SPSS数据分析.ppt

描述性统计分析，主要是对一组数据的各种特征进行分析，是对数据本身特性的定量分析，描述性统计分析帮助我们对大量数据进行清晰整理，为进一步分析提供基础。 任何一个变量都具有以下三个基本特点： 1、集中趋势（central tendency） 2、离散趋势(dispersion) 3、分布状况(distribution) 描述数据特征的基本概念 1、集中趋势：数据向中心位置靠拢的程度，它反映了一组数据的中心位置所在。 常用关于数据集中趋势的统计量：算术平均数（Mean),中数（Median）,众数（Mode） [例3.1]（2007年心理学考研统考真题）现有一列数据，它们是4，4，5，3，5，5，2,这列数据的平均数、众数和全距依次是（ ） A． 4 4 2 B．4 5 3 C． 5 4 4 D．5 5 1 描述数据特征的基本概念 2．离散趋势：离散趋势是指数据的分散程度，即观察值的散布范围。 常用关于数据离散趋势的统计量：全距（Range)，四分位和百分位，方差（Variance）标准差（Std.deviation） 描述数据特征的基本概念 3、分布状况：是指一组数据中每个具体的数据在全部数据中出现的次数，即数据分布范围的总结。 正态分布：正态分布数据的左右对称，并且数据大量集中分布于中间位置，极端值分布两端，随着与中间位置距离的增加，数据的频率逐渐降低。 正态分布中，平均数、中数、众数在数值上是相等的。 描述数据特征的基本概念 偏态分布：如果一个数据分布左右不对称，称之为偏态分布。 正偏态分布：偏度为正，平均数中数众数 负偏态分布：偏度为负，平均数中数众数 偏态度和峰态度 偏度（Skewness)：是描述数据分布对称性的统计量，而且也是与正态分布的对称性相比较而得到的。如果分布的偏度等于 0 ，则其数据分布的对称性与正态分布相同；如果偏度大于 0，则其分布为正偏或左偏；如果偏度小于0，则为负偏或右偏。 峰度（Kurtosis):描述某变量所有取值的分布形态的陡缓程度，而峰度对陡缓程度的度量是与正态分布进行比较的结果。如果峰度等于 0 ，其数据分布的陡缓程度与正态分布相同；峰度大于0，其数据分布比正态分布更陡峭；峰度小于0，其数据分布比正态分布更平坦。  频数分布分析选择主菜单Analyze →Descriptive Statistics→Frequencies→ Statistics… 描述统计分析 选择主菜单Analyze →Descriptive Statistics→Descriptives → options… [例3.2]计算11.0，13.0，10.0，9.0，11.5，12.2，13.1，9.7，10.5这一组数据的标准差。（参考张厚粲、徐建平著，《现代心理与教育统计学》，北京师范大学出版社，2004年） 标准分数及其线性转换 标准分数 计算方法： 第二节 探索分析 探索分析是对一组或多组数据的总体分布特征进行分析，以确定是否可以采用某种心理与教育统计分析技术对数据进行检验。其功能较为强大，如可以用直方图直观地反映数据的总体分布、分析有无特异值、极大或极小值、数据是不是正态或接近于正态；多组数据之间的方差是否齐性等等。SPSS菜单为Analyze →Descriptive Statistics →Explore… 【Dependent List框】 用于选入需要分析的变量。 【Factor List框】 如果想让所分析的变量按某种因素取值分组分析，则在这里选入分组变量。 【Label cases by框】 选择一个变量，他的取值将作为每条记录的标签。最典型的情况是使用记录ID号的变量。 【Statistics钮】 弹出Statistics对话框，用于选择所需要的描述统计量。有如下选项： Descriptives复选框：输出均数、中位数、众数、5%修正均数、标准误、方差、标准差、最小值、最大值、全距、四分位全距、峰度系数、峰度系数的标准误、偏度系数、偏度系数的标准误及指定的均数可信区间。 M-estimators复选框：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复选框：输出五个最大值与五个最小值。 Percentiles复选框：输出第5%、10%、25%、50%、75%、90%、95%位数。 弹出Plot对话框，用于选择所需要的统计图。有如下选项： Boxplots单选框组：确定箱式图的绘制方式，可以是按组别分组绘制(Factor levels together)，也可以不分组一起绘制(Depentends together)，或者不绘制(