SPSS描述性分析统计操作步骤
SPSS统计分析第3章 描述性统计分析(新 )
变量“教育”的频率分布表
教育 频率 有效 1 2 3 4 5 6 合计 缺失 系统 合计 8 39 114 165 456 53 835 1 836 百分比 1.0 4.7 13.6 19.7 54.5 6.3 99.9 .1 100.0 有效百分 累积百分 比 比 1.0 1.0 4.7 5.6 13.7 19.3 19.8 39.0 54.6 93.7 6.3 100.0 100.0
5.百分位数（Percentile Value）
3.1 基本描述性统计量的定义及计算 3.1.2 描述离散程度的统计量
1.样本方差（Variance）
2.样本标准差（Std. deviation）
3.极差（Range）
4.均值标准误差（Standard Error of Mean）
3.1 基本描述性统计量的定义及计算 3.1.3 描述总体分布形态的统计量
表中显示了变量“教育”在各个 取值上出现的次数（频率）、其 频率占所有个案中的百分比、有 效百分比及累积百分比。
3.2 频数分析
变量“收入”的频率分布表
收入 频率 有效 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 合计 2 87 152 157 137 88 85 52 27 9 8 32 836 有效百分 累积百分 比 比 百分比 .2 .2 .2 10.4 18.2 18.8 16.4 10.5 10.2 6.2 3.2 1.1 1.0 3.8 100.0 10.4 18.2 18.8 16.4 10.5 10.2 6.2 3.2 1.1 1.0 3.8 100.0 10.6 28.8 47.6 64.0 74.5 84.7 90.9 94.1 95.2 96.2 100.0
第1步 数据组织：定义2个变量，分别为：“科目”、“成 绩”，“科目”的度量标准为“名义”，“成绩”的度量标 准为“度量”。 第2步 探索分析设置： 选择菜单“分析→ 描述统计 → 探索”，打开“探索” 对 话框，，将“成绩”字段移入“因变量列表”，“科目”移 入“因子列表”。
SPSS统计分析数据特征的描述统计分析
SPSS统计分析数据特征的描述统计分析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，用于对数据进行描述统计分析。
描述统计分析旨在帮助研究人员对数据进行简单的整理、描述和总结，以便更好地理解数据的特征和趋势。
下面将说明几种常用的描述统计分析方法。
1.频数统计频数统计是指对数据中各个变量的不同取值进行计数。
通过统计每个取值出现的次数，可以了解数据的分布情况和变量的特点。
SPSS提供了多种方式来进行频数统计，包括直方图、饼图等。
通过这些图表，可以清晰地看到变量的取值分布。
2.中心趋势测量中心趋势测量是描述数据集合中心位置的统计方法，常用的测量指标包括平均数、中位数和众数。
平均数是所有数据的算术平均值，中位数是将数据按大小排列后处于中间位置的数值，众数是出现次数最多的数值。
SPSS提供了计算这些测量指标的功能，以便更好地了解数据的中心位置。
3.离散程度测量离散程度测量是描述数据变异程度的方法，常用的度量指标包括标准差、方差和极差。
标准差是数据与平均数之间的平均偏差，方差是标准差的平方，表示数据的离散程度，极差是最大值与最小值之间的差异。
通过这些指标，可以判断数据的离散程度，以及是否存在异常值等问题。
4.偏度和峰度测量偏度和峰度是描述数据分布形态的指标。
偏度测量的是数据分布的偏斜程度，正偏斜表示分布右侧的极端值较多，负偏斜表示分布左侧的极端值较多。
峰度测量的是数据分布的尖峰程度，正峰度表示尖峰较高且尾巴较短，负峰度表示尖峰较低且尾巴较长。
通过偏度和峰度的测量，可以判断数据的分布形态是否符合正态分布。
5.相关分析相关分析旨在研究两个或多个变量之间的关系。
相关系数是用来衡量变量之间线性相关程度的指标，取值范围从-1到+1、接近-1的相关系数表示负相关，接近+1的相关系数表示正相关，接近0的相关系数表示无相关。
通过相关分析，可以了解不同变量之间的关系，以及它们对研究问题的影响程度。
常用统计学方法--SPSS操作步骤
4.1 一般资料对比
4.1 一般资料对比
4.1 一般资料对比
4.1 一般资料对比
4.1 一般资料对比
4.1 一般资料对比
两组患者一般情况见表1，表中数据组间差异均无显著性意义（P＞ 0.05）,具有可比性。
