量，然后分析新变量的统计 特征来得到。
• 法二: 直接通过【Ratio】过程来分析两个变量之间的相对比关系，并 且可以得到多于第一种方法的信息。
统计描述与t检验-spss应用
SPSS提供丰富的图表类型，如直方图、散点图、箱线图等， 方便用户对数据进行可视化展示，更好地理解数据分布和 变化趋势。
spss在t检验中的应用
单样本t检验
用于检验一个样本均值与已知的单个 总体均值之间是否存在显著差异。
02
独立样本t检验
用于比较两个独立样本的均值是否存 在显著差异。
01
常用指标
均值、中位数、众数、标准差、方差等。
数据的集中趋势
均值
01
所有数据之和除以数据个数，反映数据的平均水平。
中位数
02
将数据按大小排序后，位于中间位置的数值，用于反映数据的
中心位置。
众数
03
出现次数最多的数值，反映数据的集中趋势。
数据的离散程度
方差
每个数据与均值之差的平方的平均值，用于衡量数据 的离散程度。
标准差
方差的平方根，实际应用中常用标准差来描述数据的 离散程度。
变异系数
标准差与均值的比值，用于比较不同组数据的离散程 度。
数据的分布形态
偏态
描述数据分布的不对称性，通过计算偏度系数 来衡量。
峰态
描述数据分布的尖锐程度或平坦程度，通过计 算峰度系数来衡量。
正态分布
一种常见的连续型概率分布，特点是数据分布对称、均匀，且具有钟形曲线。
结果解释
根据SPSS输出的结果，判断样本均值 与总体均值是否存在显著差异，从而 得出相应的结论。
05
03
配对样本t检验
用于比较两个相关样本的均值是否存 在显著差异，通常用于同一组被试在 不同条件下的比较。
04
操作步骤
在SPSS中，选择相应的t检验功能，输 入数据，选择适当的选项和参数，运 行分析后查看结果。
SPSS教程2：利用SPSS进行统计描述
在教育技术研究过程中收集到大量的资料数据，但从这些杂乱无章的资料中，很难对其总体水平与分布状况做出评价判断。
因此，必须采用一些适当的方法对这些资料进行处理，使之简约化、分类化、系统化，从中发现它们的分布规律，掌握总体的特征，以便对其水平做出客观的评价。
统计描述方法，是研究简缩数据并描述这些数据的统计方法。
将搜集来的大量数据资料，加以整理、归纳和分组，简缩成易于处理和便于理解的形式，并计算所得数据的各种统计量，如平均数、标准差、以及描述有关事物或现象的分布情况、波动范围和相关程度等，以揭示其特点和规律。
（一）数据资料的整理和表示在教育技术研究中，我们用各种方法搜集来的资料，一般是零散的，它只反映个别现象的个别特征，必须经过整理加工，使之系统化，才能计算统计指标，进行统计分析，为进一步研究提供有用的信息，首先要进行的是统计整理，它包含以下几部分内容：1．数据检查主要检查数据的完整性与正确性。
统计资料完整性的检查，就是要根据调查项目检查是否填写齐全，避免遗漏，删去重复。
正确性检查，就是检查搜集的资料是否真实可靠。
特别是统计数字的真实性是统计工作的生命，统计资料的检查整理必须抓紧这一环。
数据检查可分为逻辑检查和计算检查两种方法。
逻辑检查，是从理论和一般常识上来检查资料内容是否合理，指标之间是否矛盾。
计算检查是检查统计数字在计算方法和计算结果上有否错误。
2．数据分类数据分类就是把搜集来的数据进行分组归类。
数据分类要做到既不重复、不遗漏，又不混淆，一般又可分为品质分类和数量分类。
品质分类：是按事物性质划分为不同的组别、种类。
如以性别为标志可分为男与女；按“理解能力”、“学习态度”等为标志，又可分为好、较好、一般、差等几种水平，每种水平可看成类，每一类可给以相当的数量。
可以通过各类所包含的数据再进行数量化的比较和分析。
数量分类：是按数量的属性分类。
有顺序排列法、等级排列法和次数分布法等。
⒊数据的排序数据排序：将各数据从大到小或从小到大进行排列。
spss实验一基本统计方法
在SPSS 中进行实验一的基本统计方法包括描述统计和推论统计两个方面。
描述统计用于对实验数据的整体特征进行描述，而推论统计则用于对样本数据进行推断，从而得出总体的结论。
以下是在SPSS 中进行实验一时常用的基本统计方法：描述统计：1. 均值（Mean）：计算数据的平均值，反映数据的集中趋势。
2. 标准差（Standard Deviation）：衡量数据的离散程度。
3. 频数统计（Frequencies）：统计分类变量的频数分布。
4. 中位数（Median）：数据的中间值，不受极端值影响。
5. 最大最小值（Minimum, Maximum）：显示数据的最大值和最小值。
6. 百分位数（Percentiles）：显示数据的分位数，如四分位数等。
推论统计：1. 相关分析（Correlation）：分析两个连续变量之间的关系。
2. t检验（Independent Samples T-Test, Paired Samples T-Test）：比较两组样本均值是否存在显著差异。
3. 方差分析（ANOVA）：比较两个或多个组之间均值是否存在显著差异。
4. 卡方检验（Chi-Square Test）：用于比较分类变量之间的关联性。
5. 线性回归（Linear Regression）：分析自变量和因变量之间的线性关系。
6. 非参数检验（Mann-Whitney U Test, Kruskal-Wallis Test）：适用于非正态分布数据或秩次数据的假设检验。
