spss描述性统计分析教程
第3章SPSS描述性统计分析
3.1.1 频数分析的基本原理
图3-14 【描述性】对话框
Step 02 在左侧的候选变量列表框中选择“male”和 “female”变量，将其添加至【变量】列表框中，表示它是 进行描述性统计分析的变量，如图3-15所示。
图3-15 选择分析变量
Step 03 单击【选项】按钮，其主要目的是选择需要输出 的描述性统计量，这里除了选择系统默认的统计量外，还勾 选了范围、偏度系数和峰度系数复选框；再单击【继续】按 钮，返回【描述性】对话框，如图3-16所示。 Step 04 单击【确定】按钮完成操作。
图3-13 【描述：选项】对话框
Step 04 在【描述性】对话框中，勾选【将标准化得分另 存为变量】复选框，表示对所选择的每一个变量进行标准化 处理，同时产生相应的Z得分，并作为新变量保存到数据窗 口中。
Step 05 单击【Bootstrap】按钮，弹出如图3-5所示的 【Bootstrap】对话框，在此对话框中可以进行均值、标准 差、方差、偏度和峰度的Bootstrap估计。
图3-17 【探索】对话框
Step 02 在对话框左侧的候选变量列表框中选取一个或多 个待分析变量，将它们移入右侧的【因变量列表】列表框中 ，表示要进行探索性分析的变量。 Step 03 在候选变量列表框中可以选取一个或多个分组变 量，将它们移入右侧的【因子列表】列表框中。分组变量的 选择可以将数据按该变量中的观测值进行分组分析。如果选 择的分组变量不止一个，那么会以分组变量的不同取值进行 组合分组。
SPSS-03描述性统计分析
这三组数据的均值都是15.5，即他们的集中
趋势相同，但偏离中心的离散趋势却大不相 同：B最集中，A较的分散，C最分散。
①全距（range）:又称极差，定义是range=maxmin，不常使用，只适合于度量型变量的计算。
②方差（variance）和标准差（std. deviation ）:
如果勾选“描述性”：则输出均值、中位数、众数、
标准差、方差、最小值、最大值、峰度、偏度…… 如果勾选“M-估计量”：通常用来判断异常值，若 此统计量离均值较远，说明数据中有异常值
如果勾选“界外值”：则输出最大的5个值和最小
的5个值 如果勾选百分位数：输出第5%、10%、25%、50%、 75%、90%、95%分位数 这里勾选“描述性”，单击【继续】返回，单击 【绘制】，勾选“茎叶图”和箱图，即保持默认选 项，【继续】后返回，最后点击【确定】 结果显示，案例共有1963个，有效率是100%，缺 失率是0%；表格列出了均值、中位数、方差等统 计量，统计量偏度为1.371表示数据右偏，峰度大 于0，表现出“尖峰拖尾”的特性。
3.2 度量型变量的描述性统计分析
度量型变量的性质很好，最适合做统计分 析，与前两种变量相比，针对度量型变量的 统计方法要丰富的多。 首先来学习度量型数据描述性统计分析时 常用的几个统计量。
度量型变量的特点可以归纳为：
变量的取值可以是有限或无限个，可以是离
散取值，也可以是连续取值；变量的大小不 仅表示顺序，而且取值的差表示两个变量的 距离；不同的差距是可以比较的。
如果n是偶数，中位数为按从小到大的顺序,取中间
那两个数的平均数。 ③众数（mode）： 是指变量值中出现频数最多的那个取值，三种类型 的变量都可以计算众数，众数可能不止一个，也可 能没有。 例如，调查10个学生的成绩，分别是： 69,72,84,75,84,75,74,89,90,75 众数是75
SPSS统计分析—描述性统计分析
SPSS统计分析—描述性统计分析描述性统计分析（Descriptive statistics analysis）简介描述性统计分析是统计学的一个领域，主要目的是通过对样本数据进行总结、整理和分析，揭示数据中的模式、趋势和关联。
它可以通过计算和展示各种统计指标来帮助我们更好地理解和解释数据。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，可以用于进行各种描述性统计分析。
本文将介绍一些常用的描述性统计分析方法和在SPSS中的应用。
1.数据摘要数据摘要是描述性统计分析的基础，主要目的是对数据进行概括性的总结。
常用的数据摘要方法包括计数、频数、百分比、均值、中位数、标准差等。
在SPSS中，可以使用“Frequencies”命令对数据进行频数分析。
该命令可以列出每个变量的频数、百分比以及累积百分比。
此外，使用“Descriptives”命令可以计算各个变量的均值、中位数、标准差等统计量。
2.绘制图表图表可以帮助我们更好地理解和展示数据的特征和分布。
