SPSS分析技术:描述统计;了解手中的数据,从这里开始
无论是总体数据还是样本数据，描述统计都是了解它们的第一步，因为了解数据是进行进一步数据分析的基础。在统计基础文章中介绍过，描述数据可以从三个维度进行：集中趋势描述，离散程度描述和分布形态描述。每个描述维度都有相应的描述统计量，例如，描述集中趋势可以通过平均值、众数等统计量来展示；通过标准差、方差、最大值、最小值和范围等统计量来描述数据的离散程度；通过峰度和偏度来指示数据的分布形态。
SPSS-描述统计
SPSS将描述数据三个维度的所有统计量都整合进入【描述统计】菜单，能够非常方便的对定距数据进行描述，从而帮助分析者快速的了解数据，为进一步的数据分析打下坚实的基础。下图是SPSS的【描述统计】的统计量选择菜单：
从图中可知，该菜单提供了三个维度的特征统计量供分析者进行选择。集中趋势指标是平均值；离散指标包括标准差、方差、最大值、最小值、范围、标准误差平均值；分布状况指标包括峰度和偏度。
除了以上描述性指标以外，SPSS描述统计功能还能够将分析数据转换成Z分数（普通正态分布转换成标准正态分布）。在下图的左下角有一行小字：将标准化值另存为变量，如果将这行小字选中，则在原始数据表中将新生成一列由原始数据转换成的Z分数。
需要强调，只有服从正态分布的数据转换成标准正态分布才有意义。普通正态分布转换成标准正态分布后，原始数据在标准正态分布中所处的位置即为Z分数。Z分数的计算公式就是普通正态分布转换为标准正太分布的公式：
案例分析
现在有一份关于大学生网络使用情况的调查问卷，收集了100份有效回复。部分问卷和收集数据如下图所示。我们以其中的年龄变量为例，说明如何用SPSS提供的描述统计功能了解问卷回答者年龄的情况。
（例题数据文件已经上传到QQ群，群号文章底部温馨提示，需要的朋友可以前往下载）
分析步骤
1、从QQ群中下载问卷数据。打开数据后，选择菜单【分析】-【描述统计】-【描述】，打开描述统计对话框，如下图所示，将【感受1】到【感受10】选入【变量】，并选左下方的【将标准化得分另存为变量】。
2、点击【选项】按钮，在跳出的对话框中，选择所需的描述统计量。这里为了展示，将所有的统计量都选中。
3、点击确定，输出结果。
结果解释
1、描述性统计表。
每一行为选中的一个变量，每一列表示一个统计量。一目了然，分析者能够非常方便的从中了解不同变量的数据。
2、Z分数数据；
在数据视图最后部分，会将由原始数据转换得到的Z分数存储在这里。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在问卷调研中，我们常遇到这样的场景：针对同一批调查对象，在不同时间点（如干预前、干预后、随访期）发放相同或相似的问卷，收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中，“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交，每一个环节都藏着业绩增长的关键，也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中，数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点，而“创建表”与“创建视图”，则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中，“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代，数据已成为企业决策、行业升级的核心资产，但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法，挖 ...
2026-02-25在数字化时代，数据已成为企业核心资产，而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”，则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中，聚类分析与主成分分析（PCA）是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中，K-Means算法因其简单高效、易落地的特点，成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下，数据已成为企业核心竞争力，“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA（Certified Data Analyst） ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52：业务数据分析基础考点53：输入和资源需求考点54：业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43：战略数据分析基础考点44：表格结构数据的使用考点45：输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27：商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28：战略视角考点29： ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7：基础范式的核心逻辑（本体论与流程化）考点8：分类分析（本体论核心应用）考 ...
2026-02-18第一章：数据分析思维考点1：UVCA时代的特点考点2：数据分析背后的逻辑思维方法论考点3：流程化企业的数据分析需求考点4：企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域，统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中，SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...（指定个别字段）是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中，为了 ...
2026-02-14对CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值，而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中，函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理，还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中，“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率，作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，指标是贯穿工作全流程的核心载体，更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