以上是在SPSS 中常用的实验一基本统计方法，通过这些方法可以对实验数据进行全面的描述和分析，从而得出科学、客观的结论。
在使用这些方法时，需要根据实际情况选择合适的统计方法，并正确解读结果。
spss 相关统计学概念与描述性统计分析
某市1982年110名7岁男童的身高资料：
序号 数据cm
统计…
正态曲线
条形图 饼图 直方图 图表…
身高的各项统计学指标
统计 表 身 高(cm) N 110 0 Mean 119.725 Std. Error of Mean .452 Median 119.900 Mode 120.0 集中趋势指标 Std. Deviation 4.741 Variance 22.479 Skewness .156 偏度系数 离散趋势指标 Std. Error of Skewness .230 分布参数估计值 Kurtosis -.025 峰度系数 Std. Error of K urtosis .457 Range 24.3 Minimum 108.2 Maximum 132.5 Sum 13169.8 Percentiles 2.5 110.688 25 116.375 50 四分位数 119.900 75 122.800 97.5 130.568 Valid Missing
频数表分析（ Frequencies过程 ）
Frequencies分析过程可产生频数分布图、条形图、饼图、 直方图、计算任意百分位数、分布参数估计值、集中趋势与 离散趋势等各项统计学指标。 Analyze / Descriptive Statistics / Frequencies…
统计…
图表… 显 示 频 数 表
方差齐性检验及分布-水平散点图
数据转换方式
描述性统计指标
Descriptives 空 腹血 清 胰 岛 素 样生 长 因 子-1 性别 女 Mean 95% Confidence Interval for Mean 5% Trimmed Mean Median Variance Std. Deviation Minimum Maximum Range Interquartile Range Skewness Kurtosis Mean 95% Confidence Interval for Mean 5% Trimmed Mean Median Variance Std. Deviation Minimum Maximum Range Interquartile Range Skewness Kurtosis 统计 283.6224 237.8991 329.3458 265.6581 229.2000 34594.21 185.9952 53.71 984.8 931.1 224.7725 1.548 2.942 233.5008 202.7589 264.2428 217.8517 189.9600 19821.26 140.7880 80.73 822.9 742.1 152.5800 1.832 4.241 标 准误 22.8944
SPSS统计描述
31
用于度量数据的集中趋势Central Tendency
是第一和第三四分位数的平均值
中轴数＝ Q1 Q3 2
不受数据极端值的影响 Not Affected by Extreme Values
分布形状
均值 中位数
众数 值域中点
中轴数
全距 四分位间距
方差 标准差 变异系数 基尼系数 泰尔系数
正态 偏态
15
用于度量数据的集中趋势
是最常见的集中趋势的度量
如同平衡点
易受极端数值影响
公式 (样本均值)
n
X
Xi
i 1
X1 X2 Xn
n
n
16
中国城乡人力资本积累速度差异
10
定类尺度Nominal 无等级次序排列
例如：男-女；从事工作的行业
定序尺度Ordinal 可作等级次序排列
例如：学校职位；班级排名
定距尺度Interval
没有真正的零点；例如，摄氏度C°
定比尺度Ratio 存在真正的零点，倍数有意 义
例，身高、体重
11
度量尺度的信息含量由弱到强排列：
32
假如某班1小组期末考试数学成绩为: 83，52，96，79，83，88，64，79，83，
69 试用上述方法描述数学成绩的集中趋势
33
n
X i1 X i X1 X 2 X10
n
10
83 52 96 79 83 88 64 79 83 69 10
SPSS统计描述
(二）描述离散趋势的常用指标
极差（R）：也称全距。它等于观测值中最大值与最小值之差用于粗 略描述一组测量值的变异大小。 四分位数间距（Q）：四分位数是一种特定的百分位数，如果一组观 测值中有四分之一的观测值比它小，则称该特定的数值为下四分位数， 记作QL;如果一组观测值中有四分之一的观测值比它大，则称该特定 的数值为上四分位数，记作QU;四分位数间距为上四分位数与下四分 位数之差，间距越大，变异程度越大。 方差和标准差：方差和标准差是描述所有观测值对均数的平均离散程 度的指标，是描述一组数据变异程度的重要指标。方差和标准差数值 越大，说明数据间的变异程度越大离散程度。标准差是描述离散程度 最常用的指标 变异系数（CV):变异系数是度量相对离散程度的指标，等于标准差与 均数之比
第二节 频数分析（Frequencies过程）
