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熟练使用SPSS+计算描述统计量
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SPSS基本统计分析
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SPSS教程2：利用SPSS进行统计描述
作者：生物谷&&&来源：生物谷
&&&&&&&&&&
差异量数是表示量数之间的差异程度的一些统计量的总称，它是用以表示一群量数的离散情况或离中趋势。
　　集中量数在量尺上是一个点，表示各量数所在的位置。差异量数在量尺上是一段距离，表示一个量数与另一个量数或中心点之间的距离。只有知道了差异量数的大小，才能了解集中量数的代表性如何。差异量数愈大，集中量数的代表性愈小；差异量数愈小，则集中量数的代表性愈大。　　在统计分析中经常应用的是标准差，它是与平均数的差数的平方和的平均数的算术平方根。
　　上式中，S为标准差&&& 　　，为每个学生的得分与平均分的离差，上述公式计算步骤如下：&&& 　　（1）先求出各数据与平均分的离差 ；　　（2）求各个离差的平方和；　　（3）将除以n再开方，即得标准差。　　3．标准分数
标准分数，又称Z分数。是以标准差为单位表示一个分数在团体分数中所处的位置。　　标准分数的计算公式：
　　公式中x－原始分数， －平均分数，S－标准差。　　（三）次数分布
次数分布又称次数分配。是指总体或样本按随机变量（数据）大小次序在出现频率上的排列。
　　一般采用次数分布表、次数分布直方图或次数分布曲线来表示。　　【例6-1】 现有50名学生的成绩，原始数据如表6-1所示：（n=50）
　　&&& 1．次数分布表　　为了显示该组样本在不同分数段中的次数分布情况，我们对该数组进行次数分布统计，编制出该数组的次数分布表。方法如下：　　（1）求全距：最大数－最小数=98－51=47　　（2）定组数，一般10－20组为宜。　　（3）定组距，组距=（全距+1）/组数=（47+1）/10=4.7(取5)　　（4）定组限，95-100，90-95，85-90……等　　（5）求组中值：组中值=（上限+下限）/2，如95-100一组，其组中值=（100+95）/2=97.5　　（6）归类& 把原始数据，分别归到相关组中，得出次数分布表如表6-2所示：
　　2．次数分布曲线　　根据这个次数分布表，可绘出对应的次数分布直方图、次数分布曲线和积累次数曲线，分别如图6-8、图6-9和图6-10所示。为了分析次数分布曲线的特征，我们可以把它与正态分布曲线相比较来进行研究。&
　　3. 正态分布曲线　　正态分布是一种理论分布，在次数分布中，中间的次数多，由中间往两边的次数逐渐减少，且两边的次数多少是相等的。根据正态分布绘成的曲线称为正态分布曲线，正态分布曲线形状如钟形，它的特点是中间成一高峰，由高峰向两侧逐渐下降，先向内弯，后向外弯，降低的速度是先慢后快，以后又再次减慢，最后达到接近底线，但永远不与底线相接，形成一个单峰的对称的钟形形态，如图6-11所示。　　正态分布曲线的形状和位置由平均分 和标准差S所决定。平均分 对应于单峰位置，越大，曲线越往右移动。标准差S越大，曲线的单峰高度越低，宽度越大，显得越“胖”；S越小，曲线的高度越高，宽度越小，显得越“瘦”。如图6-5所示。
　　在正态分布曲线图上，正态曲线以下，以S为距离单位所包括的面积是按一定比例分配的，若将正态曲线底边从-3S到3S分成四等分，每等分距离为1.5S，则每距离间隔之间所包括的面积比例如表6-3和图6-12所示。
　　利用正态分布曲线这些性质，我们可以得到划分不同学习水平等级的界限和学生人数比例的理论数值。例如对于常态=75，S=10的情况，其优、良、中、差各等级的分数范围和人数比例应如表6-4所示（N＝30）。
&&& 　　按照上述方法，对于一个给定的样本组N=30，得知其平均分=83，标准差S=7.78，我们便可以得到学习水平等级的划分界线，并将人数比例的理论数和实际数相比较，如表6-5所示。
&&& 　　根据图6-12和表6-4，我们便可以得到如下结论：&&& （1）样本组的峰值位置位于的右侧，属于正偏态的情况。&&& （2）样本组的水平等级标准较高，分数要在94.7以上才能达到优等，而在71.3以下便认为是差等。　　（3）样本组中优、良等级的实际人数（1+17）要比理论数（15人）所占的比例为多。　　因此可以认为该总体属于平均水平较高的整体。
