统计分析报告SPSS17简体中文版教程

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1、wordSPSS 17中文版统计分析典型实例精粹 目录第一篇 SPSS 17根底知识第1章 SPSS 17入门. 3 SPSS 软件的特点. 3 SPSS的组成与安装. 4 SPSS for Windows 17.0的模块介绍. 4 SPSS for Windows 17.0的安装步骤. 5 SPSS的运行方式. 10 SPSS的主要界面. 10 SPSS的启动. 10 SPSS的数据编辑窗口. 11 SPSS的结果输出窗口 15 本章小结. 18第2章 数据的根本操作. 19 建立数据文件. 19 输入数据建立数据文件. 19 直接打开其他格式的数据文件. 20 使用数据库查询建立数据文件.

2、 21 导入文本文件建立数据文件. 22 编辑数据文件. 23 输入数据. 23 定义数据的属性. 24 插入或删除数据. 33 数据的排序. 34 选择个案. 35 转置数据. 38 合并数据文件. 38 数据的分类汇总. 44 数据菜单的其他功能. 46 数据加工. 47 数据转换. 47 数据的手动分组编码. 50 数据的自动分组编码. 54 产生计数变量. 55 数据秩序确实定. 57 替换缺失值. 59 数据文件的保存或导出. 61 保存数据文件. 61 导出数据文件. 62 本章小结. 62第3章 SPSS根底统计描述. 63 数理统计量概述. 63 均值Mean和均值标准误差S.

3、E. Mean. 63 中位数Median. 64 众数Mode. 64 全距Range. 65 方差Variance和标准差Standard Deviation. 65 峰度Kurtosis和偏度Skewness. 66 四分位数Quartiles、十分位数Deciles和百分位数Percentiles. 66 数据描述. 67 频数分析. 69 探索分析. 73 交叉列联表分析. 78 比率分析. 84 P-P图和Q-Q图. 86 图表绘制. 89 条形图. 89 线图. 94 面积图. 96 饼形图. 98 上下图. 99 箱图. 101 直方图. 103 本章小结. 104第4章 SP

4、SS根底模块分析. 105 均值分析. 105 均值的计算公式. 105 均值分析菜单. 106 方差分析. 108 单因素方差分析. 109 其他方差分析. 113 参数检验. 116 单样本T检验. 117 其他参数检验. 119 非参数检验. 120 卡方检验. 121 其他非参数检验. 124 回归分析. 131 线性回归. 131 其他回归分析. 138 聚类分析. 146 两步聚类分析. 146 其他聚类分析. 152 判别分析. 154 判别的函数公式. 155 判别分析的菜单. 155 因子分析与主成分分析. 161 因子分析. 161 主成分分析. 166 时间序列分析. 1

5、67 定义日期变量. 168 创建时间序列. 169 填补缺失数据. 171 时间序列分析. 171 生存分析. 172 寿命表分析. 173 其他生存分析. 174 相关分析. 176 简单相关分析. 176 散点图. 181 偏相关分析. 184 信度分析. 186 信度分析概述. 187 SPSS信度分析. 189 信度分析的其他问题. 192 本章小结. 197第二篇 SPSS 17统计分析应用实例第一局部 调查统计第5章 调查统计入门实例. 203 硬币均匀性判断. 203 实例内容说明. 203 实现方法分析. 204 具体操作步骤. 2045.2 使用回归分析判断住房与收入的关系

6、. 207 实例内容说明. 207 实现方法分析. 208 具体操作步骤. 208 不同性别同学成绩的均值和方差分析. 216 实例内容说明. 216 实现方法分析. 216 具体操作步骤. 216 本章小结. 220第6章 调查统计提高实例. 2216.1 学生身高的探索性分析. 221 实例内容说明. 221 实现方法分析. 222 具体操作步骤. 222 使用对数线性模型分析骨折资料. 229 实例内容说明. 229 实现方法分析. 229 具体操作步骤. 230 培训班学习成绩的显著性分析. 237 实例内容说明. 237 实现方法分析. 238 具体操作步骤. 238 本章小结. 2

