SPSS - 17中文教程 - 图文 下载本文

在该对话框中,用户可以设置频率分布表的输出格式。对话框中各选项的意义如下:

(1)排序方式(Order by)栏:单选项组,用户可以选择频数分布表中数值及其对应频率的排列顺序。

l 按值的升序排序(Ascending values):系统默认选项,频数分布

表中将按照数值从小到大排列。

l 按值的降序排序(Descending values):频数分布表中将按照数值

从大到小排列。

l 按计数的升序排序(Ascending counts):频数分布表中将按照计

数从小到大排列。

l 按计数的降序排序(Descending counts):频数分布表中将按照计

数从大到小排列。

如果用户在“频率:图表”对话框中选择输出直方图,频数分布表将按照数值顺序排列。

(2)多个变量(Multiple Variables)栏:单选项组,当“频率(Frequencies)”主对话框的“变量”(Variable(s))列表框中有多个变量时,利用“多个变量”栏可以设置表格的显示方式。

l 比较变量(Compare variables):系统默认选项,SPSS将所有变量

的描述统计的结果显示在同一张表格中,方便用户进行比较分析。 按变量组织输出(Organize output by variable):SPSS将对应每个变量分别输出单独的描述统计表格。

用户在“频率:格式”对话框中进行选择后,单击【继续】(Continue)按钮,即可返回“频率”主对话框。一般情况下,对“频率:格式”对话框的选项都默认为系统默认值,不作调整。

05单击【确定】(OK)按钮,即可在结果输出窗口中得到频数分布表、描述性统计分析输出表格和用户选择的对应的输出图形。 3.4 探索分析

探索分析是在对数据的基本特征统计量有初步了解的基础上,对数据进行的更为深入详细的描述性观察分析。它在一般描述性统计指标的基础上,增加了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。主要的分析如下:

(1)观察数据的分布特征:通过绘制箱锁图和茎叶图等图形,直观地反映数据的分布形式和数据的一些规律,包括考察数据中是否存在异常值等。过大或过小的数据均有可能是奇异值、影响点或错误数据。寻找异常值,并分析原因,然后决定是否从分析中删除这些数据。因为奇异值和影响点往往对分析的影响较大,不能真实地反映数据的总体特征。

(2)正态分布检验:检验数据是否服从正态分布。很多检验能够进行的前提即总体数据分布服从正态分布。因此,检验数据是否符合正态分布,就决定了它们是否能用只对正态分布数据适用的分析方法。

(3)方差齐性检验:用Levene检验比较各组数据的方差是否相等,以判定数据的离散程度是否存在差异。例如在进行独立右边的T检验之前,就需要事先确定两组数据的方差是否相同。如果通过分析发现各组数据的方差不同,还需要对数据进行方差分析,那么就需要对数据进行转换使得方差尽可能相同。Levene检验进行方差齐性检验时,不强求数据必须服从正态分布,它先计算出各个观测值减去组内均值的差,然后再通过这些差值的绝对值进行单因素方差分析。如果得到的显著性水平(Significance)小于0.05,那么就可以拒绝方差相同的假设。

探索分析的具体操作步骤如下:

01打开数据文件,选择【分析】(Analyze)菜单,单击【描述统计】(Descriptive Statistics)命令下的【探索】(Explore)命令,SPSS将弹出“探索”(Explore)对话框,如图3-9所示。

在“探索”(Explore)对话框中,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右边的“因变量列表”(Dependent List)框、“因子列表”(Factor List)框和“标注个案”(Label Cases by)列表框。因变量是用户所研究的目标变量。因子变量是影响因变量的因素,例如分组变量。标注个案是区分每个观测量的变量,如雇员的ID等。例如,研究同一班级男生和女生的身高差距时,就可将“身高”变量列入“因变量列表”(Dependent List)框中,将“性别”列入“因子列表”(Factor List)框中,同时将学生的“学号”变量列入“标注个案”(Label Cases by)列表框中。

图3-9 “探索”主对话框

提示:

如果有多个分组变量进入“因子列表”列表框中,那么会以分组变量的各种取值进行组合分组。如两个分组变量各有2种取值,那么输出的结果就会有4种组合分组。

在对话框下端的“输出”(Display)框中有三个选项:

l 两者都(Both):默认选项,表示同时输出描述统计量的统计表格

和图形。选择此项将激活右边的【统计量】(Statistics)和【绘制】(Plots)按钮。

l 统计量(Statistics):表示只输出统计表格,不输出图表。选择

此项将激活右边的【统计量】(Statistics)按钮,【绘制】(Plots)按钮不被激活。

l 图(Plots):表示只输出图表,不输出统计表格。选择此项将激活

右边的【绘制】(Plots)按钮,【统计量】(Statistics)按钮不被激活。

02单击【统计量】(Statistics)按钮,打开“探索:统计量(Explore:Statistics)”对话框,如图3-10所示。

图3-10 “探索:统计量”对话框 在该对话框中,4个选择项分别如下:

l 描述性(Descriptives):选择此项,将生成描述性统计表格。表

中显示样本数据的描述统计量,包括平均值、中位数、5%调整平均数、标准误、方差、标准差、最大值、最小值、组距、四分位数、峰度、偏度及峰度和偏度的标准误。此项为默认选项,在下面的“均值的置信区间”(Confidence Interval for Mean)文本框中,用户还可输入数值指定均值的置信区间的置信度,系统默认的置信度为95%。 l M-估计量(M-estimators):选择此项,将计算并生成稳健估计量。

M估计在计算时对所有观测量赋予权重,随观测量距分布中心的远近而变化,通过给远离中心值的数据赋予较小的权重来减小异常值的影响。

l 界外值(Outliers):选择此项,将输出分析数据中的5个最大值

和5个最小值作为异常嫌疑值。