SPSS图表描述
SPSS表格制作教程
SPSS表格制作一、实验目的1．熟悉SPSS统计图表制作的界面；2．掌握SPSS制作统计图表的步骤；3．掌握SPSS输出图表的编辑。
二、实验要求1．提交打印的统计图表结果；三、实验步骤(一) Spss获得条形图的途径1．启动SPSS，打开数据文件计生调查问卷.sav。
2．点击“Graphs”→“Bar”，出现条型图主对话窗口。
3．选择“Simple”并点击“Define”按钮进入“Define Simple Bar”对话框。
4．在左边的变量列表中选中（单击）要绘制条形图的变量，并单击向右的箭头健使其进入“Category Axis”框。
5．其余选项按默认设置，按OK，得到条形图。
6．双击条形图，进入图形编辑窗口。
(二)Spss获得直方图的途径1、graphs→histogram2、analyze→descriptive statistics→explore→plots→histogram3、analyze→descriptive statistics→frequencies→charts→histogram(三)Spss获得茎叶图的途径1、analyze→descriptive statistics→explore→plots→stem-and-leaf(四)Spss获得箱线图的途径1、graphs→boxplots2、analyze→descriptive statistics→explore→plots→boxplots(五)Spss获得帕累托图的途径1、graphs→pareto(六)Spss获得散点图的途径1、graphs→scatter(七)spss频数分布表Frequencies对话框的界面如下所示：该界面在SPSS中实在太普通了，无须多言，重点介绍一下各部分的功能如下：【Display frequency tables复选框】确定是否在结果中输出频数表。
【Statistics钮】单击后弹出Statistics对话框如下，用于定义需要计算的其他描述统计量。
SPSS统计分析及统计图表的绘制指导书11
实验三SPSS统计分析与统计图表的绘制一、实验目的要求学生能够进行基本的统计分析；能够对频数分析、描述分析和探索分析的结果进行解读；完成基本的统计图表的绘制；并能够对统计图表进行编辑美化与结果分析；能够理解多元统计分析的操作（聚类分析和因子分析）。
二、实验内容与步骤2.1 基本的统计分析打开“分析/描述统计”菜单，可以看到以下几种常用的基本描述统计分析方法：1.Frequencies过程（频数分析）频数分析可以考察不同的数据出现的频数与频率，并且可以计算一系列的统计指标，包括百分位值、均值、中位数、众数、合计、偏度、峰度、标准差、方差、全距、最大值、最小值、均值的标准误等。
2.Descriptives过程（描述分析）调用此过程可对变量进行描述性统计分析，计算并列出一系列相应的统计指标，包括：均值、合计、标准差、方差、全距、最大值、最小值、均值的标准误、峰度、偏度等。
3.Explore过程（探索分析）调用此过程可对变量进行更为深入详尽的描述性统计分析，故称之为探索性统计。
它在一般描述性统计指标的基础上，增加有关数据其他特征的文字与图形描述，显得更加细致与全面，有助于用户思考对数据进行进一步分析的方案。
Descriptives：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；Confidence Interval for Mean：平均值的%估计；M-estimators：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：输出五个最大值与五个最小值；Percentiles：输出第5%、10%、25%、50%、75%、90%、95%位数。
4.Crosstabs过程（列联表分析）调用此过程可进行计数资料和某些等级资料的列联表分析，在分析中，可对二维至n维列联表（RC表）资料进行统计描述和χ2 检验，并计算相应的百分数指标。
SPSS统计图表绘制MS
高低图
高低图（High-Low Charts）是用多个 垂直线段来表示数 值区域的统计图， 例如一组测定值的 范围（最小值-最大 值）、95%置信区 间（下限-上限）、 ±1.96·SD（低值均值-高值）等。
箱图
箱图（Boxplot）， 又称箱锁图，是表 示样本数据的中位 数、四分位数和极 端值的统计图形。
直方图
