SPSS > 使用技巧 > 应用SPSS频率分析,分析数值分布规律

应用SPSS频率分析,分析数值分布规律

发布时间:2020-12-22 10: 42: 35

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。

图1:示例数据

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。

图2:频率分析功能

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。

图3:选择变量

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。

图4:频率表

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。

图5:客单价变量

如图6所示,将客单价添加到右侧方框后,单击“统计”选项。

图6: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。

图7:统计设置面板

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。

图8:频率分析结果

返回到频率分析设置面板,单击“图表”按钮,获取可视化图表。

图9:图表选项

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”。

图10:图表选项

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。

图11:客单价分布条形图

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

展开阅读全文

标签:频率分析IBM SPSS Statistics

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS里面如何快速将字符赋值 SPSS文字变量赋值
在数据分析领域,如果想要对多属性或多选项的变量进行分析,研究者需要对一些文字变量进行赋值来将字符串改为数字格式,便于后续的问卷数据统计和测量。今天,我们以SPSS里面如何快速将字符赋值,SPSS文字变量赋值这两个问题为例,带大家了解一下SPSS字符赋值的相关知识。
2025-06-30
SPSS因子负荷系数表怎么做 SPSS因素负荷是哪个值
在数据分析领域,SPSS因子分析可以从众多变量中提取出少数因子,这种方法一般是通过构建的指标体系计算出因子得分,而知晓因子负荷系数可以帮助研究者优化实验数据,从而实现对繁杂数据的标准化处理。今天,我们以SPSS因子负荷系数表怎么做,SPSS因素负荷是哪个值这两个问题为例,带大家了解一下SPSS因子负荷的相关知识。
2025-06-30
SPSS如何把多个题项变成一个维度 SPSS如何把多个题项分析出来
在回收调查问卷的数据后,研究者通常会对问卷中相关性较高的题项进行合并,这就需要运用到SPSS转换和计算变量的函数指令方法,从而使多个问卷题项变成一个维度来计算均值结果。本文以SPSS如何把多个题项变成一个维度,SPSS如何把多个题项分析出来这两个问题为例,带大家了解一下SPSS多题项合并的知识。
2025-06-27
SPSS方差齐性检验操作误区 SPSS方差齐性检验结果解读
方差齐性检验是用来检查不同数据之间的方差是否存在相似性,通过这种分析方法,可以判断不同组别数据的一致性。今天我就以SPSS方差齐性检验操作误区,SPSS方差齐性检验结果解读这两个问题为例,来向大家讲解一下SPSS当中方差齐性检验工具的操作技巧。
2025-06-27
SPSS交叉表行列优化技巧 SPSS交叉表格中行列层是什么意思
交叉表是用于分析两个或多个变量之间是否存在相互关联的验证图表,是一种非常简单且高效的数据分析工具,广泛应用在医疗、市场调研、商业分析等诸多领域。今天我就以SPSS交叉表行列优化技巧,SPSS交叉表格中行列层是什么意思这两个问题为例,来向大家讲解一下交叉表分析工具的相关知识。
2025-06-26
SPSS连续变量和分类变量的区别 SPSS连续变量和分类变量的关系
IBM SPSS Statistics是一款功能强大的统计软件,具备如数据处理、数理统计、分析预测,数据可视化等功能。借助IBM SPSS Statistics,我们可以快速完成数据分析工作,避免大量的数学计算,大大提高工作效率。使用IBM SPSS Statistics,首先要注意数据类型的设置,数据类型设置不正确,可能导致统计出现错误。SPSS连续变量和分类变量的区别,SPSS连续变量和分类变量的关系是怎样的,本文向大家作简单介绍。
2025-06-26

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: