《基本统计描述》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基本统计描述（2页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、第七节基本统计描述一、正态性检验1-Sample K-S :采用柯尔莫哥诺夫-斯米尔诺夫检验来分析变量是否符合某 种分布，可以检验的分布有正态分布、均匀分布、泊松分布和指数分布。K-S检验原理如下：它分别做出已知理论分布下的累积频数分布以及样本值 的累积频数分布，然后对两者进行比较，从中确定两种分布的最大差异点。如果 样本确实服从理论分布，则最大差异值（Z值）不应太高，否则就应当拒绝该假 设。前提假设：样本数据符合指定的分布。步骤：Analyze f Nonparametric Tests f 1-Sample K-S对频数资料，先作Data f Weight Cases处理。二、基本统计描述
2、Analyze菜单下：Frequencies过程的特色是产生频数表，分类/定量资料均适用。Descriptives过程则进行一般性的统计描述，适用于正态定量资料。Explore过程用于对数据分布状况不清时的探索性分析；Crosstabs过程则完成分类资料/等级资料的统计描述和一般的统计检验， 我们常用的X2检验也在其中完成。步骤：Analyze f Descriptive Statistics f FrequenciesAnalyze f Descriptive Statistics f Descriptives两者在描述样本的均值、离散程度、分布参数大致相同，区别：Frequencies过程在描述集中趋势时可计算中位数、众数；可计算百分位数 值；可做出相应的统计图：条图、饼图和直方图。Analyze f Descriptive Statistics f Explore探索性分析，可增选Outliers项来显示奇异数据。茎一叶图：显示数据详细的分布箱式图：显示数据大致的分布及极值分布情况(百分位数)。框图中间的黑粗线为中位数P50，方框为四分位数间距的范围(P25-P75)， 上下两个细线之间的距离是1.5倍四分位数间距，之外的数据点称为离群值 (Outlier)，以“O”表示；超过3倍的则称为极值(Extreme Value)，用“*”表 示。