直方图（ Histogram）是用 条形的长短来表示 连续性频数大小的 统计图。
本章小结
本章详细介绍了各种统计图表的具体操作步骤。由于 图表本身具有易于比较、展示数字关系的特点，因此 ，在统计分析中，SPSS的“图表（Graphs）”菜单使 用极为广泛，常常与“分析（Analyze）”菜单的统计 功能搭配使用。例如，进行频数分析时绘制直方图， 进行探索性分析时绘制箱型图，进行时间序列分析时 绘制折线图等，读者可在以后的实践应用中具体体会 。
统计图表绘制
电子工业出版社
提纲
1. 条形图 2. 线图 3. 面积图 4. 饼图 5. 高低图
提纲
6. 箱图 7. 直方图 8. 本章小结
条形图
条形图（Bar Charts），又称带 形图或柱形图，它 是利用相同宽度的 条形的长短或高低 来表现统计数据大 小或变动的统计图 。
线图
线图（Line Charts ），又称曲线图， 它是利用点的高低 来表明数据升降情 况的一种统计图。
面积图
面积图（Area Charts），又称区 域图，是用面积来 表现连续性的频数 分布的统计图。面 积越大，频数越多 ，反之亦然。制作 面积图的原始数据 大多为频数分布表 。
饼图
饼图（Pie Charts） 是用扇形的大小来 表示数值大小的统 计图。饼图简单易 懂，并且便于比较 ，因此，饼图的制 图过程使用最为广 泛。
SPSS实验品质型数据的图表描述1
实验数据：
班级
学号
期中成绩
总成绩
最近二年成绩等级情况
1
0101
93
89
★★★
1
0102
62
70
★
1
0103
84
89
★★
1
0104
89
92
★★★★★
1
0105
94
93
★★★★
1
0106
93
95
★★★
1
0107
94
96
★★★★★
1
0108
82
84
★★
1
0109
最后：结合以上两个结论可得出虽然在该学年的成绩不错，但是从最近两年的成绩等级来看并不是很尽如人意的，说明两个学年的成绩不稳定，有待使成绩更加稳定。
100.0
100.0
注释：从直方图中我们可以看出，该班学生最近两年成绩等级集中在两星和三星，说明在这两年的学习中该班成绩大部分处在一般水平。成绩有待进一步提高。
将其中成绩和期末成绩进行分组然后做出直方图如下所示：
注释：从图中很明显的看出无论是期中成绩还是期末成绩大部分同学都是比较高的，说明在该学年的学习是比较努力的，整体表现可圈可点。
最近二年成绩等级情况
Frequency
Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid
★
3
15.0
15.0
15.0
★★
6
30.0
30.0
45.0
★★★
5
25.0
SPSS基本统计图表的制作
基本统计图表的制作1 P-P图和Q-Q图P-P图是根据变量的累积比例与指定分布的累积比例之间的关系所绘制的图形。
通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布。
当数据符合指定分布时，P-P图中各点近似呈一条直线。
如果P-P图中各点不呈直线，但有一定规律，可以对变量数据进行转换，使转换后的数据更接近指定分布。
Q-Q图同样可以用于检验数据的分布，所不同的是，Q-Q图是用变量数据分布的分位数与所指定分布的分位数之间的关系曲线来进行检验的。
由于P-P图和Q-Q图的用途完全相同，只是检验方法存在差异，SPSS17.0中用于做出P-P图的对话框和用于做出Q-Q图的对话框完全一致，下面将对两者统一加以说明。
具体操作步骤如下：打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descrip tiv e Statist ics）命令下的【P-P图】（P-P Plots）或【Q-Q图】（Q-Q Plots）命令。
―P-P图‖（P-P Plots）、―Q-Q图‖（Q-Q Plots）的对话框分别如图3-20和图3-21所示。
图3-20 ―P-P图‖对话框图3-21 ―Q-Q图‖对话框在―P-P图‖（P-P Plots）或―Q-Q图‖（Q-Q Plots）对话框中，最左边的变量列表为原变量列表，通过单击按钮可选择一个或者几个变量进入位于对话框中间的―变量‖（Variabl es）列表框中。
根据这些变量数据可创建P-P图或Q-Q图，并进行分布检验。
