SPSS統(tǒng)計基礎---描述功能的使用

 “描述”過程為單個表中的若干變量顯示單變量摘要統(tǒng)計量，并計算標準化值（z 得分）。變量可以按其均值（升序或降序）大小、按字母順序或按您選擇變量的順序（缺省值）進行排序。

當z 得分被保存時，它們將被添加到數(shù)據(jù)編輯器的數(shù)據(jù)中并可為圖表、數(shù)據(jù)列表和分析所用。如果變量以不同的單位（例如，人均國內生產總值和受教育人口百分比）記錄的，z 得分轉換會將變量置于更易于直觀比較的常用標度中。

示例。如果您的數(shù)據(jù)中每個個案都包含數(shù)月中每天采集的每個銷售人員的日銷售總額（例如，Bob、Kim、Brian 各有一個條目），則“描述”過程可以計算每個職員的平均日銷售額，并從高到低排列結果。

統(tǒng)計量。樣本大小、均值、最小值、最大值、標準差、方差、范圍、合計、均值，標準誤、峰度和偏度及兩者的標準誤。

數(shù)據(jù)。以圖形方式顯示數(shù)值變量中的記錄錯誤、離群值和分布異常之后使用這些數(shù)值變量。“描述”過程對大文件（數(shù)千個案）特別有效。

假設。大多數(shù)可用統(tǒng)計量（包括z 得分）都基于正態(tài)理論，并適合于對稱分布的定量變量（定距或者定比測量級別）。避免類別未排序或偏斜分布的變量。z 得分的分布與原數(shù)據(jù)具有相同的形狀，因此，計算z 得分并不是排除問題數(shù)據(jù)的方法。

獲取描述統(tǒng)計

E 從菜單中選擇：

分析> 描述統(tǒng)計> 描述...

選擇一個或多個變量。

根據(jù)需要，您可以：

選擇將標準化得分另存為變量以將z 得分保存為新變量。

單擊選項選擇可選統(tǒng)計量和顯示順序。

描述：選項

均值與總和。默認情況下顯示均值（或算術平均數(shù)）。

離散程度。測量數(shù)據(jù)中的分布或變動的統(tǒng)計量包括標準差、方差、范圍、最小值、最大值和均值標準誤。

標準差(T). 對圍繞均值的離差的測量。在正態(tài)分布中，68% 的個案在均值的一倍標準差范圍內，95% 的個案在均值的兩倍標準差范圍內。例如，在正態(tài)分布中，如果平均年齡為45，標準差為10，則95% 的個案將處于25 到65 之間。

方差. 對圍繞均值的離差的測量，值等于與均值的差的平方和除以個案數(shù)減一。度量方差的單位是變量本身的單位的平方。

全距. 數(shù)值變量最大值和最小值之間的差；最大值減去最小值。

最小值. 數(shù)值變量的最小值。

最大值. 數(shù)值變量的最大值。

均值的標準誤(E). 取自同一分布的樣本與樣本之間的均值之差的測量。它可以用來粗略地將觀察到的均值與假設值進行比較（即，如果差與標準誤的比值小于-2 或大于+2，則可以斷定兩個值不同）。

分布。峰度和偏度是描繪分布形狀和對稱情況的統(tǒng)計量。這些統(tǒng)計量與其標準誤一起顯示。

峰度. 觀察值聚集在中點周圍的程度的測量。對于正態(tài)分布，峰度統(tǒng)計量的值為

0。正峰度值表示相對于正態(tài)分布，觀察值在分布中心的聚集更多，同時尾部更薄，直到分布極值。在這一點，leptokurtic 分布的尾部比正態(tài)分布的尾部要厚。負峰度值表示相對于正態(tài)分布，觀察值聚集得少并且尾部較厚，直到分布極值。在這一點，platykurtic 分布的尾部比正態(tài)分布的尾部要薄。數(shù)據(jù)分析師培訓

偏度. 分布的不對稱性度量。正態(tài)分布是對稱的，偏度值為0。具有顯著正偏度值的分布有很長的右尾。具有顯著的負偏度的分布有很長的左尾。作為一個指導，當偏度值超過標準誤的兩倍時，則認為不具有對稱性。

顯示順序。默認情況下，將按您選擇變量的順序顯示變量。（可選）您可以按字母順序升序或降序顯示變量。