7、41第7章 调查统计经典实例. 243 学习成绩的聚类分析. 243 实例内容说明. 243 实现方法分析. 243 具体操作步骤. 244 身体生长发育指标的地区显著性差异判断. 251 实例内容说明. 251 实现方法分析. 252 具体操作步骤. 252 复习时间和考试成绩的关系判断. 262 实例内容说明. 262 实现方法分析. 263 具体操作步骤. 263 本章小结. 266第二局部 市场研究第8章 市场研究入门实例. 269 机电产品销售额的影响因素分析. 269 实例内容说明. 269 实现方法分析. 270 具体操作步骤. 270 消费支出与可支配收入的线性回归分析. 27

8、6 实例内容说明. 276 实现方法分析. 277 具体操作步骤. 277 商品的季节性分析. 289 实例内容说明. 289 实现方法分析. 290 具体操作步骤. 290 本章小结. 300第9章 市场研究提高实例. 301 保险公司革新速度与规模与其类型间的关系分析. 301 实例内容说明. 301 实现方法分析. 302 具体操作步骤. 302 不同厂家同种产品的质量分析. 313 实例内容说明. 313 实现方法分析. 314 具体操作步骤. 314 合成纤维的强度与拉伸倍数的关系分析. 318 实例内容说明. 318 实现方法分析. 319 具体操作步骤. 319 本章小结. 32

9、5第10章 市场研究经典实例. 327 灯丝不同的灯泡的使用寿命分析. 327 实例内容说明. 327 实现方法分析. 327 具体操作步骤. 328 不同商品的消费者满意度分析. 336 实例内容说明. 336 实现方法分析. 337 具体操作步骤. 337 顾客对不同款式衬衣喜爱程度的分析. 344 实例内容说明. 344 实现方法分析. 344 具体操作步骤. 344 本章小结. 348第三局部 企业/政府数据分析第11章 企业/政府数据分析入门实例. 351 儿童身高数据频数分析. 351 实例内容说明. 351 实现方法分析. 352 具体操作步骤. 352 百姓对奥运会评价的方差分

10、析. 360 实例内容说明. 360 实现方法分析. 361 具体操作步骤. 361 居民交通工具使用情况的回归分析. 369 实例内容说明. 369 实现方法分析. 370 具体操作步骤. 370 本章小结. 377第12章 企业/政府数据分析提高实例. 37912.1 卫生部门对居民寿命情况的分析. 379 实例内容说明. 379 实现方法分析. 379 具体操作步骤. 380 农作物产量与降水量和平均温度的相关性分析. 386 实例内容说明. 386 实现方法分析. 386 具体操作步骤. 387 加强体育锻炼与增强身体素质的关系分析. 390 实例内容说明. 390 实现方法分析. 3

11、90 具体操作步骤. 391 本章小结. 394第13章 企业/政府数据分析经典实例. 395 当代大学生价值观的因子分析. 395 实例内容说明. 395 实现方法分析. 396 具体操作步骤. 397 职业女性家庭特征资料的信度评价. 404 实例内容说明. 404 实现方法分析. 405 具体操作步骤. 405 对国内生产总值和零售总额之间的关系分析. 412 实例内容说明. 412 实现方法分析. 413 具体操作步骤. 414 本章小结. 420第四局部 医学统计分析第14章 医学统计分析入门实例. 423 血红蛋白值描述性统计分析. 423 实例内容说明. 423 实现方法分析.

