描述性统计分析--Descriptive Statistics菜单详解

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第3章 SPSS描述性统计分析

第3章 SPSS描述性统计分析

Step01 打开主窗口
选择菜单栏中的【Analyze(分析)】→ 【Descriptive Statistics(描述性统计)】 →【Explore(探索)】命令,弹出【Explor e(探索)】对话框,该对话框是探索性分析的 主操作窗口。
Step02 选择分析变量
在【Explore(探索)】对话框左侧的【候选变 量】清单中,选取一个或多个待分析变量, 将它们移入右侧的【Dependent List(因 变量列表)】列表框中,表示要进行探索性 分析的变量。
3.2.2 描述统计分析的SPSS操作详解
Descriptives 过程是连续资料统计描述应用 最多的一个过程,它可对变量进行描述性统 计分析计算,并列出一系列相应的统计指标。 这和其他过程相比并无不同。但该过程还有 个特殊功能,就是可将原始数据转换成标准 化值,并以变量的形式保存。
Step01:打开主窗口
Step04 选择标签值
从候选变量列表框中选择一个变量作为标识变 量,并将其移入【Label Cases by(标注 个案)】列表框中。选择标识变量的作用在 于,若系统在数据探索时发现异常值,便可 利用标识变量加以标记,便于用户找这些异 常值。如果不选择它,系统默认以id变量作 为标识变量。
Step05 选择输出类型
Step04:选择输出图形类型
Step05:完成操作
(1)基本统计结果输出
频数分析基本统计结果
N Percentiles
Valid Missing 25 50 75
38 0 18.00 20.00 23.00
表3-2 频数分析表
(2)频数分析表输出
频数分析表
Valid
14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 26 27 Tota l

第5章-SPSS基本统计分析说课讲解

第5章-SPSS基本统计分析说课讲解
5.单击Cells指定列联表单元格中的输出内 容;
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

实验五描述性统计分析

实验五描述性统计分析

第二篇 数据分析基础实验五 描述性统计分析实验目的:了解相关系数和偏相关系数的计算方法。

实验工具:SPSS 描述性统计分析菜单项。

知识准备:一、统计整理统计整理是根据统计研究的目的,对统计调查所获得的大量原始资料(初级资料),进行科学的分类和汇总,使之条理化、系统化,得出能够反映现象总体特征的综合资料的工作过程。

统计整理的结果为统计表与统计图。

统计表主要表现为频数表,而统计图的表现形式多样,前面已经介绍了各种统计图的制作方法,此处不在专门进行介绍。

二、集中趋势的测量集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向,测度集中趋势也就是寻找数据一般水平的代表值或中心值。

集中趋势主要依赖各种平均指标进行反映。

1、算术平均数算术平均数又称为均值,其定义为:设1X ,2X ,…,n X 是取自某总体的一个样本,它的算术平均数∑==ni i X n X 11算术平均数有四个重要性质:①各变量值与平均数离差之和等于零;②各个变量值与平均数离差平方和为最小值;③常数的算术平均数是其本身;④对于任何两个变量x 和y ,它们的代数和的算术平均数就等于两个变量的算术平均数的代数和。

2、调和平均数调和平均数是根据标志值的倒数计算的,它是标志值倒数的算术平均数的倒数。

调和平均数的计算公式为:使用调和平均数要注意三个问题:①变量X 的取值不能为零,因为零不能作为分母,此时调和平均数无法计算;②调和平均数与算术平均数一样,易受极端值的影响③调和平均数只适用于特殊的数据情况,所以要注意区分它的适用条件。

在SPSS 中,调和平均数可以在Report 子菜单的4个报表过程中计算输出。

3、几何平均数几何平均数是n 个变量值乘积的n 次方根。

凡是现象的连乘积等于现象的总比率或总速度都可用几何平均数来计算它们的平均比率和平均速度。

其计算公式为:n n n x x x x x G ∏=⋅⋅⋅⋅= (321)式中:标志值个数。

连乘符号;各个标志值;数;几何平均------------∏n x G在SPSS 中,几何平均数可以在Report 子菜单的4个报表过程中计算输出。

SPSS基本操作步骤详解

SPSS基本操作步骤详解

SPSS基本操作步骤详解本文采用SPSS21.0版本,其它版本操作步骤大体相同一、基本步骤(一)检查数据在进行项目分析或统计分析之前,要检核输入的数据文件有无错误,即检核missing。