4.2 终点指标对比
4.2 终点指标对比
4.2 终点指标对比
4.2 终点指标对比-组内比较
2.2 计数与等级资料的描述
2.3 统计描述：spss
定量资料的正态性检验:小样本选S-W,本例中，P大于0.05，数据符合正态分布
2.3 统计描述：spss
均值、标准差
2.3 统计描述：spss
中位数、四分位数
03 统 计 学 推 断
3.1 统计学方法选择思路
研究目的
资料类型
计量资料
等级资料
计数资料
统计描述 离集统 散中计 程趋图 度势表
统计推断 统计推断
no 条件
t方
检差
验
分 析
秩 和 检 验
统计描述 相构率 对成 比比
统计推断
2
检 验
3.2 t检验
单样本t检验：已知样本均数与 已知总体均数的比较。
满足以下条件 1. 计量资料 2. 单因素 3. 样本均数和总体均数的比较 4. 服从正态分布
3.5 计数资料：X2检验
行X列表资料的X2检验
3.5 计数资料：X2检验
1、所有理论频数≥5，看Pearson ChiSquare的结果； 2、超过20%的理论频数<5或至少1个理论频 数<1，看Fisher’s Exact Test结果
04 简 单 案 例
4.1 一般资料对比
1、建立三线表； 2、注意不同的统计量值； 3、注明数据的单位
SPSS数据分析—描述性统计分析
SPSS数据分析—描述性统计分析描述性统计分析是一种针对数据本身的分析方法，通过使用统计学指标来描述数据的特征。
这种分析方法看似简单，但实际上却是许多高级分析的基础工作。
很多高级分析方法都对数据有一定的假设和适用条件，这些可以通过描述性统计分析来判断。
我们也会发现，许多分析方法的结果中都会穿插一些描述性分析的结果。
描述性统计主要关注数据的三个方面：集中趋势、离散趋势和数据分布情况。
描述集中趋势的指标包括均值、众数和中位数，其中均值包括截尾均值、几何均值和调和均值等。
描述离散趋势的指标包括频数、相对数、方差、标准差、标准误、全距、四分位间距、四分位数、百分位数和变异系数等。
需要注意的是，连续型变量和离散型变量的指标有所不同。
由于许多统计分析都有一个正态分布的假设，因此我们经常关注数据的分布特征。
常用峰度系数和偏度系数来描述数据偏离正态分布的程度。
也可以使用Bootstrap方法计算出结果与经典统计学方法计算出的结果进行对比，如果差异明显，则说明原数据呈偏态分布或存在极值。
SPSS用于描述性统计分析的过程大部分都在分析-描述统计菜单中，另有一个在比较均值-均值菜单。
虽然这几个过程用途不同，但基本上都可以输出常用的指标结果。
分析-描述统计-频率过程可以输出连续型变量集中趋势和离散趋势的主要指标，还可以输出判断分布的直方图、峰度值和偏度值。
此外，该过程最主要的作用是输出频数表。
分析-描述统计-描述过程输出的内容并不多，也没有统计图可以调用，唯一特别的是该过程可以对数据进行标准化变换，并保存为新变量。
分析-描述统计-探索过程是在原有数据进行描述性统计的基础上，更进一步的描述数据。
与前两种过程相比，它能提供更详细的结果。
分析-描述统计-比率过程主要用于对两个连续变量间的比率进行描述分析。
输出的结果比较简单，只是指标的汇总表格。
分析-描述统计-交叉表过程主要用于分类变量的描述性统计。
它可以完成频数分布和构成比的分析，也经常被用来做列联表的推断分析。
SPSS基本操作和描述性分析
描述性分析
探索性分析(Explore)
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，增加有关数据其它特征的文 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。
描述性分析
探索性分析(Explore)
待分析变量列表
腰围
男 女
性别
描述性分析
交叉列表(Crosstabs)
调用此过程可进行计数资料和某些等级资料的交叉表分析，在分析中， 可对二维至多维交叉表资料进行统计描述和x2检验，并计算相应的百分数。
描述性分析
交叉列表(Crosstabs)
行
列
描述性分析
Crosstabs：定义统计量
X2检验
描述性分析
Crosstabs：定义交叉表内容
Descriptives：输出均数、均数的95%可信区间、去掉5%极端值的均数 、中位数、方差、标准差、最小值、最大值、全距、四分位数间距、偏 度系数、峰度系数。
描述性分析
Explore：定义统计图
箱图绘制方式 茎叶图
直方图