12、424 具体操作步骤. 424 环氯胍的半数致死剂量计算. 428 实例内容说明. 428 实现方法分析. 429 具体操作步骤. 429 发硒与血硒的相关分析. 435 实例内容说明. 435 实现方法分析. 436 具体操作步骤. 436 本章小结. 439第15章 医学统计分析提高实例. 441 用统计图描述血压状态与冠心病的关系. 441 实例内容说明. 441 实现方法分析. 44115.1.3 具体操作步骤. 442 判断红细胞计数的频数是否呈正态分布. 448 实例内容说明. 448 实现方法分析. 448 具体操作步骤. 449 胃癌患者发生术后院内感染的影响因素分析. 452

13、 实例内容说明. 452 实现方法分析. 453 具体操作步骤. 453 本章小结. 462第16章 医学统计分析经典实例. 463 不同治疗方案的生存率分析. 463 实例内容说明. 463 实现方法分析. 464 具体操作步骤. 465 不同制剂的药效分析. 473 实例内容说明. 473 实现方法分析. 473 具体操作步骤. 474 同种药物在不同治疗阶段的药效分析. 481 实例内容说明. 481 实现方法分析. 481 具体操作步骤. 483 本章小结. 487SPSS 17中文版统计分析典型实例精粹：以经典统计学软件SPSS 17中文版为写作平台，提供软件命令的中英对照根底篇学习

14、软件根本操作和统计描述知识，实例篇详解案例应用原理、流程和操作技巧36个实例典型、丰富，涉与调查统计、市场研究、企业政府数据分析和医学统计领域循序渐进、由浅入深，围绕SPSS应用的原理、流程和操作技巧娓娓阐述 插图：1.3 SPSS的运行方式SPSS提供了三种根本的运行方式：完全窗口菜单运行方式、程序运行方式和批处理方式。完全窗口菜单运行方式简单明了，除人工输入数据需要键盘外，大局部的操作命令、统计分析方法的实现都是通过菜单、图标按钮和对话框来完成的，使用者无需掌握编程知识就可以使用SPSS软件，适用于传统的统计分析人员。程序运行方式和批处理方式如此是从使用者特殊的分析需求出发，编写SPSS命

15、令程序，通过语句直接运行的。这两种运行方式要求使用者掌握专业的SPSS编程语法，对使用者的要求较高。1.4 SPSS的主要界面1.4.1 SPSS的启动SPSS安装完毕后，系统会自动在Windows的【开始】菜单下创建快捷方式。打开【开始】菜单，在“SPSS for Windows下选中“SPSSl7.0 for Windows并单击，即可启动SPSS。当用户运行SPSS软件后，计算机屏幕上会出现一个SPSS启动操作对话框，如图1.10所示。在该对话框中，用户可以选择打开数据的方式。对话框中包括一个六选一的单项选择按钮组和一个复选框，分别说明如下：“您希望做什么？What would you

16、like to do？单项选择按钮组运行教程Runthetutorial：单击选中后，SPSS将打开帮助教程，在教程中，用户可选择不同模块的帮助说明进展有针对性的辅导。输入数据Type in data：需要手动输入数据，建立新的数据文件时可选择此项。选中后，即进入空白的SPSS数据编辑窗口。运行现有查询Run an existing query：选中后，可以选择查询文件.spq的位置，并可单击打开。第3章 SPSS根底统计描述SPSS根底统计描述是进展统计分析的根底和前提。使用一些数学统计量来直观地描述原始数据的集中程度、离散状况和分布情况，之后就可以对数据的总体特征进展较为准确的归纳，从而便

17、于选择适宜的统计分析方法。根底统计描述主要包括数据描述、频数分析、探索分析、交叉列联表分析、P-P图、Q-Q图等，下面将具体介绍。 数理统计量概述SPSS在描述性统计分析中，提供了多个统计量来描述数据特征，这些统计量包括均值、中位数、众数、方差、标准差、四分位数、十分位数、百分位数、峰度系数、偏度系数等。在进展描述性统计分析之前，首先要对这些统计量在统计学上的定义与其计算公式有所了解。 均值Mean和均值标准误差S.E. Mean均值平均数、平均值表示的是某个变量所有取值的集中趋势或平均水平。例如，某班学生数学考试的平均成绩、公司员工的平均收入、某年级学生的平均身高、某高校高招录取平均分等。平

