SPSS与次数分布及其数据检查

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1、Analyze、Graphs 部分用法1. Analyze 简要介绍Analyze是SPSS主要的分析工具，下面有多个菜单：报告二二 Rportsi描述性统计分析- Descriptive Statistics菜单-表格-Tables!-均数间的比较-Compare Means菜单!般线性模型General Linear Model 菜单i相关分析Correlate菜单-i多元线性回归与曲线拟合Regression菜单!-对数线性模型Loglinear菜单!聚类分析与判别分析lassify菜单ii因子分析与对应分析Data Reduction菜单 -:信度分析与多维尺度分析Scale菜单!非参

2、数检验Nonparametric Tests 菜单；I-时间序列分析-Time series-: _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ I2.描述性统计分析（Descriptive Statistics ）的用法描述性统计分析（Descriptive Statistics）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（比如说 GRAPH 中就直接可以做散点图）但专门为该目的而设计的几个模块则集中在 Descriptive Statistics （描述统计）菜单中，主要包括以下几种：Frequencies

3、（频数分布分析）：频数分析过程，通过频数分布表、直方图、以及 集中趋势、离散趋势的各种统计量，描述数据的分布特征。（主要针对分类变量）；Descriptives （描述性统计分析）：数据描述过程，进行一般性的统计描述（主要 针对数值型变量），除了用来描述集中趋势和离散趋势的各种统计量之外（比方说均 值、标准差、最大值、最小值之外），还有个重要的功能就是对变量做标准化变化， 也就是Z变换。Explore （探索性分析）：数据探察过程，用于对数据概况不清时的探索性分析， 主要作用是对数据进行初步检查，判断有没有极端值，是否符合正太分布等。探索分 析时在对数据的基本特征统计量有了初步了解的基础上，对

4、数据进行的更为深入详细 的描述性观察分析，在上面所进行的般描述性统计指标的基础上，增加了有关数据 的其他特征的文字与图形描述，显得更加细致与全面，有助于使用者对数据进行进 步分析的方案。Crosstabs :多维频数分布交叉表分析（列联表分析）Ratio statistics :比率分析F面对Frequencies （频数分布分析）、Explore （探索性分析）的用法进行介绍1 ）频数分析（Frequencies）:基本统计分析往往从频数分析开始。目的：通过频数分析能够了解变量取值的状况，对把握数据的分布特征是非常有用 的。基本任务：频数分析的第一个基本任务是编制频数分布表。即变量值落在某个

5、区间 （或某个类别）中的次数；频数分析的第二个任务是绘制统计图，可绘制的统计图包 括：条形图（Bar Chart，用宽度相同的条形的高度或长短来表示频数分布变化的图形， 适用于定序和定类变量的分析）；饼图（Pie Chart，用圆形及圆内扇形的面积来表示 频数百分比变化的图形，以利于研究事物内在结构组成等问题）；直方图（ Histograms ，用矩形的面积来表示频数分布变化的图形，适用于定距型变量的分析）SPSS 基本操作：频数分析的基本操作（ 1）选择菜单 AnalyzeDescriptive StatisticsFrequencies。（2 ）将若干频数分析变量选择到Variable（s

6、）框中。3）单击 statistics集中趋势Add分布形态I |continue U&ncel , HelpFrequencies: Statiistics,i 7alusD are group midpointsrDlstrlDutionl_i Skewness KurtosisFerceniHe-aliiesit Central TendencyLMean| Median h l Sumequal groupsLI Quartiles.Cutpcirtsfor: Percntils s| Change |Remove |离散趋势输出百分位数： 端岀酚位瓶显示 25%、50%. 75%的百

7、分丄将數据平均分为所设定 的相等等佻可输入2-100的整数,如键入4则输 岀第25、50. ?5百分杭数 定义百分也数,可输 AO-10Q的整数。Maximum二 s.E. meancisperslcni Sttl. deviation Minmum | I Variance图Statistics对话框单击Chart按钮选择绘制统计图形，在Chart Values框中选择条形图中纵坐标 （或饼图中扇形面积）的含义，其中Frequencies表示频数；Percentages表示百 分比。图 Chart 对话框单击Format可得下面的对话框，对频数表中的排列顺序进行设置；此外可以选择处理多种变量