正态性检验/正态分布图
描述性分析
Explore：缺失值的处理
缺失值的 处理方式
描述性分析
25 50 75
999 1 160.639 .2659 160.100 161.0 8.4038 70.6235 .226 .077 .405 .155 69.1 136.4 205.5 160478.0 154.700 160.100 166.500
描述性分析
Frequencies：结果解释
Exclude case listwise:不分析有任一缺失值的记录 Exclude case pairwise:不分析计算某统计量时有缺失值的记录 Report values:报告缺失值
使用SPSS统计软件进行数据分析入门指南
使用SPSS统计软件进行数据分析入门指南第一章：SPSS统计软件简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）是一款专门用于数据分析和统计建模的软件工具。
它提供了一系列的数据处理、描绘和统计分析方法，可用于解决各种统计学问题。
本章将介绍SPSS软件的基本概念和功能，并指导读者进行安装和设置。
1.1 SPSS软件的背景和发展历程1.2 SPSS软件的版本和特点1.3 安装SPSS软件1.4 设置SPSS软件的语言和界面1.5 SPSS数据文件的格式和类型1.6 打开、保存和关闭SPSS数据文件第二章：SPSS数据管理与数据清洗数据分析的第一步是数据的收集和管理。
本章将介绍如何在SPSS软件中进行数据的导入、清洗和变换，以确保数据的质量和准确性。
2.1 导入数据文件2.2 数据类型和变量属性设置2.3 缺失值处理2.4 数据的筛选与排序2.5 数据的变换与合并2.6 数据文件的导出和备份第三章：SPSS数据描述统计分析在进行深入的数据分析之前，首先需要对数据进行描述和总结，以获得对数据分布和特征的初步了解。
本章将介绍SPSS如何进行数据的描述性统计分析和数据可视化。
3.1 数据的描述性统计量3.2 数据的频数和交叉分析3.3 数据的描述性图表3.4 数据的相关分析3.5 数据的因子分析3.6 数据的聚类分析第四章：SPSS统计推断分析统计推断分析是利用样本数据对总体进行推断的一种方法。
本章将介绍如何利用SPSS软件进行统计推断分析，并解释如何进行假设检验、方差分析和回归分析等常用的统计方法。
4.1 参数统计分析与假设检验4.2 方差分析与多元方差分析4.3 相关与回归分析4.4 判别分析与逻辑回归分析4.5 非参数统计分析方法4.6 多元统计分析方法第五章：SPSS高级数据分析与报告生成在完成基本的数据分析后，可以进行一些更高级的操作和分析，以进一步深入了解数据的内在关系和结构。
[高中教育]第四章 SPSS基本统计分析
![[高中教育]第四章 SPSS基本统计分析](https://img.taocdn.com/s3/m/64438e47443610661ed9ad51f01dc281e53a569b.png)
4.1.4 频数分析的应用举例
大学生择业量表： 分析目的一：对大学生择业量表中的性别，
年级，专业等根本情况进行分析。 分析目的二：对大学生择业量表的总分进
行统计分析。 步骤1: 对总分进行分组； 步骤2：对分组后的变量进行频数分析。
农村户口
29.1%
户口
城镇户口
70.9%
现役军人 金融机构
退役人员
工商运专业户
种果菜专业户 种粮棉专业户 一般农户
职业
国家机关
商业服务业
文教卫生 公交建筑业 经营性公司
学校
❖ 4.1.4.3 储户一次存〔取〕款金额的分布分析
大于5000
5000
500
小于500
结果解释
Statistics
❖ 众数〔Mode〕：众数〔mode〕是一组观察 值中出现频率最高的那个观察值；假设为分 组资料，众数那么是出现频率最高的那个组 段。
❖ 众数作为反映集中趋势的指标，从概念上容 易理解，如反映疾病的高发年龄或年龄段。 众数的使用也有很好的普遍性，还可用于非 连续性资料。缺点是假设数据出现假设干个 相同的频率的数据或组段，众数难以确定。 另外，众数也没有充分利用样本观察值的全 部信息。
V alid 国 家 机 关 商业服 务业 文教卫 生 公交建 筑业 经营性 公司 学校 一般农 户 种粮棉 专业户 种果菜 专业户 工商运 专业户 退役人 员 金融机 构 现役军 人 Total
职业
F requency 24 54 18 15 18 15 35 4 10 34 17 35 3 282