常用的图表包括直方图、饼图、箱线图等。
在SPSS中，可以使用“Graphs”菜单下的不同选项来绘制各种图表。
例如，使用“Bar Chart”选项可以绘制柱状图，使用“Pie Chart”选项可以绘制饼图，使用“Boxplot”选项可以绘制箱线图。
3.相关分析相关分析可以帮助我们研究数据之间的关联关系。
它可以通过计算相关系数来评估两个变量之间的线性关系。
在SPSS中，可以使用“Correlations”命令进行相关分析。
该命令可以计算出各个变量之间的相关系数，并提供了相关系数矩阵和散点图来展示结果。
4.因素分析因素分析是一种常用的数据降维方法，可以帮助我们理解并提取潜在的数据结构和变量之间的关系。
在SPSS中，可以使用“Factor Analysis”命令进行因素分析。
该命令可以根据指定的变量，自动提取主成分或因子，并计算出因子载荷矩阵和因子得分。
第4章spss描述性统计分析ppt课件
操作主界面：
28
Exact按钮：
29
Statistics按钮： 计算卡方值，用于行列
变量的独立性检验
计算pearson和 spearman相关系数
定类资料的行列变 量相关性检验
定序资料的行列变 量相关性检验
定序与定距资料的行 列变量相关性检验
评判内部一致性 相关风险比例 两相关二项分类变量的非参检验
100.0
Cumulative Percent
5.6 11.1 16.7 22.2 27.8 33.3 38.9 44.4 50.0 55.6 66.7 83.3 88.9 94.4 100.0
数学 18 0
83.33 7.639
27 75.75 85.00 89.00
语文 18 0
74.78 12.066
2)Descriptive : 基本描述统计，对单变量计算基本描述统计量
3)Explore: 探索性分析，考察一些极端值和奇异值；考察变量 与变量间分布的差异是否显著
4)Crosstabs:交叉列联表，讨论变量间的频数关系及各种测度 （定类、定序、定距、定比）间的相关关系
5）Ratio：比率分析，对两变量间变量值比率变化的描述分析
2
4.1 Frequencies（频数分析）
进行频数分布表的分析，适合于定性资料， 以及部分定量资料，不能分组进行。
对数据的分布趋势进行初步分析。
基本概念： 频数（Frequency）： 百分比（Percent，频率 ）： 有效百分比（Valid Percent）：各频数占有效样 本数（除去缺失样本数）的百分比。 累计百分数（Cumulative Percent）：最后累积取 值100。
Interval by IntPeervaarsl on's R
SPSS统计分析实用教程(第2版)
探索性分析
03
均值比较与t检验
总结词
单样本t检验用于检验单个样本的均值是否与已知的某个值或参考值存在显著差异。
详细描述
在单样本t检验中，我们将已知的某个值或参考值作为检验标准，然后比较单个样本的均值与此标准之间的差异。通过计算t统计量和对应的p值，我们可以判断样本均值与标准值是否存在显著差异。
单样本t检验
通过图形方式展示两个变量之间的关系，可以直观地观察到它们之间的模式和趋势。
相关分析
散点图
相关系数
预测模型
通过一个或多个自变量预测因变量的值，建立预测模型，并评估模型的拟合优度和预测能力。
回归系数
描述自变量对因变量的影响程度，通过回归系数可以了解各个自变量对因变量的贡献。
线性回归分析
非线性关系
协方差分析是在考虑一个或多个协变量的影响后，比较两个或多个分类变量对数值型变量的影响。通过控制协变量的影响，可以更准确地评估各组之间的差异，并确定分类变量对数值型变量的真实效应。
总结词
详细描述
协方差分析
05
非参数检验
适用范围
01
卡方检验主要用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异。
计算方法
02
通过卡方统计量，即实际观测频数与期望频数的差的平方与期望频数的比值，来评估两者之间的差异程度。
聚类分析
聚类分析基于观测数据之间的相似性或距离将它们分组，使得同一聚类中的数据尽可能相似，不同聚类中的数据尽可能不同。
聚类分析在市场细分、生物信息学和社交网络等领域有广泛应用。
THANKS FOR
WATCHING
感谢您的观看
详细描述
探索性分析
总结词
探索性分析还可以用于预测和分类，例如决策树、逻辑回归等。
spss数据分析教程之信效度检验、描述性统计、差异比较、相关分析、回归分析(适合问卷型数据)