例,“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答,每个题项的数据只有五个水平:1,2,3,4,5。

1.执行次数分布表的程序Analyze(分析)→Descriptive statistics(描述统计)→将题项变量【例,a1—a10】键入至Variables(变量)框中→Frequencies(频率)→Statistics(统计量)→Minimum (最小值)、Maximum(最大值)→Continue(继续)→OK(确定)2.执行描述统计量的程序Analyze(分析)→(描述统计)→将题项变量【例,a1—a10】键入至Variables(变量)框中→Descriptives(描述)→Options(选项)→Minimum(最小值)、Maximum(最大值)【此处一般为默认状态即可】→Continue(继续)→OK(确定)(二)反项计分若是分析的预试量表中没有反向题,则此操作步骤可以省略;量表或问卷题中如果有反向题,则在进行题项加总之前将反向题反向计分,否则测量分数所表示的意义刚好相反。

例,“XX量表”采用Likert scale五点量表式填答,反向题重向编码计分:1→5,2→4,3→3【可不写】,4→2,5→1。

Transform(转换)→Recode into same Variables(重新编码为相同变量)→将要反向的题目键入至Variables(变量)框中【例,a1,a3,a5】→Old and new values(旧值和新值)→在左边Old value—value中键入1,在右边New value—value中键入5,Add (添加)→……依次进行此步骤……在左边Old value—value中键入5,在右边New value —value中键入1,Add(添加)→Continue(继续)→OK(确定)【注意不同量表计分方式不同,因而反向编码计分也不同,常见的有四点量表、五点量表和六点量表等】(三)题项加总量表题项加总的目的在于便于进行观察值得高低分组。

利用SPSS进行数据处理和分析的技巧

利用SPSS进行数据处理和分析的技巧

利用SPSS进行数据处理和分析的技巧数据是一个有用的工具,它可以帮助我们了解问题并做出更好的决策。

然而,对于大多数人来说,数据处理和分析可能会让人望而却步。

幸运的是,有一些工具可以帮助我们更轻松地处理和分析数据,其中最常用的工具之一是SPSS。

SPSS是一个广泛用于数据分析的软件包,可以轻松地进行描述性统计、假设检验、回归分析、因子分析和聚类分析等等。

在本文中,我们将探讨利用SPSS进行数据处理和分析的一些技巧。

第一步:数据的输入和清理在使用SPSS进行数据分析之前,首先需要将数据输入到SPSS 中。

数据可以来自Excel或其他电子表格程序,也可以手动输入。

在输入数据时,要注意数据类型,例如文本、数字和日期等。

要确保数据以正确的格式输入,以便进行后续的分析。

一旦数据已经输入到SPSS中,接下来需要对数据进行清理。

数据清理的目的是修复数据中的错误或缺失值,以确保数据的质量和正确性。

SPSS提供了一些工具来帮助用户对数据进行清理。

例如,可以使用SPSS Data Editor中的查找替换功能,通过查找敏感字词或错误数据,减少数据清理的负担。

SPSS还提供了插件程序,如Validate命令、Codebook等等,它们可以在清洗数据方面提供有用的支持。

第二步:描述性统计分析描述性统计分析可以帮助我们了解数据集的基本特征,例如中位数、众数、平均数、标准差和范围等等。

在SPSS中,进行描述性统计分析非常简单。

首先,选择“Analyze”菜单中的“Descriptive Statistics”选项,然后选择要分析的变量。

SPSS将生成一个报告,其中包含描述性统计信息。

在生成描述性统计报告之后,可以将其保存在SPSS的输出窗口中,以便之后参考。

此外,还可以使用SPSS的导入导出功能将描述性统计结果导出到其他程序中,例如Word或Excel。

第三步:假设检验假设检验可以帮助我们确定实际观察结果与预期结果之间是否存在显著差异。

统计分析与Spss应用第五章(描述性统计分析)

