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SPSS的描述性分析 SPSS的描述性分析 Frequencies:频数分布表 Descriptives:一般性描述 Explore:探索性分析 Crosstabs:交叉列表 描述性分析 频数分布表(Frequencies) 书中例题 P29例1-20 用EDTA络合滴定法测定工业硫酸锌中的锌含量(%),10次测定结果为:21.49,21.36,22.65,22.65,21.71,22.44,22.15,22.07,22.38,22.19,求该组数据的算术平均值、几何平均值、调和平均值、样本标准差s、总体标准差σ、样本方差s2、总体方差σ2、算术平均误差Δ和极差R。 是否显示频数表 分布特征描述 分布特征描述 Frequencies:定义统计量 Frequencies:定义统计图 频数表排列次序 众数、中位数、算术平均数 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。当总体颁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、中位数与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别,但三者之间仍有一定的关系。 众数、中位数、算术平均数 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。 三个中心度量的比较 方差(Variance)和标准差(Standard Deviation) 虽然标准差有计量单位,而方差无计量单位,但两者的作用一样,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,则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,则平均数的代表性就越高。 全距、方差和标准差都是反映数据离散趋势的统计量。 一般性描述(Descriptives) 一般性描述(Descriptives) 是否保存标准 变换后的数据 探索性分析(Explore) 探索性分析(Explore) 两者均有 Explore:定义统计量 Explore:定义统计图 正态性检验/正态分布图 Explore:缺失值的处理 Exclude case listwise:不分析有任一缺失值的记录 Exclude case pairwise:不分析计算某统计量时有缺失值的记录 Report values:报告缺失值 Explore:结果解释 Explore:结果解释 Explore:结果解释 交叉列表(Crosstabs) 交叉列表(Crosstabs) Crosstabs:定义统计量 Crosstabs:定义交叉表内容 Crosstabs:结果解释 Crosstabs:结果解释 Crosstabs:结果解释 谢谢! Descriptives:输出均数、均数的95%可信区间、去掉5%极端值的均数、中位数、方差、标准差、最小值、最大值、全距、四分位数间距、偏度系数、峰度系数。 M-estimators: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。 Outliers:输出五个最大值与五个最小值。 Percentiles:输出第5%、10%、25%、50%、75%、90%、95%位数。 描述性分析 箱图绘制方式 茎叶图 描述性分析 直方图 1. 用直方图直观地反映数据的总体分布 调 用 数 据 文 件 并 得 到 直 方 图 直方图:是一种频数分布图, 它反映处在某一观测值范围内的个案数。图中每个直方条下部的中点坐标是该观测值范围的中点、直方条的宽度代表该观测值范围、直方条的高度代表该观测值范围内的个案数。 2. 用Levene检验方差是否齐性 方差齐性检验是统计分析中的一种常见过程,它是从样本方差以至样本各自所代表的总体方差是否相同而判断两个样本同质性(homogeneity) 的方法。简单地说,方差齐性检验就是检验各个方差是否存在显著性差异。一般采用Levene方法:先将各组观测值均转换为离差绝对值,然后对各组离差绝对值进行方差分析,如果方差分析的显著性水平大于 0.05,则认为方差齐性(即方差具有相同性);方差分析的显著性水平小于0.05,则认为方差不齐性(即方差具有不同质性)。 缺失值的处理方式 描述性分析 描述性分析 原始数据的基本情况:男性有效数据459,缺失1,合计460;女性有效数据538,缺失2,合计540。 描述性分析 描述
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