目录1 统计分析 (1)2 结果 (1)2.1 信度检验 (1)2.2 效度检验 (3)2.3 描述性统计分析 (5)2.3.1 基础信息题描述性统计（单选） (5)2.3.2 多重响应频率分析（多选题） (10)2.3.3 连续数值数据描述性统计（各维度） (15)2.4 差异比较 (17)2.4.1 交叉表卡方检验（分类变量差异比较） (17)2.4.2 独立样本t检验（连续数值型数据两组间差异比较，如性别间） (19)2.4.3 单因素方差分析（连续数值型数据多组间差异比较，如年龄间） (21)2.5 正态检验 (23)2.6 相关分析 (25)2.7 回归分析 (27)1 统计分析本研究采用SPSS 25.0统计分析软件对问卷进行信效度检验，并对数据进行描述性统计（包括单选，多选，量表维度），差异比较（包括计数资料卡方检验，计量资料t检验和方差分析），相关分析（包括pearson相关分析和spearman相关分析）和多元线性回归分析。
分析结果以p<0.05为有统计学意义。
2 结果2.1 信度检验信度分析也被称为可靠性分析，是对测量结果稳定性、一致性和可靠性的检验，为了保证测量结果的准确性，进行分析前需要先对问卷中的有效数据进行可靠性分析。
本次分析采用Cronbach's α系数进行信度分析，α系数应大于或等于0.6，说明信度良好。
由信度检验结果可知：该问卷量表克隆巴赫Alpha系数为0.981，大于0.7，说明问卷整体有较高的内部一致性，问卷的项目设计合理有效，调查数据较为可靠，可进行下一步的检验分析。
详细操作步骤：2.2 效度检验效度即测量的准确性，测量效度愈高，表示测量的结果愈能显现其所欲测量内容的真正特征，构造效度主要是对测量内容逻辑性、适用性方面的测量，本次分析采用结构效度进行效度检验，KMO值大于0.6，说明效度良好。
KMO 和巴特利特检验KMO 取样适切性量数。
二、spss描述性统计和频数分析
二、spss 描述性统计分析&频率分析
（TB：幻影如虹数据分析）
1、首先，我们导入测试数据。
依次点击【文件】-【数据】。
TB
幻影
如虹
数据
分析
2、然后在弹出的“打开数据”对话框中点击需要导入的数据（此处注意，如图所示打开的是excel数据，需要在图示的文件类型红框内选择Excel）。
TB
幻影如虹数据分析
3、数据导进Excel后，我们依次点击【分析】-【描述统计】-【描述】。
（注意，对于连续型变量我们才进行描述性统计，计算其均值，方差，最值等信息，若为为离散型变量，如性别，年龄段，级别等进行频率分析，计算其对应频数和频率及直方图）
TB
幻影如虹数据分析
4、在弹出的“描述性”对话框内把需要描述统计的变量从左侧拖往右侧。
TB
幻影如虹数据分析
5、然后单击图示的“选项”，在弹出的“描述：选项”对话框内，勾选你需要的选项。
比如，我们勾选了“均值”、“标准差”、“最大值”、“最小值”.
5、最后点击继续，即可在输出日志里面看懂我们需要的描述统计量。
下面是频率分析对应步骤和设置：
TB
幻影如虹数据分析
TB
幻影如虹数据分析。
第讲SPSS描述性统计分析
第讲 SPSS 描述性统计分析1. 简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，在社会科学、医学和商业等领域中广泛应用。
本文将介绍 SPSS 中的描述性统计分析方法，帮助用户更好地理解和解读数据。
2. 描述性统计分析概述描述性统计分析是对数据进行和组织的过程。
它可以帮助人们更好地理解数据的特性和分布情况。
SPSS 中的描述性统计分析主要包括以下内容：2.1 中心趋势中心趋势是指数据在数轴上的中心位置。
SPSS 中常用的中心趋势指标包括：平均数、中位数和众数。
平均数是指所有数据的总和除以数据的个数。
它能够反映数据的总体水平，但会受到极端值的影响。
中位数是指数据按大小排序后位于中间位置的数值。
它能够反映数据的分布情况，不会受到极端值的影响。
众数是指出现次数最多的数值。
它能够反映数据的典型值，但在数据分布不均匀时可能不够准确。
2.2 离散程度离散程度是指数据相对于中心趋势的差异程度。
SPSS 中常用的离散程度指标包括：标准差、方差和极差。
标准差是指数据与平均数的差异程度的平均值。
它能够反映数据的分散程度，越大表示数据越分散。
方差是指数据与平均数的差异程度的平方的平均值。
它可以用来比较不同数据集的分散程度。
极差是指数据最大值和最小值之间的差异。
它不能反映数据的分布情况，但可以用来描述数据范围。
2.3 数据分布数据分布是指数据在数轴上的分布情况。
SPSS 中常用的数据分布指标包括：偏度、峰度和频数分布表。
偏度是指数据分布的不对称程度。
正偏态分布表示数据分布向左偏，负偏态分布表示数据分布向右偏。
峰度是指数据分布的峰度程度。
正态分布峰度值为 0，大于 0 表示峰度更高，小于 0 表示峰度更低，称为尖峰态和扁平态。
