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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

描述性分析主要是对数据进行基础性描述,主要用于描述变量的基本特征。描述性分析对于数据分析来说是一项基础性的工作,目的要于熟悉数据源,把握数据的整体性分布情况。

SPSS中的描述性分析过程可以生成相关的描述性统计量,如均值、方差、标准差、全距、峰度和偏度等,同时描述性分析过程还能将原始数据转换为标准Z分值并作为变量储存。

基本输出的统计量主要有以下几个方面:

一, 表示集中趋势的统计量:均值,中位数,众数,百分位数;

二,表示离中趋势的统计量:方差与标准差,均值标准误差,极差或范围,最大值,最小值,变异系数;

三,表示分布形态的统计量:偏度,峰度;

四,其他相关统计量:Z标准化得分(注:Z标准化得分是某一数据与平均数的距离以标准差为单位的测量值,在统计分析中起着十分重要的作用)。

具体实际操作如下:

1、打开数据源,如下图所示

2、在菜单栏中依次选择“分析”/“描述统计”/“描述”命令,得到结果如下图

3、点击对话框中的“选项”

4、因为现在是属于熟悉SPSS的阶段,可尝试全部勾选

5、返回到描述性对话框,勾选左下方的“将标准化得分另存为变量”,最后按“确定”,得到结果如下图:

6、返回数据源表,可看到已生成Z标准化得分

其中,标准化得分大于零,说明原数据比平均分高;若标准化得分小于零,说明原数据比平均分小。如第一个数值为-3.08124,则说明,该学生该科得分比整个平均分要低大约3个标准差。

顺便说一下,我初学的时候,在做描述性分析时常想的问题就是:这么做的意义是什么?跟数据分析又有什么关系。

学到后来,我明白了,SPSS的描述性分析,仅仅只是熟悉数据源,是打基础的阶段,真正的数据分析是后面的回归分析,聚类分析等等。


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