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SPSS的描述性分析
2017-10-10
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SPSS的描述性分析

描述性分析主要是對數據進行基礎性描述,主要用于描述變量的基本特征。描述性分析對于數據分析來說是一項基礎性的工作,目的要于熟悉數據源,把握數據的整體性分布情況。

SPSS中的描述性分析過程可以生成相關的描述性統計量,如均值、方差、標準差、全距、峰度和偏度等,同時描述性分析過程還能將原始數據轉換為標準Z分值并作為變量儲存。

基本輸出的統計量主要有以下幾個方面:

一, 表示集中趨勢的統計量:均值,中位數,眾數,百分位數;

二,表示離中趨勢的統計量:方差與標準差,均值標準誤差,極差或范圍,最大值,最小值,變異系數;

三,表示分布形態的統計量:偏度,峰度;

四,其他相關統計量:Z標準化得分(注:Z標準化得分是某一數據與平均數的距離以標準差為單位的測量值,在統計分析中起著十分重要的作用)。

具體實際操作如下:

1、打開數據源,如下圖所示

2、在菜單欄中依次選擇“分析”/“描述統計”/“描述”命令,得到結果如下圖

3、點擊對話框中的“選項”

4、因為現在是屬于熟悉SPSS的階段,可嘗試全部勾選

5、返回到描述性對話框,勾選左下方的“將標準化得分另存為變量”,最后按“確定”,得到結果如下圖:

6、返回數據源表,可看到已生成Z標準化得分

其中,標準化得分大于零,說明原數據比平均分高;若標準化得分小于零,說明原數據比平均分小。如第一個數值為-3.08124,則說明,該學生該科得分比整個平均分要低大約3個標準差。

順便說一下,我初學的時候,在做描述性分析時常想的問題就是:這么做的意義是什么?跟數據分析又有什么關系。

學到后來,我明白了,SPSS的描述性分析,僅僅只是熟悉數據源,是打基礎的階段,真正的數據分析是后面的回歸分析,聚類分析等等。


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