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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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