SPSS分析技術(shù)：探索性分析；強大的綜合性描述性統(tǒng)計模塊

SPSS還提供了一種綜合性的數(shù)據(jù)描述工具：探索性分析，它能夠一次性將上述分析結(jié)果和其它更詳細的分析結(jié)果呈現(xiàn)出來，不能能夠輸出數(shù)據(jù)結(jié)果，還能提供各種直觀統(tǒng)計圖。

探索性分析

生活中，高空作業(yè)一般都會借助外物如吊車等工具幫住自己達到目標，而統(tǒng)計學中也一樣，在對數(shù)據(jù)的基本特征有所了解，需要對數(shù)據(jù)進行更為細致和深入的描述性觀察分析，這時候就需要繪制統(tǒng)計圖來輔助分析，這樣就使得數(shù)據(jù)分析更為深入、細致和全面。

探索性分析項目

描述性統(tǒng)計結(jié)果。輸出各種描述性統(tǒng)計指標，例如，均值、方差、標準差等。

正態(tài)分布檢驗。通過對數(shù)據(jù)的進一步探索分析，驗證其是否符合正態(tài)分布，進而確定能否使用正態(tài)分布數(shù)據(jù)的分析方法進行分析。常用的正態(tài)分布驗證是Q-Q概率圖。

方差齊性檢驗。通過Levene檢驗比較各組數(shù)據(jù)之間的方差是否相等，以此判斷數(shù)據(jù)的離散程度是否存在差異。若Levene檢驗得到的顯著性水平小于0.05，就拒絕方差相同的假設(shè)。

尋找數(shù)據(jù)中的奇異值。在數(shù)據(jù)整理輸入過程中，對出現(xiàn)某些影響分析結(jié)果的奇異值進行刪除或保留。

探究性分析結(jié)果的圖形描述

探究性分析增加了圖形的方式對數(shù)據(jù)的分布給予直觀呈現(xiàn)。圖形包括莖葉圖、直方圖、箱圖和Q-Q概率圖。莖葉圖：是用以描述連續(xù)變量的一種手法，主要包括頻率、莖和葉三個部分。其中，莖和葉分布代表數(shù)據(jù)的整數(shù)部分和小數(shù)部分。莖代表觀測值的十位數(shù)，葉對應觀測值的個位數(shù)。一個個位數(shù)代表一個觀測值，每一行左邊的頻率就是該行對應的個案數(shù)。每個莖葉圖的底部還注明了莖寬和每葉代表的個案數(shù)。數(shù)據(jù)的值即為莖葉組成的數(shù)值結(jié)合乘以莖寬。莖葉圖既保留了數(shù)據(jù)的頻率分布，也保存了原始數(shù)據(jù)，是探究性分析常用方法之一。

直方圖：用于對連續(xù)變量數(shù)據(jù)的觀察。它是以區(qū)間作為水平軸，以各個區(qū)間的頻率作為相應條塊的高度來繪制出統(tǒng)計圖。從直方圖上可以直觀看出數(shù)據(jù)的分布狀況等。

箱圖：是表現(xiàn)五數(shù)（最小值、最大值、中位數(shù)、第一個四分位數(shù)、第三個四分位數(shù)）的圖形形式，其中矩形為箱圖的主題，兩個四分位數(shù)之差為箱長，也稱內(nèi)四分位限。箱體部分包含全體數(shù)據(jù)約50%的數(shù)值，箱體的上中下三條平行線分別表示75%、50%（中位數(shù)）和25%分位數(shù)?？v貫箱體中間的豎線稱為觸須線，觸須線上下兩端的橫線代表該組變量數(shù)值的最大值（97.5%）和最小值（2.5%）。箱圖在比較兩個或多個變量時尤其有用，它還可用于判別極端值的存在。如果箱圖中有異常值，用【?！勘硎?，如果有極端異常值，則用【*】表示。

案例分析

現(xiàn)有某校451名學生的體檢數(shù)據(jù)，測量了身高、體重、肺活量、血壓、心率等指標。對所有學生的身高數(shù)據(jù)進行探索性分析，進一步了解該校學生的身高情況。

分析步驟

1、選擇菜單【分析】-【描述統(tǒng)計】-【探索】。將變量身高選入因變量列表；將性別選入因子列表；將編號變量選入標注個案。

因變量指待分析的數(shù)據(jù)變量；

因子列表指分類變量，即按照因子變量對因變量進行分類；

標注個案指對異常值的標注信息；

本案例將身高變量選為因變量，即待分析數(shù)據(jù)變量；將年齡變量選為因子變量，即按照年齡對身高數(shù)據(jù)進行分類；標注個案選擇編號變量，在統(tǒng)計圖上，異常值將標注其編號。

2、統(tǒng)計指標及統(tǒng)計圖選擇。

為了展示探索性分析的所有功能，我們將所有的統(tǒng)計指標及統(tǒng)計圖類型都進行勾選。其它的選項比較簡單，這里需要對伸展與級別Levene檢驗進行說明。

3、點擊【繼續(xù)】，然后點擊【確定】，輸出結(jié)果。

結(jié)果解讀

1、個案處理摘要；從下表可以知道每個年齡的有效個案數(shù)、缺失個案數(shù)和總計個案數(shù)。

2、描述統(tǒng)計摘要表；由于年齡跨度較大，所以在這里只展示10歲的學生數(shù)據(jù)。包括了所有的描述性統(tǒng)計指標。

3、M-估計值；

當數(shù)據(jù)中存在極端值和奇異值時，M估計值是更好的平均值和中位數(shù)的替代者，能夠更好的反映數(shù)據(jù)的集中程度。M估計采取的辦法是給每個個案數(shù)值增加權(quán)重，這樣能夠有效的減少極端值和異常值對平均值和中位數(shù)的影響，從而讓分析者更好的了解手中的數(shù)據(jù)。表中有四個M估計值，它們的區(qū)別在于權(quán)重不同。如果描述統(tǒng)計中，平均值和中位數(shù)與M估計表的有很大出入，說明原始數(shù)據(jù)中存在極端值。

4、百分位數(shù)；表中顯示每個年齡數(shù)據(jù)的不同百分位的身高。

5、正態(tài)分布檢驗結(jié)果；探索性分析采用了兩種正態(tài)分布檢驗方法：K-S檢驗和S-W檢驗。

結(jié)果展示了每個年齡學生的身高是否服從正態(tài)分布。

6、各種統(tǒng)計圖形，這里以10歲學生群體的統(tǒng)計圖為例。輸出結(jié)果中包括了直方圖、莖葉圖、Q-Q圖、去勢Q-Q圖以及箱圖。