统计分析与Spss应用第五章(描述性统计分析)

选入需要描述的 变量,可选入多个
确定是否将原始数 据的标准正态变换 结果存为新变量。
变量列表顺序 字母顺序 均数升序 均数降序。
Descriptive Statistics N 血清总胆固醇 Valid N (listwise) Minimum Maximum 101 2.70 7.22 101 Mean Std. Deviation 4.6995 .86162



5.1.1 对话框界面及 各部分选项说明 【Display frequency tables复选框】确定是 否在结果中输出频数 表。 【Statistics钮】单击 后弹出Statistics对话 框,用于定义需要计 算的其他描述统计量。
集中趋势指标
百分位数指标
计算百分数时选此项
离散趋势指标 分布指标
1
.002
.000
Hale Waihona Puke .006.002b
.000
.005
639 61.974 d 65.957 55.621 9.398
e
40 40
.014 .006
.016b .009b .011b .003
b
.008 .003 .004 .000
.025 .016 .018 .006 .001
b
1
.002
.000
.002
descriptive statistics菜单主要内容




(1)频数分布表分析(Frequencies):其特色就是产生 频数表,对分类数据和定量资料都适用。 (2)统计描述分析(Descriptive)进行一般性描述,适 用于服从正态分布的定量资料。 (3) Explore 过程:用于对数据分布状况不清楚时的 探索性分析,它会杂七杂八给出一大堆可能用到的 统计指标和统计图,让研究者参考。 (4)Crosstabs 过程则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 (5)Ratio过程;用于对两个连续性变量计算相对比指 标,它可以计算出一系列非常专业的相对比描述指 标。

SPSS统计分析—描述性统计分析

SPSS统计分析—描述性统计分析

2.卡方检验方法的适用条件
• 吸烟习惯与患病率的关系
调查339名50岁以上吸烟习惯与患慢性气管炎病的关系,如上表所示。试 问吸烟者与不吸烟者慢性气管炎患病率是否有所不同。 数据的预处理: WEIGHT CASE
• 执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/【Crosstabs】命 令, 弹出如图所示对话框
• ① Frequencies: 产生变量值的频数分布表,并可计算 常见描述性统计量和绘制相对应的统计图。
• ② Descriptives: 计算一般的描述性统计量。 • ③ Explore: 探索性分析,使用户能够从大量的分析结
果之中挖掘到所需要的统计信息。
• ④ Crosstabs: 对分类变量进行统计推断,包括卡方检验、确切 概率等,是SPSS重要的过程。
点功能: • 1、产生详细的频数表 • 2、按要求给出某个分位点 • 3.绘制常用的条图、饼图等统计图 • 适用范围:更适用于对分类变量以及不服从正态分布的连续性变量
进行描述。
• 学生身高频数表: 已知有某地120名12岁男童身高数据,编制其传统 的简易频数表。
• 执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/【Frequencies】 • 命令,弹出如下所示对话框
• 学生身高的探索性分析
• 执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/【Explore】命令, 弹出如图所示对话框
• 结果解读 • 1.描述性统计分析表
其中,5% Trimmed Mean: 去掉5%极端数之后的均值。
2.M-均值估计——检验异常数据。
3.分位点表
2.标准正态分布变化