18、均数有总体平均数和样本平均数之分。总体平均数：假如一组数据X1，X2，XN代表一个大小为N的有限总体，如此其总体平均数为： 3.1样本平均数：假如一组数据x1，x2，xn代表一个大小为n的有限样本，如此其样本平均数为： 3.2样本数据是从总体数据中抽取出来的，但在不同次抽样中得到的样本是不同的。虽然在一定程度上，样本数据可以反映总体数据的特征，但由于抽样等原因，样本数据是总体数据的随机变量。同样，虽然样本均值可以反映总体数据的特征，但在不同次抽样中所得的样本均值是不同的，并且它们与总体均值间存在差异。均值标准误差Standard Error of Mean，S.E. Mean，简称标准误就是描

19、述这些样本均值与总体均值之间平均差异程度的统计量。 中位数Median中位数是将总体数据的各个数值按大小顺序排列，居于中间位置的变量，用Median表示。中位数将所有的数据等分成两半，中位数两端的数据个数一样，因此它也被称为二分位数。中位数确实定，仅仅取决于它在数列中的位置，不受极端值的影响，因此可以用它表示总体的一般水平。同时，中位数比算术平均数具有更好的稳定性。一个大小为N的数列，要求其中位数，首先应把该数列按大小顺序排列，如果N为奇数，那么该数列的中位数就是位置上的数；如果N为偶数，中位数如此是该数列中第与第位置上的两个数值的平均数。 众数Mode众数是指总体数据中出现次数最多的变量，用

20、Mode表示。它同样不受数据极端值的影响，从而在一定程度上提高了平均水平的代表性。例如，制衣厂可以根据消费者所需服装尺码的众数来安排生产。此外，如果众数的值出现的频数或频率较大，那么说明众数的代表性就越高，数列的集中趋势也就越显著。确定众数没有明确的公式，一般只能用手工统计，故较为烦琐。SPSS所提供的统计功能可以减少诸如此类烦琐的过程。众数、中位数与算术平均数之间存在一定的关系，这种关系决定于总体分布的状况。当总体分布呈对称的钟形分布时，算术平均数位于分布曲线的对称点上，而该点又是曲线的最高点和中心点，因此，众数、中位数和算术平均数三者相等。当总体分布呈非对称的钟形分布时，由于这三种平均数受

21、极端数值影响程度的不同，因而它们的数值就存在一定的差异，但三者之间仍有一定的关系。当分布右偏时，算术平均数受偏高数值影响较大，其位置必然在众数之右，中位数在众数与算术平均数之间。反之，当次数分布左偏时，算术平均数受偏小数值的影响较大，其位置在众数之左，中位数仍在众数与算术平均数之间。以上的均值、中位数和众数都是反映数据集中趋势的统计量。 全距Range全距，又称极差，是数据的最大值Maximum与最小值Minimum之间的绝对差，借以明确总体标志值最大可能的差异X围。全距越长，说明数据越离散；反之，全距越小，说明数据越集中。用符号表示全距的计算公式为： 3.3全距的缺点在于其方法过于粗略，因为

22、它只考虑总体两端数值的差异，没有考虑中间数值差异的情况，因而它是测定离散程度的一种粗略的方法，不能全面反映总体数据的差异程度。要充分利用每一个数据的信息，就需要利用方差和标准差。 方差Variance和标准差Standard Deviation方差是总体所有变量值与其算术平均数偏差平方的平均值，它表示了一组数据分布的离散程度的平均值。标准差是方差的平方根，它表示了一组数据关于平均数的平均离散程度。总体方差公式： 3.4总体标准差公式： 3.5样本方差公式： 3.6样本标准差： 3.7其中，m为总体平均数，为样本平均数，N为总体的个数，n为样本的个数。虽然标准差有计量单位，而方差无计量单位，但两