―P-P图‖或―Q-Q图‖对话框的中下方和右方有5个选项栏，选项栏中各选项的意义如下：（1）转换（Transfo rm）栏（复选项）：l 自然对数转换（Natural log transfo rm）：选择此项，对当前变量的数据取自然对数，即将原有变量转换成以自然数e为底的对数变量。
SPSS学习系列15. 频率图表
15. 频率图表（一）频率针对单分类变量（无序或有序）。
有数据文件：已将数学成绩分为5个等级：1=“≥90”, 2=“80-89”, 3=“70-79”, 4=“60-69”, 5=“<60”; 求每个等级的人数，并用条形图及直方图表示。
1.【分析】——【描述统计】——【频率】，打开“频率”窗口，将变量“等级”选入【变量】框，勾选【显示频率表格】2. 点【统计量】，打开“统计量”子窗口，根据需要勾选点【继续】回到原窗口；3.点【图表】，打开“图表”子窗口，勾选“直方图”“在直方图上显示正态曲线”，注：条形图和饼图（可选取频率或百分比），适合分类或次序变量；直方图适合连续或等距/比率变量。
点【继续】回到原窗口；4. 点【格式】，打开“格式”子窗口，设置频率分布表的呈现方式，排序方式默认按值的升序排序，【多个变量】默认是比较变量点【继续】回到原窗口，点【确定】得到统计量等级N有效50缺失0均值 2.90均值的标准误.186中值 2.85a众数 3标准差 1.313方差 1.724偏度.135偏度的标准误.337峰度-.946峰度的标准误.662全距 4极小值 1极大值 5和145百分位数25 1.84b 50 2.85 75 3.91a. 利用分组数据进行计算。
b. 将利用分组数据计算百分位数。
等级频率百分比有效百分比累积百分比有效90>= 9 18.0 18.0 18.080-89 10 20.0 20.0 38.070-79 16 32.0 32.0 70.060-69 7 14.0 14.0 84.0<=59 8 16.0 16.0 100.0合计50 100.0 100.0注：直方图中的数据值标签（即落入该区段的个数），是通过双击结果查看器中的该直方图，在打开的图表编辑器中设置才有的。
若【图表】选项，勾选“条形图”，【图表值】选“百分比”，得到其中显示百分数的设置为：若【图表】选项，勾选“饼图”，【图表值】选“百分比”，得到注：可在“图表编辑器—属性—深度和角度”中设置“3D饼图”。
SPSS数据可视化技巧与图表设计指南
SPSS数据可视化技巧与图表设计指南数据可视化在数据分析中起着至关重要的作用。
通过使用图表和可视化工具，我们可以更好地理解和解释数据。
SPSS是一种常用的统计分析软件，它提供了多种数据可视化技巧和图表设计选项。
本文将介绍一些SPSS数据可视化的技巧和图表设计指南，帮助您更好地展示和传达数据分析结果。
1. 选择合适的图表类型在使用SPSS进行数据可视化之前，首先需要确定使用哪种图表类型。
根据数据的类型和所要传达的信息，选择合适的图表类型非常重要。
例如，当我们要比较不同类别之间的数据时，可以使用柱状图或条形图。
当我们要显示趋势和关系时，可以使用折线图或散点图。
当我们要表示部分与整体的比例时，可以使用饼图或环形图。
不同的图表类型有不同的适用场景，正确选择合适的图表类型可以更好地展示数据的特征和信息。
2. 简化和清晰的图表设计图表的设计应该简洁明了，避免过于复杂的装饰和图形元素，以免分散观察者的注意力。
通过去除不必要的背景颜色和格栅线，可以使图表更加清晰易读。
同时，选择合适的字体和字号，以确保文字的可读性。
另外，图表的标题和标签应该准确地描述数据并传达信息。
标题应该简短而明确，突出图表的主要结果或发现。
标签应该清楚地标识不同的数据组或类别，并提供必要的单位和刻度。
3. 增加交互性和动态效果SPSS提供了一些交互式和动态效果的功能，可以增强数据可视化的效果和吸引力。
例如，可以添加数据点的弹出信息，使用户能够在鼠标悬停或点击时查看具体数值。
另外，还可以使用动画效果来展示数据的时序变化和趋势。
通过增加交互性和动态效果，可以进一步提升数据可视化的沟通和交流效果，使观察者更加容易理解和解读数据。
4. 组合不同的图表类型有时候，单一的图表类型可能无法充分展示数据的多个维度和变量之间的关系。
在这种情况下，可以考虑使用多个图表类型的组合。
例如，可以使用散点图显示两个连续变量之间的关系，再结合柱状图或折线图显示不同组别或时间点的比较。
SPSS常用分析方法操作步骤
SPSS常用分析方法操作步骤SPSS是一款常用的统计分析软件，可以用于数据处理、数据分析、数据可视化等任务。
下面将介绍SPSS常用的分析方法及其操作步骤。