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　　二、-S平面特征数据分析模型
　　为了综合地、直观地考察样本组的整体统计特征，我们给出一个-S平面分析模型，如图6-13。模型中的横坐标表示平均分的大小（），而纵坐标则表示标准差（S）的大小，坐标原点以常态作参考标准（＝75，S＝10）。用、S两个参数，可以确定样本组落在平面的某一个象限，而不同的象限，将代表样本组具有不同的统计特征。为了说明各象限所代表的意义，表6-6给出了四组不同特征的数组，它们将分别位于不同的象限，具有不同的特点。利用平均分和标准差S所在的位置，我们可以直观地看到样本组成绩的统计特征。
　　【例6-2】 某班语文平均考试成绩为74分，标准差8分。甲学生得90分，乙学生为72分。通过标准分数的计算可以得知他们在全体同学中所出的位置。
　　（1）平均分
　　（2）标准差&&& 按照求S步骤进行计算，可得到＝1819，代入公式（10-2）便可得到标准差S
　　对于这一组数据，由于=83＞75，S=7.78＜10，它处于第四象限，属于平均水平较高，且相对集中的水平。
　　三、利用SPSS进行统计特征分析
　　【例6-3】 现有学生24人，分成两小组，在某一次期中测验中，某学科测验成绩如表6-7所示。试利用SPSS对该班学生成绩进行等级排序，并计算总平均分、总标准差，再分别计算两组学生的平均分和标准差。根据处理结果，分析两组学生成绩的统计特征。
　　操作步骤：
　　⒈ 录入数据　　录入数据的过程分为两个步骤，一是定义变量，二是录入变量值。　　（1）定义变量：“学号”、“组别”与“成绩”。 　　（2）录入变量值：在数据编辑窗口中，按照表1的内容，将各变量值一一录入。录入后的部分界面如图6-14所示。
　　⒉ 数据的等级排序　　（1）选择“Data→Sort Cases”命令，弹出“Sort Cases”对话框，把“成绩”变量选入“Sort by”中，并在Sort Order中选择“Descending（降序）”选项，将学生成绩按降序排列，如图6-15所示，单击“OK”按钮。
　　（2）排序结果　　　排序结果在数据编辑窗口可以即时浏览，如图6-16所示，并可以通过选择“File→Print…”命令，将结果打印输出。
　　⒊ 平均分与标准差的计算　　（1）计算总平均分与标准差　　① 选择“Analyze→Descripitive Statistic→Descripitives…”命令，弹出“Descripitive”对话框，从左侧将“成绩”变量选入“Variables”栏中，如图6-17所示。
　　② 单击“OK”按钮，提交运行，输出结果如表6-8所示。
　　（2）分别计算两组学生的平均分和标准差　　由于录入数据时两组数据是混合一列，所以在统计之前要将两组学生的数据拆分，在进行统计处理。　　① 数据拆分　　选择“Data→Split File…”命令，弹出“Split File”对话框，激活“Organize by group”选项，从左侧选择“性别”变量进入“Groups Based on”栏目，最后激活“Sort the file by grouping variables”选项，如图6-18所示。单击“OK”按钮。
　　② 与计算总平均分与标准差相同，选择“Analyze→Descripitive Statistic→Descripitives…”命令，弹出“Descripitive”对话框，从左侧将“成绩”变量选入“Variables”栏中。如图6-17所示。　　③ 单击“OK”按钮，提交运行，输出结果如表6-9所示。
　　⒋ 统计特征分析 　　根据SPSS的统计处理所得结果如表6-10所示。
上一页&&[1]&[2]&[3]&下一页
四、次数分布表的形成
　　【例6-4】 根据表6-1中给出的50名学生的学习成绩，计算60分以下，60-70，70-80，80-90，90分以上的次数分布表。
　　操作步骤：　　1．录入数据　　定义变量“学号”和“成绩”，并按表3内容输入数据　　2．转换数据，生成新变量　　（1）选择“Transform→Recode→Into Different Varibles…”命令，弹出“Recode into Different Variables”对话框，将“成绩”选入“Numeric Variable”框中，并在“Output Variable”中输入新变量的名字“分组”，单击框后的“Change”按钮，如图6-19所示。
