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spss描述性分析怎么做 spss描述性分析结果怎么看

发布时间:2022/07/25 15:13:43

品牌型号:Dell N5010

系统:Windows 10

软件版本:IBM SPSS Statistics

统计学一般分为描述性统计和推断性统计,推断性统计旨在发现数据背后的规律,而描述性统计则会直观的展现数据的集中趋势,离散趋势和分布情况,借助于专业的统计分析软件,我们可以非常轻松的完成上述两种统计过程,如IBM SPSS Statistics,今天向大家介绍相对简单的描述性统计,包括spss描述性分析怎么做,spss描述性分析结果怎么看,怎么由峰度偏度结果检验数据的正态性。

一、spss描述性分析怎么做

为了便于大家理解,我们随机生成了100个分布于90到110之间的数据,并以此为例向大家介绍spss描述性分析的步骤。

首先录入数据如图1所示。

录入数据
录入数据

 

然后点击分析,描述统计,描述。

进行描述性统计
进行描述性统计

 

将数据加入到变量列表中,点击选项,勾选峰度和偏度,点击继续,点击确定,SPSS,将进行描述性统计。

勾选峰度和偏度并进行分析
勾选峰度和偏度并进行分析

 

SPSS会将分析结果输出至查看器,如何理解描述性分析结果,我们在第二小节中进行介绍。

二、spss描述性分析结果怎么看

SPSS输出的描述性结果如图4所示,我们逐列向大家介绍,首先第一列N代表数据个数,为100个,然后第二第三第四列为数据的集中趋势,这组数据,最小值为90,最大值为110,生成随机数过程中,最小值和最大值均出现,均值为99.95,说明数据趋向于100,标准偏差代表数据的离散趋势。

峰度和偏度代表数据的分布,偏度为负值,说明这一组数据中,较大的数据较多,如果偏度为正值,则代表较小的数据更多。

峰度为0时,一般数据服从正态分布,如果峰度大于0,说明此峰比正态分布曲线更为瘦高,本例中峰度小于0,说明数据分布曲线较为矮胖。

描述性统计结果
描述性统计结果

 

根据上述的分析过程,相信大家对这100组数据的分布有了较为清晰的认识,描述统计还能提供哪些信息呢?我们在第三小节中向大家介绍。

三、根据峰度和偏度分析数据正态性

我们可以根据峰度和偏度系数来分析数据正态性,在95%的置信水平下,如果峰度系数和偏度系数均小于1.96,我们可以认为数据服从正态分布,峰度系数和偏度系数如何计算呢,计算公式如图5所示。

峰度系数偏度系数计算公式
峰度系数偏度系数计算公式

 

其中K为峰度,S为偏度,将其与0作差,然后求绝对值,与标准错误之比,就是峰度(偏度)系数。在本例中,偏度系数小于1.96,峰度系数大于1.96,所以数据不服从正态分布。

我们绘制这100个数据的直方图,也可以看出,偏度系数小于1.96,曲线较为对称,峰度系数大于1.96,曲线较为矮胖,所以不符合正态分布。

直方图
直方图

 

本文向大家介绍了spss描述性分析怎么做,spss描述性分析结果怎么看,以及如何通过峰度和偏度分析数据的正态性,描述性统计虽然简单,但是非常重要,其反映了数据的集中程度,离散程度和分布情况,使我们对数据有更直观的了解,很多情况下,进行推断性统计时,会要求我们首先进行数据的描述性统计。

 

作者:莱阳黎曼

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