第四章SPSS描述统计分析

第四章SPSS描述统计分析
本例以上四个复选框全部选择
第4步:设置绘图
点击【图】按钮,弹出“探索:图”对话框。
在“描述”栏内,同 时选择“ 茎叶图”、 “直方图”两个复选框 ,要求作茎叶描述,以 及直方图显示。
同时,选择“含检验 的正态图”。
第5步:设置选项。点击【选项】按钮,弹 出“探索:选项”对话框。
第6步:在主对话框中点击【确定】按 钮 。SPSS在输出窗口的输出结果。
□描述:输出均数、 中位数、众数、5%修正 均数、标准误、方差、 标准差、最小值、最大 值、范围、四分位全距 、峰度系数、峰度系数 的标准误、偏度系数、 偏度系数的标准误。
□M-估计量:作中心趋势的粗略最大似然确 定,输出四个不同权重的最大似然确定数;
□离群值:输出五个最大值与五个最小值; □百分位数:输出第5%、10%、25%、50%、 75%、90%、95%位数;
SPSS 23.0 统计分析
——在心理学与Leabharlann 育学中的应用第四章 描述统计分析
2020/7/9
全书目录
第一章 SPSS 23.0简介与基本操作 第二章 数据编辑与整理 第三章 数据转换 第四章 描述统计分析 第五章 交叉表分析 第六章 比较平均值 第七章 方差分析 第八章 相关分析 第九章 回归分析
所谓Z分值是指某原始数值比其均值高 多少个标准差。
4.2 描述分析
案例:【例4- 2】被试对某一次测验的测验
总分进行分析,描述该测验分数的基本描述 信息,以及将每个被试的分数转化为标准化 分数。
第1步:打开分析数据。打开“测验数据文 件.sav”文件。
第2步:启动分析过程。点击【分析】【描述

四 4.1 频数分析

描 4.2 描述分析 述 4.3 探索分析

第2章Descriptive Statistics描述统计学表格和图形法-B

第2章Descriptive Statistics描述统计学表格和图形法-B

• one variable is categorical and the other is quantitative,
一个变量是分类的,另一份是数量的,
• both variables are categorical, or 都是分类变量,
• both variables are quantitative. 或都是数量变量。
Summarizing Data for Two Variables using Tables
▪ Thus far we have focused on methods that are used to summarize the data for one variable at a time.
之前我们关注怎么汇总一个变量的数据。
1
otherwise on a password-protected website or school-approved learning management system for classroom use.
Essentials of Modern Business Statistics (7e)
▪ Often a manager is interested in tabular and graphical methods that will help understand the relationship between two variables.
管理人员往往需要汇总两个变量的数据来揭示变量之间的关系。
2
otherwise on a password-protected website or school-approved learning management system for classroom use.

SPSS应用讲义

SPSS应用讲义

SPSS应用讲义一、SPSS是软件英文名称的首字母缩写,原意为Statistical Package for the Social Sciences,即“社会科学统计软件包”。

随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为Statistical Product and Service Solutions,意为“统计产品与服务解决方案”。

SPSS现在的最新版本为11.03,大小约为200M。

它是世界上最早的、应用最广泛的统计分析软件,应用于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业。

也是目前权威统计软件中界面最为友好,使用最为方便的。

在国际学术界有条不成文的规定,即在国际学术交流中,凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析,可以不必说明算法,由此可见其影响之大和信誉之高。

二、优点S PSS最突出的特点就是操作界面极为友好,输出结果美观漂亮(从国外的角度看),它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能,使用对话框展示出各种功能选择项,只要掌握一定的Windows操作技能,粗通统计分析原理,就可以使用该软件为特定的科研工作服务。

SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据,数据接口较为通用,能方便的从其他数据库中读入数据。

其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程,完全可以满足非统计专业人士的工作需要。

是非专业统计人员的首选统计软件。

三、缺点:该软件只吸收较为成熟的统计方法,而最新的统计方法,在SPSS中均难觅芳踪。

另外,其输出结果虽然漂亮,但不能为WORD等常用文字处理软件直接打开,只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。

知道吗?在计算机领域中有个著名的80/20规则,也就是在奔腾及更早的CPU所采用的CISC指令集中,有80%的任务是被20%的最常用指令所完成的;换言之,另外80%的复杂指令只完成20%的不常用任务。

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第六章:描述性统计分析--Descriptive Statistics菜单详解描述性统计分析是统计分析的第一步,做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。