频数分布表是指数据中每个值出现的次数。
它可以用来了解数据的分布情况，如是否存在异常值或集中现象。
3. SPSS 描述性统计分析操作步骤SPSS 中的描述性统计分析可以通过以下步骤进行：Step 1：导入数据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
12.82 6.59 11.78 4.49
13.80 6.01
11.48 9.87 6.40 7.67 7.57 7.47 9.36 5.73 5.91 5.30 5.00 5.18 5.89 7.08 14.44 14.59 9.90 9.14 13.97 13.20 17.40 6.10 5.73 6.50 6.28 6.71 6.30 5.70 11.60 11.59 12.86 15.24 15.53 15.79 6.10 6.27 6.62 6.27 4.84 5.03
初中…………2
高中/
中专/技校……3
大专/大学非本科/高职高专……4 及以上……..6
大学本科……5 图4-1 研究生
从问卷中收集到的数据如表4.1所示
10
西南财经大学出版社
4.2 频数分析
3．实例分析
试对收集到的数据进行频数分析
SPSS16.0与统计数据分析
表4.1
家庭月收入 3 1 2 1 1 … 6 10 4
探索性分析提供了很多关于数据的概括分析和图表直观 描述的方法，不仅对个案数据有效，而且还可以针对分组个 案。在输出常用描述性统计量的基础之上，探索性分析增加 了有关数据详细分布特征的文字与图形表述，如茎叶图、箱 图等，显得更加详细、完整，还可以以方差齐性为目的的变 量交换提供线索，有助于用户制定更进一步分析的方案。
受教育程度 5 5 5 5 5 … 4 5 5
11
西南财经大学出版社
SPSS16.0与统计数据分析
4.2 频数分析
3．实例分析 ➢第1步 数据组织； 根据表4.1生成SPSS数据文件，建2个变量：“收入”、“教育”， 数 据文件的格式同表4.1类似。 ➢第2步 打开主对话框； 选择Analyze→ Descriptive Statistics → Frequencies，打开同图4-1 一样的频数分析主对话框。
SPSS16.0与统计数据分析
图4-1
9
西南财经大学出版社
SPSS16.0与统计数据分析
4.2 频数分析
3．实例分析
【例4-1】以下是调查问卷中针对被调查人设置的两个问题： 1、您的家庭月收入大约是：（请包括所有工资、奖金、津贴等在内，以 人民币为单位）单选
500-1000……..1
1000-1999……2
4.4 探索性分析
3．实例分析
➢结果分析
分别利用Kolmogorov-Smimov检验和Shapiro-Wilk检验两种方法来 确定变量是否服从正态分布。其中，Statistic表示检验统计量的值， df代表自由度，Sig.表示显著性水平。一般来说，Sig.>0.05则代表接 受零假设，即接受变量服从正态分布的假设。本例中，两个变量的
图4-5
23
西南财经大学出版社
4.4 探索性分析
3．实例分析
➢第4步 确定探索性分析输出 的统计图形；
单击Plots…按钮，在如图 4-6的Plots子对话框中选择 “Dependents together”（不 同因变量显示在一个箱图中）、 “Stem-and-leaf”（茎叶图）、 Normality Plots with tests（正 态分布检测统计图）。单击 Continue返回主对话框。
SPSS16.0与统计数据分析
图4-6
24
西南财经大学出版社4.4 索性分析3．实例分析➢结果分析
表4.5 描述性统计量
SPSS16.0与统计数据分析
25
西南财经大学出版社
4.4 探索性分析
3．实例分析
➢结果分析
表4.6 M估计值
SPSS16.0与统计数据分析
26
西南财经大学出版社
SPSS16.0与统计数据分析
SPSS16.0与统计数据分析
4.1 基本描述性统计量的定义及计算 4.2 频数分析 4.3 描述性分析 4.4 探索性分析 4.5 交叉列联表分析 4.6 多选项分析
18
西南财经大学出版社
SPSS16.0与统计数据分析
4.4 探索性分析
1．探索性分析目的和主要功能
与前面介绍的两种分析方法相比，探索性分析更加强大，它 是对数据的探索和考察，可以对变量进行更为深入详尽的统 计分析。在进行统计分析前，通常需要寻求和确定适合所研 究的问题的统计方法， SPSS提供的探索性分析是解决此类 问题的有效办法。
3．实例分析 ➢运行结果及分析。
表4.2 变量“教育”的频数分布表
Valid
Frequenc y