23、者的作用一样，故在此仅介绍标准差。标准差用平方的方法消除了正负号，因而它是最常用、最重要的离散趋势统计量。标准差越大，表示变量值之间的差异越大，各数据距离均值越远，如此平均数的代表性就越低。反之，标准差越小，表示变量值之间的差异越小，各数据距离均值较近，如此平均数的代表性就越高。标准差在实际生活中也有广泛的应用。例如，可以用标准差来测定居民收入分配的差异程度，还可以用来反映平均收支、平均结余、平均产量等经济变量的代表性等。全距、方差和标准差都是反映数据离散趋势的统计量。 峰度Kurtosis和偏度Skewness峰度是描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量。这个统计量需要与正态分布相比拟，

24、峰度为0表示该总体数据分布与正态分布的陡缓程度一样；峰度大于0表示该总体数据分布与正态分布相比拟为陡峭，为尖顶峰；峰度小于0表示该总体数据分布与正态分布相比拟为平坦，为平顶峰。峰度的绝对值数值越大表示其分布形态的陡缓程度与正态分布的差异程度越大。峰度的具体计算公式为： 3.8偏度与峰度类似，它也是描述数据分布形态的统计量，其描述的是某总体取值分布的对称性。这个统计量同样需要与正态分布相比拟，偏度为0表示其数据分布形态与正态分布的偏斜程度一样；偏度大于0表示其数据分布形态与正态分布相比为正偏或右偏，即有一条长尾巴拖在右边，数据右端有较多的极端值；偏度小于0表示其数据分布形态与正态分布相比为负偏或

25、左偏，即有一条长尾拖在左边，数据左端有较多的极端值。偏度的绝对值数值越大表示其分布形态的偏斜程度越大。偏度的具体计算公式为： 3.93.1.7 四分位数Quartiles、十分位数Deciles和百分位数Percentiles四分位数是将一组数据由小到大或由大到小排序后，用3个点将全部数据分为4等份，与这3个点位置上相对应的数值称为四分位数，分别记为Q1第一四分位数、Q2第二四分位数，即中位数、Q3第三四分位数。其中，Q3到Q1之间的距离的一半又称为四分位差，记为Q。四分位差越小，说明中间局部的数据越集中；四分位数越大，如此意味着中间局部的数据越分散。与四分位数类似，十分位数是将一组数据由小到

26、大或由大到小排序后，用9个点将全部数据分为10等份，与这9个点位置上相对应的数值称为十分位数，分别记为D1，D2，D9，表示10%的数据落在D1下，20%的数据落在D2下，90%的数据落在D9下。同理，百分位数是将一组数据由小到大或由大到小排序后分割为100等份，与99个分割点位置上相对应的数值称为百分位数，分别记为P1，P2，P99，表示1%的数据落在P1下，2%的数据落在P2下，99%的数据落在P99下。通过四分位数、十分位数和百分位数，可以大体看出总体数据在哪个区间内更为集中，也就是说，它们在一定程度上可以反映数据的分布情况。上面的峰度系数、偏度系数和四分位数、十分位数、百分位数，都是反

27、映数据分布状况的统计量。3.2 数据描述描述性统计分析是对数据进展根底性的描述。通过得出的数据的平均值Mean、和Sum、标准差Std deviation、最大值Max、最小值Min、方差Variance、全距Range、均值标准误差S.E. Mean、峰度Kurtosis、偏度Skewness等统计量，来估计原始数据的集中程度、离散状况和分布情况。数据描述功能的操作步骤如下：01 打开【分析】Analyze菜单，选择【描述统计】Descriptive Statistics命令下的【描述】Descriptives命令，如图3-1所示。这里，需要提醒的是如果数据文件尚未打开，【分析】Analyz