　　（2）单击“Old and New Values…”按钮，弹出“Recode into Different Variables:Old and New Values”对话框。　　在对话框中左侧第二个“Range”框中输入60，然后在“New Value”框中的“Value”后输入1，单击“Add”按钮，右侧的文本框中显示“Lowest thru 60→1”，表示用1代表60以下的分数。　　在第一个“Range”框中输入“60”though“70”，然后在“Value”后输入2，单击“Add”按钮加入，即用2代表60到70之间的分数。同样，用3代表70到80之间的分数，用4代表80到90之间的分数。　　在第三个“Range”框中输入“90”，然后在“New Value”框中的“Value”后输入5，单击“Add”按钮加入，即用5代表90以上的分数。设置完成后如图6-20所示。
　　（3）单击“Continue”按钮，回到图11的对话框中，单击“OK”按钮，生成新的变量“分组”，界面如图6-21所示。
　　3．统计分析　　（1）选择“Analyze→Descriptive Statistic→Frequencies”命令，弹出“Frequencies”对话框，从左侧选择“分组”，使其进入“Variable(s)”框中，如图6-22所示。
　　（2）选中“Display frequency tables”复选框，表示显示次数分布表。　　（3）单击“Statistics”按钮，弹出“Frenquency:Statistics”对话框，视需要进行选择，如图6-23所示。本例中采用默认值，设置完成后单击“Continue”按钮。
　　（4）在图6-22所示的对话框中，单击“Charts”按钮，弹出“Frenquencies:Charts”对话框，如图6-24所示。本例中选择“Histograms”（直方图）和“With normal curve”（带有正态曲线）两项，单击“Continue”按钮。
　　（5）在图6-22所示的对话框中，单击“Format”按钮，弹出“Frenquencies:Format”对话框，如图6-25所示。本例中取默认值，设置完成后单击“Continue”按钮。
　　（6）在图6-22所示的对话框中，单击“OK”按钮，提交运行，输出结果如表6-11所示。
　　4．结果分析　　根据表6-11的输出结果可知，在60分以下的有8人，60-70分之间的有6人，70-80分之间的有12人，80-90之间的有18人，90分以上的有6人。上一页&&[1]&[2]&[3]&
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IF连续增长的期刊1、SPSS数据分析的流程
2、SPSS特性：
3、数据的编辑
数值型常量：除了普通写法外还可以用科学计数法，如：1.3E18；
字符型常量：用单引号或双引号括起来如果字符中包含单引号，则必须使用双引号；
日期常量：日期个数的数据，一般需要使用日期函数进行转换；
变量名长度不能超过8；
三种基本的类型：数值、字符和日期；
可以在variable view界面设定变量的长度及小数位、变量的描述、变量值的描述、missing值、显示宽度、对齐方式和变量的测度方式；
变量的测试方式
Scale：定距变量，如：身高、体重等；
Ordinal：定序变量，如：教育程度、级别等；
Nominal：定类变量，如：性别、民族等；
操作符与表达式
三种基本的运算：数学、关系和逻辑
数学运算符：+ – * / ** ()
关系运算符：& &= & &= = ~=
逻辑运算符：&(AND) |(OR) ~(NOT)
三种运算对应三种表达式
常用的数据操作命令
Data-&Sort Cases
Transform-&Rank Cases
Transform-&Count
Transform-&Recode
Transform-&Automatic Recode
Transform-&Compute
Data-&Transpose
Data-&Split Files
Data-&Merge Files
数值型：compute num1=value.
字符型：String A(a11).compute a=’hello world’.