SPSS的许多模块均可完成描述性分析,但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics菜单中,最常用的是列在最前面的四个过程:Frequencies过程的特色是产生频数表;Descriptives过程则进行一般性的统计描述;Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析;Crosstabs 过程则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。

本章讲述的四个过程在9.0及以前版本中被放置在Summarize菜单中。

§6.1 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。

和国内常用的频数表不同,几乎所有统计软件给出的均是详细频数表,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。

如果想用Frequencies过程得到我们所熟悉的频数表,请先用第二章学过的Recode过程产生一个新变量来代表所需的各组段。

6.1.1 界面说明Frequencies对话框的界面如下所示:该界面在SPSS中实在太普通了,无须多言,重点介绍一下各部分的功能如下:【Display frequency tables复选框】确定是否在结果中输出频数表。

【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:o 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 pointsfor 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。

o 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)。

o 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.E.mean)。

o Distribution复选框组用于定义描述分布特征的两个指标:偏度系数(Skewness)和峰度系数(Kurtosis)。

o Values are group midpoints复选框当你输出的数据是分组频数数据,并且具体数值是组中值时,选中该复选框以通知SPSS,免得它犯错误。

众数(Mode)指所有数值中出现频率最高的一个值,在国内用的非常少。

【Charts钮】弹出Charts对话框,用于设定所做的统计图。

o Chart type单选钮组定义统计图类型,有四种选择:无、条图(Bar chart)、圆图(Pie chart)、直方图Histogram),其中直方图还可以选择是否加上正态曲线(With normal curve)。

o Chart Values单选钮组定义是按照频数还是按百分比做图(即影响纵坐标刻度)。

【Format钮】弹出Format对话框,用于定义输出频数表的格式,不过用处不大,一般不管。

o Order by单选钮组定义频数表的排列次序,有四个选项:Ascending values为根据数值大小按升序从小到大作频数分布;Descending values 为根据数值大小按降序从大到小作频数分布;Ascending counts为根据频数多少按升序从少到多作频数分布;Descending counts为根据频数多少按降序从多到少作频数分布。

o Multiple Variables单选钮组如果选择了两个以上变量做频数表,则Compare variables可以将他们的结果在同一个频数表过程输出结果中显示,便于互相比较,Organize output by variables则将结果在不同的频数表过程输出结果中显示。

o Suppress Tables more than...复选框当频数表的分组数大于下面设定数值时禁止它在结果中输出,这样可以避免产生巨型表格。

6.1.2 分析实例例6.1 某地101例健康男子血清总胆固醇值测定结果如下,请绘制频数表、直方图,计算均数、标准差、变异系数CV、中位数M、p2.5和p97.5(卫统第三版p233 1.1题)。

4.77 3.37 6.14 3.95 3.56 4.23 4.31 4.715.69 4.12 4.56 4.37 5.396.30 5.217.22 5.54 3.93 5.21 4.12 5.18 5.77 4.79 5.12 5.20 5.10 4.70 4.74 3.50 4.69 4.38 4.89 6.25 5.32 4.50 4.63 3.61 4.44 4.43 4.25 4.03 5.85 4.09 3.35 4.08 4.79 5.30 4.97 3.18 3.97 5.16 5.10 5.86 4.79 5.34 4.24 4.32 4.77 6.36 6.38 4.88 5.55 3.04 4.55 3.35 4.87 4.17 5.85 5.16 5.09 4.52 4.38 4.31 4.58 5.72 6.55 4.76 4.61 4.17 4.03 4.47 3.40 3.91 2.70 4.60 4.09 5.96 5.48 4.40 4.55 5.38 3.89 4.60 4.47 3.64 4.34 5.18 6.14 3.24 4.90 3.05解:为节省篇幅,这里只给出精确频数表的做法,假设数据已经输好,变量名为X,具体解法如下:1.Analyze==>Descriptive Statistics==>Frequencies2.Variables框:选入X3.单击Statistics钮:4.选中Mean、Std.deviation、Median复选框5.单击Percentiles:输入2.5:单击Add:输入97.5:单击Add:6.单击Continue钮7.单击Charts钮:8.选中Bar charts9.单击Continue钮10.单击OK得出结果后手工计算出CV。