28、e菜单下的任一功能都不能使用，SPSS会弹出一个对话框，如图3-2所示，提醒用户打开文件。打开文件后，【分析】Analyze菜单下的统计功能才能正常使用。 图3-1 【分析】Analyze菜单 图3-2 未打开文件提醒对话框 02选择【描述】Descriptives命令后，SPSS将打开“描述性Descriptives对话框，如图3-3所示。图3-3 “描述性主对话框在该主对话框中，用户可以通过单击按钮从左边原变量中选择一个或者几个变量进入右边的“变量Variable(s)列表框中。对话框底部有一个“将标准化得分另存为变量Save standardized values as variable

29、s复选框，选择该项，将对“变量Variable(s)列表框中被选中变量的数据进展标准化，然后将标准化的结果保存到新变量中。新变量的变量名为原变量的变量名前面添加字母“z，并被添加在数据编辑窗口中变量的最后一列。数据标准化的计算公式为： 3.10通过标准化，可以将均值为m、标准差为s的原变量转化成均值为0、标准差为1的新变量。“描述性Descriptives主对话框的下端有5个按钮，如果还未将左边原变量中的变量添加至“变量Variable(s)列表框中，如此【确定】OK和【粘贴】Paste按钮为灰白显示，不可单击，但【重置】Reset、【取消】Cancel和【帮助】Help按钮可以单击。通过单击

30、【重置】Reset按钮，用户可以将已进入右框的变量全部转移至左框的变量列表中，重新进展选择。03单击【选项】Options按钮，将打开“描述：选项Descriptives：Options对话框，如图3-4所示。在该对话框中，用户可以选择所要统计的统计量和图表输出方式。具体对话框中各选项的意义如下：1在对话框中最上面一行是均值Mean和合计Sum。2离散Dispersion栏中的统计量包括：标准差Std Deviation 最小值Minimum方差Variance 最大值MaximumX围极差Range 均值的标准误S.E. Mean3分布Distribution栏中的统计量包括：峰度Kurto

31、sis 偏度Skewness4显示顺序Display Order栏中，用户可以自行选择输出变量的排序方式，包括：l 变量列表Variable List：在结果输出窗口中，用户选择输出的变量将按照变量在数据编辑窗口中原来的排列顺序进展排列。l 字母顺序Alphabetic：在结果输出窗口中，用户选择输出的变量将按照变量名的字母排列顺序进展排列。l 按均值的升序排序Ascending Means：SPSS将计算每个输出变量的平均值，并按照平均值从小到大对输出变量的顺序进展排列。l 按均值的降序排序Descending Means：SPSS将计算每个输出变量的平均值，并按照平均值从大到小对输出变量的

32、顺序进展排列。用户可在“选项Options对话框第一行、离散Dispersion栏和分布Distribution栏中，选中所需统计的统计量可多项选择。SPSS默认的描述统计量包括均值、标准差、最小值、最大值。在“显示顺序Display Order一栏里，用户只可选择一种变量排序方式，SPSS的默认选项为“变量列表Variable List。进展选择后，单击【继续】Continue按钮，即可返回“描述性Descriptives主对话框。04单击【确定】OK按钮，即可在结果输出窗口中得到描述性统计分析结果输出表格。3.3 频数分析对于一组数据，考察不同的数值出现的频数，或者是数据落入指定区域内的频

33、数，可以了解数据的分布状况。从SPSS15.0开始就提供了“频数分析这一功能。通过频数分析，用户在得到描述性统计结果的同时，还能了解变量取值的分布情况，从而使总体数据的分布通过频数分析得到更为清晰、准确的输出。频数分析的具体操作步骤如下：01打开数据文件，选择【分析】Analyze菜单，单击【描述统计】Descriptive Statistics命令下的【频率】Frequencies命令。SPSS将弹出“频率Frequencies主对话框，如图3-5所示。图3-5 “频率Frequencies主对话框在该主对话框中，同样可以通过单击按钮从左边的原变量中选择一个或者几个变量进入右边的“变量Var