Percent
Valid Percent
1
8
1.0
1.0
2
39
4.7
4.7
3
114
13.6
13.7
4
165
19.7
19.8
5
456
54.5
54.6
6
53
6.3
6.3
Cumulative Percent
1.0 5.6 19.3 39.0 93.7 100.0
Total 835
99.9
100.0
Missing
Syste m
1
.1
Total
836
100.0
SPSS16.0与统计数据分析
图4-2 变量“教育”的直方 图
13
西南财经大学出版社
主要内容
SPSS16.0与统计数据分析
4.1 基本描述性统计量的定义及计算 4.2 频数分析 4.3 描述性分析 4.4 探索性分析 4.5 交叉列联表分析 4.6 多选项分析
SPSS16.0与统计数据分析
图4-1
8
西南财经大学出版社
4.2 频数分析
2．频数分析过程的操作界面
（4）Statistics按钮 单击该按钮会弹出新的对话框， 该对话框主要用于确定将要在 输出结果中出现的统计量， 选中统计量前的复选框表示 输出该统计量。 （5）Charts按钮 用于确定将输出的图形类型 和图形取值。 （6）Format按钮 定义输出频数表的格式
16
西南财经大学出版社
SPSS16.0与统计数据分析
4.3 描述性分析
3．实例分析
书P100【例4-2】 选择“身高”变量作描述性分析，选定要计算的统计量
后，运算得到表4.3所示的结果
表4.3
Maximu
Std.
N
Minimum
m
Mean Deviation
Skewness
Kurtosis
身高
Statistic 96
图4-4
20
西南财经大学出版社
SPSS16.0与统计数据分析
4.4 探索性分析
3．实例分析
【例4-3】表4.4是2007年各地区人口出生率和死亡率的统计 数据，试对其作探索性分析并做是否服从正态分布的检验。
表4.4各地区人口自然变动情况
出生率 死亡率 出生率 死亡率 出生率 死亡率
6.26 7.67 4.97 6.07 9.08 11.92 5.95 6.73 12.60 12.00 6.30 5.75
22
西南财经大学出版社
SPSS16.0与统计数据分析
4.4 探索性分析
3．实例分析
➢第3步 确定探索性分析的描述统计量；
单击Statistics…按钮，在Statistics子对话框（图4-5） 中选择Descriptives 复选框、M-estimators复选框，单 击Continue返回主对话框。
2000-2999……3
3000-3999……4 4000-4999……5
5000-5999……6
6000-6999……7
7000-7999……8
8000-8999……9
9000-9999……10
10000及以
上…11
2、 您的教育程度：（指您受过的最高或正在接受的教育程度）单选
没有受过正式教育/小学……….1
西南财经大学出版社
第四章
SPSS16.0与统计数据分析
描述性统计分析
1
西南财经大学出版社
主要内容
SPSS16.0与统计数据分析
4.1 基本描述性统计量的定义及计算 4.2 频数分析 4.3 描述性分析 4.4 探索性分析 4.5 交叉列联表分析 4.6 多选项分析
2
西南财经大学出版社
SPSS16.0与统计数据分析
14
西南财经大学出版社
4.3 描述性分析
1．描述性分析目的和主要功能
SPSS16.0与统计数据分析
描述性分析主要用于输出变量的各类描述性统计量的
值，通过上一节的学习可知，频数分析同样可以做到，都是 以计算数值型单变量的统计量为主。描述性统计分析没有图 形功能，也不能生成频数表，但描述性分析可以将原始数据 转换成标准正态评分值，并以变量形式存入数据文件中，以 便后续分析时应用。
15
西南财经大学出版社
4.3 描述性分析
2．描述性分析的操作界面
SPSS16.0与统计数据分析
①列出数据文件 中的变量，从中 选择要作描述性 分析的变量
②将需作描述性分 析的变量选入此框 中，可同时选择多 个变量，此时， SPSS就将分别产 生多个变量的描述 性分析结果
图4-3
③点击Option 按钮设置需计 算的描述性统 计量。
4
西南财经大学出版社
SPSS16.0与统计数据分析
4.1 基本描述性统计量的定义及计算
3．描述总体分布形态的统计量
偏度（Skewness）
峰度（Kurtosis）
5
西南财经大学出版社
主要内容
SPSS16.0与统计数据分析
4.1 基本描述性统计量的定义及计算 4.2 频数分析 4.3 描述性分析 4.4 探索性分析 4.5 交叉列联表分析 4.6 多选项分析