一、描述性统计1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“统计”-“概要统计”-“描述性统计”。
2.将需要进行描述性统计的变量拉入“变量”框中，点击“统计”按钮选择需要计算的统计量，例如均值、中位数、标准差等。
3.点击“图表”按钮可以选择绘制直方图、箱线图等图表形式。
确定参数后点击“OK”按钮，即可得到描述性统计结果。
二、相关分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“相关”-“双变量”。
2.将需要进行相关分析的变量拉入“变量1”和“变量2”框中，点击“OK”按钮即可得到相关系数。
3.如果需要进行多变量相关分析，可以选择“分析”-“相关”-“多变量”来进行操作。
三、T检验1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“比较手段”-“独立样本T检验”或“相关样本T检验”。
2.将需要进行T检验的变量拉入“因子”框中，点击“OK”按钮即可得到T检验结果。
四、方差分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“一般线性模型”-“一元方差分析”。
2.将需要进行方差分析的因变量拉入“因变量”框中，将因子变量拉入“因子”框中，点击“OK”按钮即可得到方差分析结果。
3.如果需要进行多因素方差分析，可以选择“分析”-“一般线性模型”-“多元方差分析”来进行操作。
五、回归分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“回归”-“线性”。
2.将需要进行回归分析的因变量和自变量拉入对应的框中，点击“统计”按钮选择需要计算的统计量，例如R平方、标准误差等。
3.如果想同时进行多个自变量的回归分析，可以选择“方法”选项卡，在“逐步回归”中进行设置。
六、聚类分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“分类”-“聚类”。
2.将需要进行聚类分析的变量拉入“加入变量”框中，点击“聚类变量”按钮选择需要进行聚类的变量。
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用SPSS作图表描述
图表 描述
定类数据的图表描述 定序数据的图表描述 尺矩数据的图表描述 多变量数据的图表描述
5种软饮料购买频数原始记录
可口可乐 新骑士 可口可乐 雪碧 雪碧 杏仁露 可口可乐 可口可乐 醒目 可口可乐
新骑士 可口可乐 可口可乐 雪碧 可口可乐 醒目 可口可乐 雪碧 杏仁露 杏仁露
频数 1 2 4 3 4 2 3 4 3
年龄 31 33 34 37 40 44 46 56 60
频数 2 2 1 1 1 1 1 1 1
尺矩数据的图表描述
某地一星期申请结婚女性年龄频数分布点线图（line plot）
点线图简化了 数据，而且没有任 何信息损失。
20
25
30
35
40
45
50
55
60
某地一星期申请结婚女性年龄排序
19 22 22 23 23 23 23 24 24 24 25 25 25 25 26 27 27 27 29 29 29 29 30 30 30 31 31 33 33 34 36 37 40 44 46 56 60
某地一星期申请结婚女性年龄频数分布表
年龄 19 22 23 24 25 26 27 29 30
用饼形图表示频率分布
10,0% 10,0% 16,0%
38%
38,0%
频 数 20
10
定类数据的图表描述 频 率 40
20
%
26,0% 饼形图（pie chart ）
0
0
可口
雪碧
杏
新 醒目
可乐
仁露
骑士
条形图（bar chart）
定类数据频数分布的图示可采用饼形图或条形图
10,0% 10,0% 16,0%
碧 雪 碧 新骑士 碧 雪 碧 新骑士 碧 杏仁露 新骑士 碧 杏仁露 新骑士 碧 杏仁露 新骑士 碧 杏仁露 醒 目 碧 杏仁露 醒 目 碧 杏仁露 醒 目 碧 杏仁露 醒 目 碧 杏仁露 醒 目
就某一变量针对总体中的大量个体 所搜集的数据，是大量的、零散的。须 对其进行分组和汇总整理。整理的结果 可用频数分布表来显示。
120
甲城市
乙城市
100
80
60
40
20
0
非常
不
一
满
非常
不满
满
般
意
满意
意
意
非常
不
不满
满
意
意