频数分析过程能够实现的功能有以下几类：1绘制频数表2计 算集中趋势、离散趋势及分位数等各种统计量3计算描述分 布的峰度、偏度系数4绘制条图、饼图、直方图（或伴正态 曲线）
一、变量设置
二、数据录入
三、过程界面说明
（一） Frequencies过程主对话框
（三）双向有序列联表
1变量设置 2数据录入
3频数数据声明 4实例具体操作步骤 5输出结果解释
第六节 比率统计分析（Ratio过程）
Ratio过程对两个变量的比值给出综合性的描述 性统计描述。它主要有以下功能:计算均数、中 位数、离散系数（COD）、价格相关差值 （PRD）、平均绝对离差（AAD）等统计量
一、变量设置 二、过程界面说明
（一）Ratio过程主对话框
（二）Statistics子对话框
三、实例具体操作步骤（P92） 四、输出结果解释
SPSS统计描述过程
SPSS 描述性统计分析SPSS描述性统计分析,集中在Descriptive Statistics菜单中,最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程：产生频数表和百分位数；Descriptives过程：进行一般性的统计描述,用于服从正态分布的资料，计算产生均数、标准差等；Explore过程：用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs过程：完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2检验也在其中完成。
1 频数分布分析（Frequencies过程）频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一,Frequencies过程就是专门为产生频数表而设计的。
它不仅可以产生详细的频数表,还可以按要求给出某百分位点的数值，以及常用的条图,圆图等统计图.注：SPSS给出详细频数表,即并不按某种要求确定组段数和组距,而是按照数值精确列表。
Frequencies界面说明Frequencies对话框的界面如下所示：以下介绍各部分的功能：1、【Display frequency tables复选框】确定是否在结果中输出频数表.2、【Statistics钮】单击后弹出Statistics对话框如下，用于定义需要计算的其他描述统计量.现将各部分解释如下：1、Percentile Values复选框组: 定义需要输出的百分位数,可计算四分位数（Quartiles）、每隔指定百分位输出当前百分位数（Cut points for equal groups）、或直接指定某个百分位数（Percentiles），如直接指定输出P2.5和P97.5。
2、Central tendency复选框组用于定义描述集中趋势的一组指标：均数（Mean）、中位数(Median)、众数(Mode)、总和（Sum).3、Dispersion复选框组用于定义描述离散趋势的一组指标：标准差(Std.deviation）、方差(Variance）、全距（Range)、最小值(Minimum)、最大值(Maximum）、标准误(S。
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• 结果输出：
• 即时交互操作：在选定表格上双击，表格 被激活进入编辑状态。这一过程是动态的， 交互的。
• Analyze • Descriptive statistics • Explore
谢谢
描述性统计分析descriptives
• 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，还可以对便 令做标准化变换，即Z变换。Clinical trial.sav • Analyze • Descriptive statistics • Descriptives
探索性分析explore
SPSS中的统计描述
请大家快速建立数据库
• 文件名：clinical-trial.sav • 4个变量： Group （1.2组）：数值型 Gender：字符型 Age：数值型 Wt：数值型 • 随机输入 • 数值个数：每组10个数据
即时汇总 OLAP cubes
• OLAP（online analytical processing）
统计分析子菜单descriptive statistics
• Frequencies • Descri布分析frequencies
• 频数分布分析主要通过频数分布表、条图、 直方图，集中趋势、离散趋势描述数据的 分布特征。Diameter-sub.sav • Analyze • Descriptive statistics • Frequencies
主要有几个目的： • 对数据进行初步检查，判断有无离群点（outliers） 和（或）极端值（extreme values） • 对前提条件假定，如正态分布和方差齐性进行检验， 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。 • 了解组间差异的特征 此过程可给出统计量、正态性检验和描述性统计图， 包括茎叶图，直方图，箱图。Clinical trial.sav