SPSS上机实验2-基本统计分析(修改2)—操作提示

SPSS上机实验（2）——SPSS基本统计分析

（HB_SPSS[1].13.V1.2汉化版）

【实验独立操作内容】

1、应用SPSS进行频数的分布分析

（1）

①“分析”—“描述统计”—“频数分布表”（如下图）

②选定窗口左侧的性别[xb]，点击向右箭头，将性别[xb]选到窗口的变量：[V]；

③单击“图表”按钮，

（如图），选“条形图”

④单击“继续”按钮，再单击“确定”（结果参考如下。饼图操作方法类似，请自己完成）

性别

（2）请参考上述（1）提示，自己完成。

2、①“分析”—“描述统计”—“频数分布表”（如下图）

②选定窗口左侧的变量，逐一点击向右箭头，将其全部选到窗口的变量：[V]；

③单击“图表”按钮，

（如图），选“条形图”

④单击“继续”按钮，再单击“确定”

⑤在输出窗口中，单击“文件”—“导出”（如下图），默认其选项，单击“确定”按钮。

3、①“分析”—“描述统计”—“交叉表”（如下图）

②按上图所示选定选项

③单击“单元格”按钮，

按上图选择；

④单击“继续”按钮，再单击“确定”（部分结果参考如下）

4、Statistics

开始薪水目前薪水

38

38

N Valid

Missing 0 0

Mean 15177.63

33284.87 Median 15000.00

28725.00 Mode 15000

23100

Std. Deviation 5318.92 16634.13

276694241.20 Variance 28290861.81

Skewness 1.493 2.159

Std. Error of Skewness .383 .383

Kurtosis 1.820 4.779

Std. Error of Kurtosis .750 .750

75350 Range 20250

Minimum 9750 15900

Maximum 30000 91250

1264825 Sum 576750

24262.50

Percentiles 25 10875.00

50 15000.00 28725.00

75 16500.00 35250.00

a Multiple modes exist. The smallest value is shown

注：四分位数(Quartiles) 均数(Mean) 中位数(Median)

众数(Mode) 总和(Sum) 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) 偏度系数（Skewness）

峰度系数(Kurtosis)

说明：

（1）、偏度系数（Skewness）：反映正态分布的偏度。

① 该统计量的值为0，数据分布为正态分布；

② 该统计量的值大于0，数据分布为右偏分布；

③ 该统计量的值小于0，数据分布为左偏分布；

（2）、峰度系数(Kurtosis)：反映正态分布的峰度。

①该统计量的值为0，数据分布为标准正态分布；

②该统计量的值大于0，数据分布比标准正态峰高；

③该统计量的值小于0，数据分布比正态分布峰低；

5、略

6、SPSS的分位数分组（SPSS频数分析的扩展功能）

6-1、略

6-2、（结果见下图）

操作提示：①基本工资的下四分位数Q L=827+0.25×（848-827）=832.25；中位数M E=887，上四分位数Q U=987.75。小于Q L的数据为第一组，Q L和M E之间的数据为第二组，M E和Q U之间的数据为第三组，大于Q U的数据为第四组。

②“转换”—“重新编码”—“到不同变量”

（以下略，参考“上机实验1”中有关数据分组内容）

或：利用SPSS12以后版本提供的新功能：

②“转换”—“可视化分段”（具体参见教材P41/变量组段划分）

7、频数分析的应用

7-1、略。

7-2、操作提示：①“分析”—“描述统计”—“频数分布表”（如下图）：

结果参见如下各图：

分析结论：

（1）本次调查的总人数为313人，其中，城镇户口223人，占总人数的71.2%。农村户口90人，占28.8%。城镇储户明显多于农村储户。由于在户口这个变量中，无缺失数据，因此，百分比和有效百分比相同；（2）本次被调查者的职业分布状况是，商业服务业最多，其次是一般农户，最少的是现役军人。

（3）上述结论，在图形中更为直观。

7-3、操作提示：①数据分组（将存（取）款金额分成五组：少于500元、500～2000元、2000～3500

元、3500～5000元、5000元以上）

②进行频数分析并绘制带正态曲线的直方图（结果参见如下各图）

分析结论：

（1）本次被调查者中，有近一半的储户（48.6%）一次存取款的金额在500元以上，2000～3500元的最

少，也有一部分（9.6%）储户的一次存取款金额在5000元以上；

（2）储户的存取款金额呈明显的右偏分布，即一次存取款的金额偏低的占较大比例，也有少数金额偏高的储户；

（3）利用SPSS的频数分析计算所有样本的存取款金额的四分位数；然后，按照户口类型对数据进行拆分（“数据”—“拆分文件”）并重新计算分位数，分别得到城镇户口和农村户口的存取款的四分位数（见上两表）。由结果可知：被调查者中，有25%的人一次存取款金额在134元以下，50%的人在600元以下，75%的人在1500元以下。这些数据是对表7-3的进一步细化，更证实了上述金额呈右偏分布的结论，而且最后一张表表明，城镇储户右223人，一次存取款金额的四分位数差分别是700（900-200）和1600（2500-900）；农村储户有90人，一次存取款金额的四分位数差分别是402.5（500-97.5）和500元（1000-500），可见，城镇储户存取款金额的离散程度要高于农村储户，尤其在高金额区，同时也说明从总体上看，城镇储户的存取款金额高于农村储户。

8、基本描述统计量的应用

8-1、略。

8-2、操作提示：①先按照户口对数据进行拆分（“数据”—“拆分文件”）

②“分析”—“描述统计”—“描述统计分析”（结果参见下图）

分析结论：

城镇储户的一次平均存取款的金额（2687.2元）高于农村储户（1944.97元），标准差表明了城镇储户存取款金额的离散程度低于农村储户。无论城镇储户还是农村储户，存取款金额的分布均呈右偏分布（两个偏度分别为4.57和8.131），且农村的偏斜程度更大些；同时，城镇储户和农村储户存取款金额均呈尖峰分布（两个峰度分别是26.996和73.134），且农村更尖峰。由此可见，城镇储户和农村储户中的大部分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。

9、比率分析

9-1、略。

9-2、操作提示：①SPSS13.0版新增加功能（“分析”——“描述统计量”—“比率”）

10、交叉分组的分析

10-1、略。