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SPSS分析描述统计探索 SPSS探索分析结果解读

发布时间:2022-01-07 15: 17: 34

   品牌型号:联想

   系统:Win10

   软件版本:IBMSPSSStatistics

   关键词:SPSS线性回归,线性回归方差,线性预测

   在统计学中,探索性分析可以对数据进行细致和深入的分析,让我们对数据的基本特征有所了解。探索性分析可以得到描述性统计结果,输出数据的各项基本统计值,例如方差、均值等等。正态分布检验,确定是否能使用正态分布检验的分析方法来进行分析。寻找数据中的奇异值,对影响结果的差异值进行删除或者保留。方差齐性检验,比较数据之间的方差是否一致。下面,小编具体介绍一下SPSS分析描述统计探索,SPSS探索分析结果解读的问题。

   一、SPSS分析描述统计探索

   1、打开IBMSPSSStatistics软件,进入主界面,单击“文件”,在子菜单中选择“打开”中的“数据”,将准备好的数据文件导入。

图1:导入数据文件
图1:导入数据文件

   

   2、单击“分析”,选择“描述统计”中的“探索”,弹出一个名为“探索”的设置对话框。右列有四个设置选项,分别进行设置。

图2:探索分析
图2:探索分析

   

   3、单击“统计”选项,弹出名为“探索:统计”的设置对话框。分别勾选“描述”、“估计值”、“离群值”和“百分位数”。设置完毕,单击“继续”。

图3:探索:统计
图3:探索:统计

   

   4、单击“图”,在弹出的对话框中进行设置。分别勾选“因子级别并置”、“含检验的正态图”。茎叶图和直方图全部勾选。设置完毕单击“继续”。软件运行输出结果。

图4:探索:图
图4:探索:图

   

   二、SPSS探索分析结果解读

   1、第一个图表是个案处理摘要,从这里可以男女的有效个案、缺失个案和总计个案。第二个图表则显示了男女的描述性统计数据。可以对数据有一个基本的了解。

图5:个案摘要和描述
图5:个案摘要和描述

   

   2、M估计值能去除极端值和差异值的干扰,计算出比较合理的平均数和中位数。把M估计值和描述统计中的数值进行比较,如果具有很大的差别,则表示原始数据中存在极端值,影响了数据分析。

   百分位数,表示男女不同百分比的薪水。

图6:M估计值和百分位数
图6:M估计值和百分位数

   

   3、正态性检验,探索性分析采取了两种检验,分别是K-S检验和S-W检验,结果展示不同性别的人在薪水方面是否符合正态分布。

图7:正态性检验
图7:正态性检验

   

   以上就是SPSS分析描述统计探索,SPSS探索分析结果解读的相关内容,如果想了解更多,可以前往IBMSPSSStatistics中文网站。

  

   作者:小影

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