一
满
非常
般
意
满意
甲乙两城市家庭对住房状况评价频数分布条形图
定序数据的图表描述
甲城市
10,0% 8,0%
15,0%
36,0%
31,0%
乙城市
7,0% 12,7%
21,3%
33,0%
26,0%
甲乙两城市家庭对住房状况评价频数分布饼形图
雪碧 雪碧 可口可乐 可口可乐 雪碧 新骑士 雪碧 可口可乐 雪碧 醒目
雪碧 雪碧 杏仁露 可口可乐 可口可乐 杏仁露 可口可乐 杏仁露 新骑士 杏仁露
可口可乐 新骑士 雪碧 可口可乐 杏仁露 可口可乐 醒目 可口可乐 醒目 雪碧
频数是落在各类别 中的数据个数。各类别 频数与总频数之比称频 率。频数和频率分别从 绝对数和相对数上，反 映出数据在各变量值上 的分布状况。
5软饮料购买频数分布表
软饮料 频数
可口可乐 19
雪碧
13
杏仁露
8
新骑士
5
醒目
5
总计
50
频率% 38 26 16 10 10 100
定类数据的图表描述 对观测值按编码顺序排序，可获得一
种条理化结构，以观察观测值的变动范围。
5种软饮料购买频数排序
可口可乐 可口可乐 雪 可口可乐 可口可乐 雪 可口可乐 可口可乐 雪 可口可乐 可口可乐 雪 可口可乐 可口可乐 雪 可口可乐 可口可乐 雪 可口可乐 可口可乐 雪 可口可乐 可口可乐 雪 可口可乐 可口可乐 雪 可口可乐 雪 碧 雪
38%
38,0%
26,0%
定类数据的图表描述
10,0% 10,0% 16,0%
38,0% 3600×38%
26,0%
饼形图的组数不宜太多
可口 可乐
雪碧
定类数据的图表描述
频
数
20
20
醒目
10
0
10
20
10
欧美人的观赏习惯
0
可口 雪碧
杏
新 醒目
可乐
仁露
骑士
中国人的观赏习惯
0
醒目
新 骑士
杏 仁露
雪碧
可口 可乐
定序数据的图表描述
甲城市家庭对住房状况评价累积频数表
回答类别
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意 合计
甲城市
频数
频率%
向上累积 频数 频率%
24
8.0
24
108 36.0 132
93
31.0 225
45
15.0 270
30
10.0 300
8.0 44.0 75.0 90.0 100.0
300 100
3+ 7
3 00011334
2+ 5 5 5 5 6 6 7 7 7 9 9 9 9
2 223333444
1+ 9
尺矩数据的图表描述
下
上
四
四
分
分
位
位
数
数
适用变量取值较多和频数较多 的情况，但有一定的信息损失。
年龄 n =37
最
小 观 测 值
中 位 数
14 24
最
大
最 大 观
观 测 值
测
值
10
20
30
阿拉伯人的观赏习惯
甲乙两城市家庭对住房状况评价频数分布表
回答类别
甲城市
乙城市
频数 频率% 频数 频率%
非常不满意 24
8
21
7
不满意
108
36
99
33
一般
93
31
78
26
满意
45
15
64 21.3
非常满意 30
10
38 12.7
合计
300 100 300 100
定序数据的图表描述
定序数据的图表描述
40
50
60
70
某地一星期申请结婚女性年龄频数盒形图（box plot）
尺矩数据的图表描述
11名学生各科成绩
编号 英语 数学 经济学 营销学 统计
1
76 65
93
74
55
2
90 95
81
87
91
3
97 51
76变Biblioteka 取值 较少时，适宜 制作点线图。点线图及后面将要 介绍的各种图形适宜数 量型变量数据的图示。
尺矩数据的图表描述
某地一星期申请结婚女性年龄频数分布茎叶图（stem plot）
60
5+ 6 5 4+ 6
能在变量取值较多的情况下，很 好地显示分布状况，同时又没有丢失信 息。但不适合观测较多的数据。
4 04
-
-
向下累积
频数 频率%
300
100.0
276
92.0
168
56.0
75
25.0
30
10.0
-
-
300
200
100
0 非 常 不 满 意
甲城市家庭对住房状况评价累积频数图
定序数据的图表描述
向上 累计
不 满
一 般
意
向下 累计
满
非
意
常
满
意
尺矩数据的图表描述
某地一星期申请结婚女性年龄原始数据
30 27 56 40 30 36 31 24 23 25 29 33 29 22 33 29 46 25 34 19 23 23 44 29 30 25 23 60 25 27 37 24 22 31 24 26 27