日期型：compute data1=date.mdy(month,day, year).
recode variable name(old value=new value).
recode variable name(old value=new value) into new variable name.
字符型变量使用auto recode
Split file
有的时候需要对变量做些分组的分析，但一些分析方法并不提供分组变量的设置选项这就需要用到Split file命令；
例如使用 Descriptives 做描述性分析，如果想分年龄做分析，这样就可以用年龄变量做为分组变量；
可以看到这里的Split其实是分组，而不是拆分文件；
analyze all case分析所有的样本，不产生分组；
compare groups产生对比分析组；
output by groups分组输入分析结果；
Merge File
add cases 合并变量相同，但是case不同的文件；
add variables合并变量不同，case相同的文件这里的变量不同可以是部分的变量不同，case相同也可以是一个文件的case是另外一个文件的子集；
数据的分类汇总
使用Aggregate命令
指定分类变量对观测量进行分组，对每组观测量的各变量求描述统计量；
检查重复的数据
使用identify duplicate cases
数据的加权
使用weight case
选取一定的case进行分析
使用select cases：在对数据的子集进行分析的时候需要用到这个命令；
常用的数学函
取绝对值：abs（数字型表达式）
求余数函数：mod（数字型表达式，模数），模数不能为0该函数在需要对某一变量求模数的余数时使用，如果对一个顺序编号或自然数序列求模数的余数，可将该序列按模数等距分类，从而实行等距抽样；
四舍五入函数：rnd（数字型表达式）
开方函数：sqrt（数字型表达式）
四、基本的统计分析
SPSS统计分析概述：
针对不同类型的数据选取不同的分析方法，正确的分析方法是得到正确结果的关键；
spss提供数字分析和图形分析两种分析形式；
高级分析之前一般都需要做描述性统计分析，把握数据的规律对分析解释数据有很好的引导和帮助作用；
Descriptive Statistics
– Frequencies：频数分析
– Descriptives：描述统计
– Explore：探索分析
– Crosstabs：列联表分析
– Ratio:比率分析
Descriptives
– 可以对变量进行标准化；
– Explore是对连续性变量进行探索性分析最有效的工具；
– 考察数据的奇异性和分布特征；
– 箱盒图、茎叶图、正态检验图及方差齐次性检验；
– 数据类型要求为分类变量；
– 二维或多维交叉频数表（列联表），分析事物（变量）之间的相互影响和关系；
– 可以做卡方检验，来分析行列变量之间是否存在相关性；
分类变量统计描述常用指标
– 统计量：
o 频数、频率、累计频数、累计频率、众数
o 比：任意两个变量之比
性别比，货物/销售人员比
构成比：部分占总体的比例
o 率：事件的发生强度
o 条图、饼图
– 单个变量的分析
o Analyze…Descriptive Statistics…Frequcencies
– 多个变量的分析
o Analyze…Descriptive Statistics…Crosstabs
o Graph…(interactive…)bar
o Graph…(interactive…)pie
连续变量的描述指标
– 频数表Frequency
o 直观的方法：分布类型分布特征
– 集中趋势Central tendency
o 均数mean 中位数median 众数mode
– 离散趋势Dispersion tendency
o 全距Range
o 方差Variance 标准差std.deviation
如何计算各个描述统计量
– Analyze-&Descriptive Statistics-&Frequcencies…
– Analyze-&Descriptive Statistics-&Descriptives…
– Analyze-&compare means-&means…
o 如何用图形描述连续变量
– Graph…Interactive…Histogram
o 如何应用Explore对连续变量进行探索性分析
– Analyze-&Descriptive Statistics-&Explore…
Basic Tables过程：对分类/定量资料进行各种复杂格式的描述；
o General Tables过程：在同一张表格内同时对分类资料、连续资料和多选题数据进行汇总功能非常强大，但使用上相对复杂；
o Custom Tables过程：含有表格预览窗口，并可在制表过程中控制结果；
o Multiple Response Sets/Tables过程：专门为多选题数据设计的制表过程；
o Tables of Frequencies过程：在同一张表格中对多个分类变量同时输出频数表；
作者：，大家可以微博关注他。
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SPSS常用分析方法操作步骤
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