IBM SPSS Statistics的频率分析是描述统计的一种分析方法，可用于描述多种类型变量的统计数值，其中包含了定性与定量变量，同时也提供了多种图形显示，如条形图、直方图等，用于数据的可视化呈现。

接下来，我们会分别使用实例介绍定性变量与定量变量的频率分析。

一、定性变量的频率分析

如图1所示，打开一组数据，该数据包含了账号、性别、地区、来源四个定性变量，以及客单价、点击页面数两个定量变量。

接着，单击IBM SPSS Statistics的分析菜单，在其“描述统计”选项中选取“频率”选项。

如图3所示，在频率分析设置面板中包含了变量选择、统计、图表等功能选项。对于定性变量来说，一般只需将变量（性别、来源变量）添加到右侧，并勾选下方的“显示频率表”，就可以单击“确定”，运行分析。

如图4所示，对于性别、来源这些定性变量，我们可以获取到频率计数以及百分比占比的分析结果。

一、定量变量的频率分析

从以上分析可以看到，定性变量的频率分析是比较简单的。接下来，我们进行比较复杂的定量变量的频率分析。

如图6所示，将客单价添加到右侧方框后，单击“统计”选项。

统计面板中包含了多种类型的统计数值，其中的作用如下：

1. 百分位值：一组数据按照从小到大排序，即可计算其相应的累计百分位，以四分位数为例，就是将数据分为四个相等的分组，分别以第 25、50、75百分位数作为四分位数的百分位值。

2. 集中趋势：描述数据分布的集中趋势，包括平均值、中位数、众数和总和。

3. 离散：描述数据分布的离散程度，包括标准差、方差、最小值、最大值等。

4. 分布：偏度用于描述分布形状，峰度用于描述对称性。

依照以上的应用介绍，我们勾选了如图7所示的项目，以获得客单价相关的集中趋势、离散程度的分析。

如图8所示，从分析结果可以看到，在当前99个有效数值的分析下，客单价的平均值为44.29，最大值达到199，最小值只有1，虽然范围较大，但对平均值影响不大。

返回到频率分析设置面板，单击“图表”按钮，获取可视化图表。

如图10所示，可选取条形图、饼图、直方图三种类型的图表。其使用的技巧如下：

1. 条形图可直观地并排对比不同类别的分布情况，适合用于类别计数或百分比的对比

2. 饼图可直观地展现不同类别的单位占比，适用于比较不同类别的贡献程度

2. 直方图，与条形图相似，但更讲究区间的相同刻度，而且可显示正态曲线。

本例中，我们会更关心不同客单价的分布情况，因此选取“条形图”。

如图11所示，从条形图可以看到，客单价4,、34、45、56、67、78这些数值占比会比较大。

以上就是IBM SPSS Statistics频率分析的应用介绍。频率分析中包含了多项基础统计分析数值，可帮助我们快速地获取数据的整体分布、离散程度等，有助于后续选取合适的分析方法。

作者：泽洋