发布时间:2021-04-30 12: 02: 45
与频率分析、描述性分析相比,探索性分析更加强大,它是一种对资料的性质,分布特点等完全不清楚的情况下,对变量进行更深入研究的描述性统计方法。在进行统计分析前,通常需要寻求和确定适合所研究的问题的统计方法,IBM SPSS Statistics提供的探索性分析是解决此类问题的有效方法。
探索性分析提供了很多关于数据的概括分析和图表直观描述的方法,不仅对个案数据有效,而且还可以针对分组个案。在输出常用描述性统计量的基础上,探索性分析增加了有关数据详细分布特征的文字与图形标书,如茎叶图,箱图等,显得更加详细、完整,还可以以方差齐性为目的的变量交换提供线索,有助于用户指定更进一步的分析方案。接下来我将在IBM SPSS Statistics中用几个简单的步骤,来演示如何进行探索性分析。
1、打开数据
如图所示,是我国各个城市的年平均温度。我将以此为基础,进行探索性分析。
2、菜单位置
首先点击菜单栏中的“分析”按钮,接着点击下级菜单的“描述性统计”按钮,最后点击“探索性分析”按钮。
3、调整各个参数
我们先选中“年平均温度”,再点击中间的“加入”按钮把它加入到右侧的“因变量列表”中。然后按照上述步骤,依次将“地域”和“城市”分别加入到“因子列表”和“个案标注依据”中。
4、编辑统计项
点击途中右侧的统计按钮。
这里我们将四个选项全部勾选。
选择完统计项之后,我们回到上级界面点击确定就可以得到结果了。
5、结果展示
如图所示个案处理摘要的百分比为100%,所有的个案都被分析了。
这张结果图中描述了中位数、方差、平均值等一系列分析项目。
这张图展示了加权平均数等分析项。
探索性分析一般是在不知道分析结果能否满足预期的情况下使用,会尽可能多的去做一些分析项目,所以得出的结果也会比较多。大家需要一一比对分析的结果,看是否符合预期。IBM SPSS Statistics中文官网收录了其他统计方法,如果想要了解更多可以去阅读学习。
作者:何必当真
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