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SPSS统计描述分析



4、分布栏(Distribution)(复选项):峰度( Kurtosis)、偏度(Skewness)。

5、单击“图表”(Charts)按钮,打开“频率:
图表”(Frequencies:Charts)对话框,如图3-3
所示。

在该对话框中,用户可以选择频数分析的图表类型。 该对话框中各选项的具体意义如下: 1、图表类型(Chart Type)(单选项):无(None )(系统默认选项)、条形图(Bar charts)、饼形 图(Pie charts)、直方图(Histograms)。 如果选择输出“直方图”,可以选择是否在输出的直 方图中添加正态分布曲线。如果需要输出正态分布曲 线,则可勾选“带正态曲线”(With normal curve )复选框。
个分组变量的水平创建一个箱锁图,在每个箱锁图内用不 同的颜色区分不同因变量所对应的箱形单元,方便用户进 行比较。

“无(None)”:选择此项,不创建箱图。 “描述性(Descriptive)栏(复选项)”:选择该组内的选 项,可以生成茎叶图和(或)直方图。

“茎叶图(Stem-and-leaf,系统默认)”:茎叶图主要由3 个部分组成,即频率(Frequency)、茎(Stem)和叶(



“频率:图表”(Frequencies:Charts)对话框

在该对话框中,用户可以设置频率分布表的输出格式。对话框 中各选项的意义如下: 1、排序方式(Order by)栏:单选项组,用户可以选择频数 分布表中数值及其对应频率的排列顺序。


按值的升序排序(Ascending values):系统默认选项,频数 分布表中将按照数值从小到大排列。
IBM-SPSS
第3章 统计描述分析

描述性统计分析是进行其他统计分析的基础 和前提。在描述性分析中,通过各种统计图表及数 字特征量可以对样本来自的总体特征有比较准确的 把握,从而选择正确的统计推断方法。
主要内容
1:频数分布分析(Frequencies)
2:描述性统计分析(Descriptives)

“伸展与级别Levene检验(Spread vs level with Levene
Test)栏(单选项组)”:对所有的展布-水平图进行方差齐
性检验和数据转换,同时输出回归直线的斜率及方差齐性的 Levene检验,但如果没有指定分组变量,则此选项无效。

探索性分析的选项对话框

在该对话框中,可选择缺失值的处理方式,SPSS提供了3 种处理方式: “按列表排除个案(Exclude cases listwise,系统默认) ”:选择此项,对所有的分析过程剔除分组变量和因变量 中所有带有缺失值的观测量数据; “按对排除个案(Exclude cases pairwise)”:同时剔除 带缺失值的观测量及与缺失值有成对关系的观测量。在当 前分析过程中用到的变量数据中剔除带有缺失值的观测量 数据,在其他分析过程中可能包含缺失值; “报告值(Report values)”:选择此项,将分组变量的 缺失值单独分为一组,在输出频数表的同时输出缺失值。
实例讲解

例3.1:从某单位职工体检资料中获得101名正 常成年女子的血清总胆固醇 (mmol/L)的测量 结果;见“胆固醇.sav” 。
第二节

spss 描述性统计分析
一、基本概念 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,此外还有一个重要功能是
对变量做标准化变换,即Z变换。
Mean):用户还可输入数值指定均值的置信区间
的置信度,系统默认的置信度为95%。

“M-估计量(M-estimators)”:选择此项,将计 算并生成稳健估计量。M估计在计算时对所有观测 量赋予权重,随观测量距分布中心的远近而变化, 通过给远离中心值的数据赋予较小的权重来减小异 常值的影响。 “界外值(Outliers)”:选择此项,将输出分析 数据中的5个最大值和5个最小值作为异常嫌疑值。 “百分位数(Percentiles)”:选择此项,将计算 并显示指定的百分位数,包括5%、10%、25%、 50%、75%、90%和95%等。
Leaf),在图中按从左到右的顺序依次排列,在图的底端,
注明了茎的宽(Stem Width)和每一叶所代表的观测量数( Each Leaf)。图3-13为本例分析结果之一。本例茎宽10, 每片叶子代表一例。

“直方图(Histogram)”:直接绘制直方图 “带检验的正态图(Normality plots with test,复选框)”: 选择此项,将进行正态性检验,并生成正态Q-Q概率图和无 趋势正态Q-Q概率图。



2、图表值(Chart Values)(单选项组):可选 择图形中分类值的表现形式。 频率(Frequencies):如果图表类型是直方图, 则直方图的纵轴为频数;如果图表类型是饼形图, 则饼形图中每块表示属于该组观测值的频数。 百分比(Percentage):如果图表类型是直方图, 则直方图的纵轴为百分比;如果图表类型是饼形图 ,则饼形图中每块表示该组的观测量数占总数的百 分比。
模块解读

描述性统计分析对话框

描述性统计分析选项对话框
实例讲解

例3.2:分析不同性别演员获得奥斯卡的年龄差 异性;见“演员.sav” .
第三节

SPSS探索性分析
一、基本概念 探索分析是在对数据的基本特征统计量有初步
了解的基础上,对数据进行的更为深入详细的描述
性观察分析。它在一般描述性统计指标的基础上, 增加了有关数据其他特征的文字与图形描述,显得 更加细致与全面,有助于用户思考对数据进行进一 步分析的方案。



实例讲解

例3.3:分析中国南北城市的温度差异;见“南北 差异温度.sav” .
THE
END

1、百分位值(Percentile Values)栏为复选项,在此栏中可 选择多项。 四分位数(Quartile) 割点(Cut points):选择此项,在后面的文本框中输入数值 ,假设为N(N为在2 100之间的整数),则计算并显示N分 位数。 百分位数(Percentile(s)):选择此项,在后面的文本框中输 入数值,可以有选择地显示百分位数。在文本框中可以输入0 到100之间的数,输入后,单击“添加”(Add)按钮,将对 应的百分位数添加到方框内的列表框中,利用“更改”( Change)按钮和“删除”(Remove)按钮,可以对列表框 中的选项进行修改和删除。
3:探索性分析(Explore)
第一节

SPSS频数分布分析
一、基本概念
频数分布分析主要通过频数分布表、条图和直 方图,以及集中趋势和离散趋势的各种统计量,描 述数据的分布特征。
模块解读

“频率”(Frequencies)主对话框

统计量”(Frequencies:Statistics)对话框
按值的降序排序(Descending values):频数分布表中将按 照数值从大到小排列。 按计数的升序排序(Ascending counts):频数分布表中将按 照计数从小到大排列。



按计数的降序排序(Descending counts):频数分布表中将 按照计数从大到小排列。

2、多个变量(Multiple Variables)栏:单选项组 ,当“频率(Frequencies)”主对话框的“变量 ”(Variable(s))列表框中有多个变量时,利用“ 多个变量”栏可以设置表格的显示方式。



统计图对话框

“箱图(Boxplots)栏(单选项组)”:箱图,又称箱锁图 。

“按因子水平分组(Factor levels together,系统默认)” :选择此项,将为每个因变量创建一个箱锁图,在每个箱 锁图内根据分组变量的不同水平的取值创建箱形单元。

“不分组(Dependents together)”:选择此项,将为每

比较变量(Compare variables):系统默认选项 ,SPSS将所有变量的描述统计的结果显示在同一 张表格中,方便用户进行比较分析。
按变量组织输出(Organize output by variable) :SPSS将对应每个变量分别输出单独的描述统计 表格。


“频率:格式”(Frequencies:Format)对话框
模块解读

探索性分析主对话框

统计量对话框

ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
“描述性(Descriptives)”:选择此项,将生成
描述性统计表格。表中显示样本数据的描述统计量
,包括平均值、中位数、5%调整平均数、标准误
、方差、标准差、最大值、最小值、组距、四分位
数、峰度、偏度及峰度和偏度的标准误。

“均值的置信区间”(Confidence Interval for

二、探索性分析有以下几个目的: 1.对数据进行初步检查,判断有无离群点和极端值。
2.对前提条件假设,如正态分布和方差齐性进行检查
,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。
3.了解组间差异的特征。

探索分析是在对数据的基本特征统计量有 初步了解的基础上,对数据进行的更为深入详 细的描述性观察分析。它在一般描述性统计指 标的基础上,增加了有关数据其他特征的文字 与图形描述,显得更加细致与全面,有助于用 户思考对数据进行进一步分析的方案。



2、离散(Dispersion)栏(复选项): 标准差(Std Deviation) 最小值(Minimum) 方差(Variance) 最大值(Maximum)
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