SPSS統計基礎---描述功能的使用

 “描述”過程為單個表中的若干變量顯示單變量摘要統計量，并計算標準化值（z 得分）。變量可以按其均值（升序或降序）大小、按字母順序或按您選擇變量的順序（缺省值）進行排序。

當z 得分被保存時，它們將被添加到數據編輯器的數據中并可為圖表、數據列表和分析所用。如果變量以不同的單位（例如，人均國內生產總值和受教育人口百分比）記錄的，z 得分轉換會將變量置于更易于直觀比較的常用標度中。

示例。如果您的數據中每個個案都包含數月中每天采集的每個銷售人員的日銷售總額（例如，Bob、Kim、Brian 各有一個條目），則“描述”過程可以計算每個職員的平均日銷售額，并從高到低排列結果。

統計量。樣本大小、均值、最小值、最大值、標準差、方差、范圍、合計、均值，標準誤、峰度和偏度及兩者的標準誤。

數據。以圖形方式顯示數值變量中的記錄錯誤、離群值和分布異常之后使用這些數值變量?！懊枋觥边^程對大文件（數千個案）特別有效。

假設。大多數可用統計量（包括z 得分）都基于正態理論，并適合于對稱分布的定量變量（定距或者定比測量級別）。避免類別未排序或偏斜分布的變量。z 得分的分布與原數據具有相同的形狀，因此，計算z 得分并不是排除問題數據的方法。

獲取描述統計

E 從菜單中選擇：

分析> 描述統計> 描述...

選擇一個或多個變量。

根據需要，您可以：

選擇將標準化得分另存為變量以將z 得分保存為新變量。

單擊選項選擇可選統計量和顯示順序。

描述：選項

均值與總和。默認情況下顯示均值（或算術平均數）。

離散程度。測量數據中的分布或變動的統計量包括標準差、方差、范圍、最小值、最大值和均值標準誤。

標準差(T). 對圍繞均值的離差的測量。在正態分布中，68% 的個案在均值的一倍標準差范圍內，95% 的個案在均值的兩倍標準差范圍內。例如，在正態分布中，如果平均年齡為45，標準差為10，則95% 的個案將處于25 到65 之間。

方差. 對圍繞均值的離差的測量，值等于與均值的差的平方和除以個案數減一。度量方差的單位是變量本身的單位的平方。

全距. 數值變量最大值和最小值之間的差；最大值減去最小值。

最小值. 數值變量的最小值。

最大值. 數值變量的最大值。

均值的標準誤(E). 取自同一分布的樣本與樣本之間的均值之差的測量。它可以用來粗略地將觀察到的均值與假設值進行比較（即，如果差與標準誤的比值小于-2 或大于+2，則可以斷定兩個值不同）。

分布。峰度和偏度是描繪分布形狀和對稱情況的統計量。這些統計量與其標準誤一起顯示。

峰度. 觀察值聚集在中點周圍的程度的測量。對于正態分布，峰度統計量的值為

0。正峰度值表示相對于正態分布，觀察值在分布中心的聚集更多，同時尾部更薄，直到分布極值。在這一點，leptokurtic 分布的尾部比正態分布的尾部要厚。負峰度值表示相對于正態分布，觀察值聚集得少并且尾部較厚，直到分布極值。在這一點，platykurtic 分布的尾部比正態分布的尾部要薄。數據分析師培訓

偏度. 分布的不對稱性度量。正態分布是對稱的，偏度值為0。具有顯著正偏度值的分布有很長的右尾。具有顯著的負偏度的分布有很長的左尾。作為一個指導，當偏度值超過標準誤的兩倍時，則認為不具有對稱性。

顯示順序。默認情況下，將按您選擇變量的順序顯示變量。（可選）您可以按字母順序升序或降序顯示變量。