
如何用SPSS探測(cè)及檢驗(yàn)異常值
一、采用數(shù)據(jù)探索過程探測(cè)異常值
SPSS菜單實(shí)現(xiàn)程序?yàn)? 主菜單–>“Analyze”–>“Descriptive Statistics”–>“Explore……”選項(xiàng)–>“Statistics”按鈕–>選中“Outliers”復(fù)選框。輸出結(jié)果中將列出5個(gè)最大值和5個(gè)最小值作為異常的嫌疑值。
二、采用箱線圖(boxplot)探測(cè)異常值
箱線圖比較直觀、形象,易于理解,因此它在統(tǒng)計(jì)分析中占有非常重要的地位。
1. 利用上述的數(shù)據(jù)探測(cè)過程,在“Explore”對(duì)話框中單擊“Plots”,出現(xiàn)如圖2所示的對(duì)話框,通過“Boxplots”方框可以確定箱線圖的生成方式?!癋actor levels together”復(fù)選框表示將要為每個(gè)因變量創(chuàng)建一個(gè)箱線圖,“Dependent together”復(fù)選框表示將為每個(gè)分組變量水平創(chuàng)建箱線圖,“None”復(fù)選框表示不創(chuàng)建箱線圖。
2. 直接利用SPSS中的畫圖功能實(shí)現(xiàn)箱線圖,SPSS給出了兩種箱線圖,一種是基本箱線圖,另一種是交互式箱線圖。基本箱線圖的SPSS菜單實(shí)現(xiàn)為:點(diǎn)擊主菜單中的“Graphs”選項(xiàng),在彈出的一級(jí)菜單中選擇“Boxplot……”選項(xiàng)。交互式箱形圖的SPSS菜單實(shí)現(xiàn)為:點(diǎn)擊主菜單中的“Graphs”選項(xiàng),在彈出的一級(jí)菜單中點(diǎn)擊“Interactive”選項(xiàng),在彈出的二級(jí)菜單中選擇“Boxplot……”選項(xiàng)。下面仍以A公司雇員分工種的開始工資為例構(gòu)造基本箱線圖(如圖3)。箱線圖中的“○”表示可疑的異常值,此處異常值的確定采用的是“五數(shù)概括法”,即:變量值超過第75百分位點(diǎn)和25百分位點(diǎn)上變量值之差的1.5倍(箱體上方)或變量值小于第75百分位點(diǎn)和25百分位點(diǎn)上變量值之差的1.5倍(箱體下方)的點(diǎn)對(duì)應(yīng)的值。
三、SPSS 14 后的新功能 Data –> Validation:???如何設(shè)置。。。
四、Z分標(biāo)準(zhǔn)化法(3δ法):±3δ 以外的數(shù)據(jù)為高度異常值,應(yīng)予剔除。
五、數(shù)據(jù)異常值的檢驗(yàn)
SPSS中沒有提供直接檢驗(yàn)異常數(shù)據(jù)的工具,但是使用SPSS能使異常值的檢驗(yàn)工作變得非常方便。通過SPSS中的Frequencies等過程,可以對(duì)指定變量的數(shù)據(jù)同時(shí)得到均值、方差等統(tǒng)計(jì)量,代入上述的公式,結(jié)合查表,很快就能得出檢驗(yàn)結(jié)果。在多個(gè)異常數(shù)據(jù)下,使用SPSS更顯方便,因?yàn)樘蕹耙粋€(gè)異常數(shù)據(jù)后,需要對(duì)剩余的數(shù)據(jù)重新計(jì)算均值和方差,如果數(shù)據(jù)很多,用手工計(jì)算將是很煩瑣的事情,而且準(zhǔn)確度不高。而通過SPSS,只需要重新選擇數(shù)據(jù)以后,重復(fù)一次Frequencies過程的操作就可以了。
分別對(duì)含異常值和刪去異常值兩種情況下的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并比較后才能增加可信度,避免誤刪。
六、SPSS中異常值的剔除
發(fā)現(xiàn)異常值后,把大于等于最小異常值或小于等于最大異常值的值用Data主菜單里的Cases Select子菜單里的條件設(shè)置按鈕,就可以自動(dòng)剔除異常值。
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