34、iable(s)列表框中。对话框底部有一项“显示频率表格Display frequency tables复选框，SPSS默认选择此项。选择此项后，输出结果将显示频数分布表，否如此只显示直方图，不显示频数分布表。“频率主对话框的右方有3个按钮，从上到下依次为【统计量】Statistics按钮、【图表】Charts按钮和【格式】Format按钮。单击可进入对应对话框。02单击【统计量】按钮，打开“频率：统计量Frequencies：Statistics对话框，如图3-6所示。图3-6 “频率：统计量对话框在该对话框中，用户可以选择所要统计的统计量。对话框中各选项的具体意义如下：1百分位值Perce

35、ntile Values栏为复选项，在此栏中可选择多项。l 四分位数Quartilel 割点Cut points：选择此项，在后面的文本框中输入数值，假设为NN为在2100之间的整数，如此计算并显示N分位数。l 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展修改和删除。2离散Dispersion栏复选项：标准差Std Deviation 最小值Minimu

36、m方差Variance 最大值MaximumX围极差Range 均值的标准误S.E. Mean3集中趋势Central Tendency栏复选项：均值Mean、中位数Median、众数Mode、合计Sum。“集中趋势栏下方有一个“值为组的中点Values are group midpoints复选框，如果假设数据已经分组，而且数据取值为初始分组的中点，选择此项，将计算百分位数统计和数据的中位数。4分布栏Distribution复选项：峰度Kurtosis、偏度Skewness。用户在“频率：统计量对话框中单击选中所要统计的统计量后，单击【继续】Continue按钮，即可返回主对话框。03单击【

37、图表】Charts按钮，打开“频率：图表Frequencies：Charts对话框，如图3-7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单项选择项：无None系统默认选项、条形图Bar charts、饼形图Pie charts、直方图Histograms。图3-7 “频率：图表对话框2图表值Chart Values单项选择项组：可选择图形中分类值的表现形式。l 频率Frequencies：如果图表类型是直方图，如此直方图的纵轴为频数；如果图表类型是饼形图，如此饼形图中每块表示属于该组观测值的频数。l 百分比Percenta

38、ge：如果图表类型是直方图，如此直方图的纵轴为百分比；如果图表类型是饼形图，如此饼形图中每块表示该组的观测量数占总数的百分比。l 用户在“频率：图表对话框中选择图表类型和图表分类值后，单击【继续】Continue按钮，即可返回主对话框。04单击【格式】Format按钮，打开“频率：格式Frequencies：Format对话框，如图3-8所示。图3-8 “频率：格式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：单项选择项组，用户可以选择频数分布表中数值与其对应频率的排列顺序。l 按值的升序排序Ascending values：系统

39、默认选项，频数分布表中将按照数值从小到大排列。l 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。l 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。l 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。如果用户在“频率：图表对话框中选择输出直方图，频数分布表将按照数值顺序排列。2多个变量Multiple Variables栏：单项选择项组，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。l 比拟变量

40、pare 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X表格中，方便用户进展比拟分析。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。用户在“频率：格式对话框中进展选择后，单击【继续】Continue按钮，即可返回“频率主对话框。一般情况下，对“频率：格式对话框的选项都默认为系统默认值，不作调整。05单击【确定】OK按钮，即可在结果输出窗口中得到频数分布表、描述性统计分析输出表格和用户选择的对应的输出图形。3.4 探索分析探索分析是在对数据的根本特征统计量有初步了解的根底上，对数据进展的更

41、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根底上，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展进一步分析的方案。主要的分析如下：1观察数据的分布特征：通过绘制箱锁图和茎叶图等图形，直观地反映数据的分布形式和数据的一些规律，包括考察数据中是否存在异常值等。过大或过小的数据均有可能是奇异值、影响点或错误数据。寻找异常值，并分析原因，然后决定是否从分析中删除这些数据。因为奇异值和影响点往往对分析的影响较大，不能真实地反映数据的总体特征。2正态分布检验：检验数据是否服从正态分布。很多检验能够进展的前提即总体数据分布服从正态分布。因此，检验数据是否符合正