8、的方式。具体入下：处理多个变量的方式：第一种是界定 多个同一报表并列比较；第二个是界 定各变量分别处理报表输出Order by3 p选择频数表中排 列顺序丄按变量升序排 列，此为默认丄按变量降序排 列丄按变量各种取 值发生的频数的 升序排列丄按变量各种取 值发牛的频数的矣 Frequenci-es: Format就是某变量超过几个类别就不输出次数分布表，默认为10Ascending valuesO De see nding values0 Ascending countsO Desceinding countsOrg anize output by variablesSuppress tabl

9、es with many categoriesMultiple Variablesl Compare variablesMaximum number of categories: 10Continuellalri 1X 控制频数表输出的分类数量，也降序排列 调整频数分布表中数据的输出顺序(Order by):频数分布表中的内容的 输出顺序可以按变量值的升序输出(Ascending values)，按变量值的降序输出(Descending values)，按频数的升序输出(Ascending counts)，按频数的降 序输出( Descending counts)。 multiple vari

10、ables 单选框组：如果选择了两个以上变量作频数表，则compare variables可以将所有变量 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，每一个变量一张表。 压缩频数分布表(Suppress tables with more than n categories) 如果变量取值的个数或取值区间的个数太多，频数分布表将很庞大，此时可以压缩它。SPSS默认，如果变量取值的个数或取值区间的个数大于10，则不输出 相应的频数分布表，应用中可以修改该值。具体实例操作(英文视窗版SPSS与

11、行为科学研究)： 了解474名企业员工在任职年资(year)这个变量上的次数分布情形，并计算 四分位数，以及百分比等级27及73所对应的百分位数，同时绘制任职年资的直 方图 。操作步骤： An alyzedescriptive statisticsfreque ncy选中 year 点击 statistics-quartiles、percenties(27,73)continue 点击 charts-选中直方图 histogramscontinue Ok结果分析统计量YFARN有效474缺失0255.00275.00百分位数508.007311.757512.00474名有效样本，百分等级，百

12、分之25对应的百分位数为5年，百分等级27对应的百分位数为5年， (因为选了四分位，又选了27、73的百分位数，所以有25、50、75、27、73)。需要注意的是百分等级 27、73多对应的百分位数的计算， 可以根据这个指标对数据的高中低的数值进行了解。YEAR频率百分比有效百分比累积百分比2183.83.83.83347.27.211.04418.68.619.65377.87.827.46357.47.434.87275.75.740.586613.913.954.496112.912.967.310163.43.470.7有效 11112.32.373.012265.55.578.513

13、214.44.482.91471.51.584.415245.15.189.516112.32.391.817112.32.394.118122.52.596.619163.43.4100.0合计474100.0100.0第一列是指样本在变量year上的编码值，也就是实际任职年限，第二列是该 编码值出现的次数，第三列是出现的次数所占得百分比，第四列排除缺失值后出现 的次数所占的百分比，第五列是累计百分比。对直方图的解释：横轴：任职年限，纵轴是实际次数。曲线为理论的正太 分布曲线，如果变量的实际分布次数与该曲线吻合，就表示该变量的概率分布 越接近正太分布，从分析的结果可以看出，低年资的比例较多，

14、呈现正偏态。 最后图中还显示出年资的均值为8.8，标准差为4.523，有效观察值数为474。除了制作次数分布表和直方图，之外，frequency这个指令还有其他的功能。 比如，在一些行为科学的研究中，研究者想要利用方差分析来探讨两个连续变 量之间的因果关系，比如说成绩在成就上的差异，由于这个自变量是连续变量， 而因变量是类别变量，在做分析时就需要把连续性变量转换称类别变量，就是 将成绩的分值划分为不同的组别，比如说按27、73的百分位进行划分，这时候 研究者就能知道这三组间的临界分数，然后利用上次讲到的transform-visual binning将观察值进行分组，然后再探讨两者之间的关系。2）Explore （探索性分析） 数据探察过程，用于对数据概况不清时的探索性分析，主要作用是对数据进行初步 检查，判断有没有极端值，是否符合正太分布等。探索分析时在对数据的基本特征统 计量有了初步了解的基础上，对数据进行的更为深入详细的描述性观察分析，在上面 所进行的一般描述性统计指标的基础上，增加了有关数据的其他特征的文字与图形描 述，显得更加细致与全面 ，有助于使用者对数据进行进一步分析的方案