❖标准误〔Standard Error of Mean〕:均值的 标准误差是描述样本均值与总体均值之间平均 差异程度的统计量。
使用SPSS进行市场调查数据分析的步骤
使用SPSS进行市场调查数据分析的步骤第一章：准备调查数据市场调查数据的准备是进行数据分析的首要步骤。
在这一章节中，我们将讨论如何准备和收集市场调查数据，以便能够进行后续的分析。
1.1 确定调查目的和设计在进行市场调查之前，我们需要明确调查的目的和设计。
这包括确定调查的研究问题、调查对象、调查方式以及样本规模等。
只有明确了调查目的和设计，我们才能有针对性地收集和准备数据。
1.2 收集数据市场调查数据可以通过不同的方式收集，例如问卷调查、个人访谈、焦点小组讨论等。
在收集数据时，我们需要注意确保数据的可靠性和有效性。
因此，在设计问卷或进行访谈时，要保证问题的清晰明确，避免引导性问题和双重否定等。
1.3 数据录入和清洗收集到的市场调查数据需要进行录入和清洗。
数据录入可以通过手动输入或扫描问卷等方式进行。
在录入过程中，要检查数据的准确性，确保没有错误的输入。
清洗数据是指检查和处理数据中的不一致、缺失或异常值等问题，以便后续的分析能够得到可靠的结果。
第二章：数据探索与描述在进行数据分析之前，我们需要对数据进行探索和描述，以了解数据的特征和分布情况。
这有助于为后续的分析提供参考和依据。
2.1 描述性统计描述性统计是对数据进行总体和特征描述的统计方法。
我们可以计算数据的均值、中位数、方差、标准差等指标，来描述数据的集中趋势和离散程度。
此外，还可通过绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况。
2.2 数据相关性分析在市场调查中，数据之间可能存在相关性。
为了了解变量之间的关系，我们可以使用相关系数进行分析。
通过计算相关系数，我们可以判断两个变量之间的线性相关程度，并绘制散点图来展示其关系。
2.3 分组分析市场调查数据通常包含多个变量，我们可以通过分组分析来探究变量之间的差异性。
比如，我们可以将样本分为不同的年龄组或性别组，分析不同群体在某个变量上的差异。
第三章：假设检验在市场调查数据分析中，经常需要进行假设检验来验证研究假设的成立。
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SPSS描述性分析统计操作步骤
SPSS是一个非常强大的数据处理和统计分析软件，它广泛应用于社会科学、医学、生物、商业等领域。
描述性分析是SPSS中常用的数据分析方法之一，具体涉及的操作步骤可以分为如下几个部分：
一、数据录入和数据检查
在运行SPSS前，需要先进行数据录入，将现场采集的数据输入到计算机中。
在录入数据之后，需要对数据进行检查，确认数据的完整性、正确性和一致性。
具体包括以下几个
方面：
1.检查数据是否按照规定的格式录入，比如数值型数据是否为数字，字符型数据是否
为字符等；
2.检查数据是否有重复、缺失、异常等情况，并针对这些情况进行相应处理；
3.检查变量的名称、标签是否与实际意义一致，需要根据实际情况进行修改。
二、数据分布分析
1.单变量分析
单变量分析是指针对单个变量进行分析，主要关注该变量的基本统计信息和分布情况。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、方差、最大值、最小值等。
如
需对单个变量作更加细致的分析，可以生成直方图、箱线图、概率密度图等图形。
在SPSS 中，可以通过点和菜单或者语法来进行单变量分析。
三、数据检验
1.正态性检验
正态性检验是指检验变量是否符合正态分布，通常采用Kolmogorov-Smirnov检验、Shapiro-Wilk检验、Anderson-Darling检验等方法。
在SPSS中，可以通过点和菜单或者
语法来进行正态性检验。
2.均值比较
均值比较是指比较两个或多个组的均值是否存在显著差异，通常采用t检验和方差分
析等方法。
在SPSS中，可以通过点和菜单或者语法来进行均值比较。
四、分组分析
分组分析是指将数据按照某一变量进行分组，比较不同组之间的差异。
常用的分组变量包括性别、年龄、学历、职业等。
在SPSS中，可以通过点和菜单或者语法来进行分组分析。
以上就是SPSS描述性分析统计操作步骤的一些基本内容，因为需要考虑数据的来源、数据类型、研究目的等多方面的因素，所以具体操作步骤可能会有所不同。
如果你需要进行描述性分析，可以根据实际情况选择合适的方法和步骤，以便得到准确可信的结果。