42、态分布，就决定了它们是否能用只对正态分布数据适用的分析方法。3方差齐性检验：用Levene检验比拟各组数据的方差是否相等，以判定数据的离散程度是否存在差异。例如在进展独立右边的T检验之前，就需要事先确定两组数据的方差是否一样。如果通过分析发现各组数据的方差不同，还需要对数据进展方差分析，那么就需要对数据进展转换使得方差尽可能一样。Levene检验进展方差齐性检验时，不强求数据必须服从正态分布，它先计算出各个观测值减去组内均值的差，然后再通过这些差值的绝对值进展单因素方差分析。如果得到的显著性水平Significance小于0.05，那么就可以拒绝方差一样的假设。探索分析的具体操作步骤如下：01

43、打开数据文件，选择【分析】Analyze菜单，单击【描述统计】Descriptive Statistics命令下的【探索】Explore命令，SPSS将弹出“探索Explore对话框，如图3-9所示。在“探索Explore对话框中，左边的变量列表为原变量列表，通过单击按钮可选择一个或者几个变量进入右边的“因变量列表Dependent List框、“因子列表Factor List框和“标注个案Label Cases by列表框。因变量是用户所研究的目标变量。因子变量是影响因变量的因素，例如分组变量。标注个案是区分每个观测量的变量，如雇员的ID等。例如，研究同一班级男生和女生的身高差距时，就可将“

44、身高变量列入“因变量列表Dependent List框中，将“性别列入“因子列表Factor List框中，同时将学生的“学号变量列入“标注个案Label Cases by列表框中。图3-9 “探索主对话框提示：如果有多个分组变量进入“因子列表列表框中，那么会以分组变量的各种取值进展组合分组。如两个分组变量各有2种取值，那么输出的结果就会有4种组合分组。在对话框下端的“输出Display框中有三个选项：l 两者都Both：默认选项，表示同时输出描述统计量的统计表格和图形。选择此项将激活右边的【统计量】Statistics和【绘制】Plots按钮。l 统计量Statistics：表示只输出统计表

45、格，不输出图表。选择此项将激活右边的【统计量】Statistics按钮，【绘制】Plots按钮不被激活。l 图Plots：表示只输出图表，不输出统计表格。选择此项将激活右边的【绘制】Plots按钮，【统计量】Statistics按钮不被激活。02单击【统计量】Statistics按钮，打开“探索：统计量Explore：Statistics对话框，如图3-10所示。图3-10 “探索：统计量对话框在该对话框中，4个选择项分别如下：l 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

46、值、组距、四分位数、峰度、偏度与峰度和偏度的标准误。此项为默认选项，在下面的“均值的置信区间Confidence Interval for Mean文本框中，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%。l 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。l 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。l 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

47、%、10%、25%、50%、75%、90%和95%等。“探索：统计量对话框中的4个选项为复选框，用户可进展多项选择，单击【继续】Continue按钮，即可返回“探索主对话框。03单击【绘制】Plots按钮，打开“探索：图Explore：Plots对话框，如图3-11所示。图3-11 “探索：图对话框“探索：图对话框中有如下4个选择组：1箱图Boxplots栏单项选择项组：箱图，又称箱锁图。如果用户在“探索主对话框的“因变量列表Dependent List框中输入了多个变量名，如此在此选择组中进展选择，可确定箱锁图的生成方式。箱锁图中，底部的水平线段是数据的最小值异常点除外，顶部的水平线段是数据的最大值异常点除外，中间矩形箱子的底所在的位置是数据的第一个四分位数即25%分位数，箱子顶部所在位置是数据的第三个四分位数据即75%分位数。箱子中间的水平线段刻画的是数据的中位数即50%分位数。l 按因子水平分组Facto