上面做出的直方图分组太多,需要进一步编辑。

6.1.3 结果解释上题除直方图外的的输出结果如下:Frequencies最上方为表格名称,左上方为分析变量名,可见样本量N为101例,缺失值0例,均数Mean=4.69,中位数Median=4.61,标准差STD=0.8616,P2.5=3.04,P97.5=6.45。

系统对变量x作频数分布表(此处只列出了开头部分),Vaild右侧为原始值,Frequency为频数,Percent为各组频数占总例数的百分比(包括缺失记录在内),Valid percent为各组频数占总例数的有效百分比,Cum Percent为各组频数占总例数的累积百分比。

§6.2 Descriptives过程Descriptives过程是连续资料统计描述应用最多的一个过程,他可对变量进行描述性统计分析,计算并列出一系列相应的统计指标。

这和其他过程相比并无不同。

但该过程还有个特殊功能就是可将原始数据转换成标准正态评分值并以变量的形式存入数据库供以后分析。

6.2.1 界面说明【Save standardized values as variables复选框】确定是否将原始数据的标准正态评分存为新变量。

【Options钮】弹出Options对话框,大部分内容均在前面Frequences过程的Statistics对话框中见过,只有最下方的Display Order单选钮组是新的,可以选择为变量列表顺序、字母顺序、均数升序或均数降序。

6.2.2 结果解释下面是一个典型的Descriptives过程结果统计表:一望可知,这里的大部分内容都在上一节见过,因此就不再多解释了。

讲了两个过程,也许大家已经发现了:结果中的统计专业单词多数在对话框中就已经出现,因此我们以后会详细解释对话框的内容,结果中相同的单词不再重复解释。

§6.3 Explore过程Explore过程可对变量进行更为深入详尽的描述性统计分析,主要用于对资料的性质、分布特点等完全不清楚时,故又称之为探索性分析。

它在一般描述性统计指标的基础上,增加有关数据其他特征的文字与图形描述,如枝叶图、箱图等,显得更加详细、全面,有助于用户制定继续分析的方案。

6.3.1 界面说明【Display单选钮组】用于选择输出结果中是否包含统计描述、统计图或两者均包括。

【Dependent List框】用于选入需要分析的变量。

【Factor List框】如果想让所分析的变量按某种因素取值分组分析,则在这里选入分组变量。

【Label cases by框】选择一个变量,他的取值将作为每条记录的标签。

最典型的情况是使用记录ID 号的变量。

【Statistics钮】弹出Statistics对话框,用于选择所需要的描述统计量。

有如下选项:o Descriptives复选框:输出均数、中位数、众数、5%修正均数、标准误、方差、标准差、最小值、最大值、全距、四分位全距、峰度系数、峰度系数的标准误、偏度系数、偏度系数的标准误及指定的均数可信区间。

o M-estimators复选框:作中心趋势的粗略最大似然确定,输出四个不同权重的最大似然确定数。

o Outliers复选框:输出五个最大值与五个最小值。

o Percentiles复选框:输出第5%、10%、25%、50%、75%、90%、95%位数。

【Plot钮】弹出Plot对话框,用于选择所需要的统计图。

有如下选项:o Boxplots单选框组:确定箱式图的绘制方式,可以是按组别分组绘制(Factor levels together),也可以不分组一起绘制(Depentendstogether),或者不绘制(None)。

o Descriptive复选框组:可以选择绘制茎叶图(Stem-and-leaf)和直方图(Histogram)。

o Normality plots with test复选框:绘制正态分布图并进行变量是否符合正态分布的检验。

o Spread vs. Level with Levene Test单选框组:当选择了分组变量时,绘制spread-versus-level图(我还没有找到他的中文名字该叫什么),设置绘图时变量的转换方式,并进行组间方差齐性检验。

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