京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SPSS统计基础---频率的使用
频率过程提供有助于描述多种类型的变量的统计量和图形显示。频率过程是查看数据理想的开始位置。对于频率报告和条形图,可以用升序或降序排列不同的值,也可以按其频率对类别进行排序。当变量具有许多不相同的值时,可提取频率报告。您可以使用频率(缺省值)或百分比标记图表。
示例。按行业类型划分的公司客户的分布是什么?从输出中可以了解到客户的37.5%来自政府机构,24.9% 来自公司,28.1% 来自学术机构,9.4% 来自保健行业。对于连续的定量数据(例如,销售收入),您会了解到平均产品销售额为3,576 美元,标准差为1,078 美元。
统计量和图。频率计数、百分比、累计百分比、均值、中位数、众数、和、标准差、方差、范围、最小值和最大值、均值标准误、偏度和峰度(两者都带有标准误)、四分位数、用户指定的百分位数、条形图、饼图和直方图。
数据。使用数值代码或字符串以对分类变量进行编码(名义或序数级别度量)。
假设。特别对于已排序或未排序的类别的变量,表格和百分比可以提供对所有分布中的数据都有用的描述。大多数可选摘要统计量(如均值和标准差)是基于正态理论的,它们适用于对称分布的定量变量。稳健统计量(如中位数、四分位数和百分位数)适合于可能符合或可能不符合正态假设的定量变量。
获取频率表
E 从菜单中选择:
分析> 描述统计> 频率...
选择一个或多个分类变量或定量变量。
根据需要,您可以:
单击统计量以获得定量变量的描述统计。
单击结果显示顺序的格式。
频率统计量
百分位值。一个定量变量的值,其将排序过的数据分组,以使某个百分比在上而另外一个百分比在下。四分位数(第25、50、75 个百分位数)将观察值分为四个大小相等的组。如果您想让组数不等于4,请选择n 个相等组的割点。您也可指定单个百分位数(例如,第95 个百分点,有95% 的观察值大于该值)。
集中趋势。描述分布位置的统计量,包括均值、中位数、众数和所有值的总和。
均值. 集中趋势的测量。算术平均,总和除以个案个数。
中位数. 第50 个百分位,大于该值和小于该值的个案数各占一半。如果个案个
数为偶数,则中位数是个案在以升序或降序排列的情况下最中间的两个个案的平均。中位数是集中趋势的测量,但对于远离中心的值不敏感(这与均值不同,均值容易受到少数多个非常大或非常小的值的影响)。
众数. 最频繁出现的值。如果出现频率最高的值不止一个,则每一个都是一个众
数。“频率”过程仅报告此类多个众数中最小的那个。
总和. 所有带有非缺失值的个案的值的合计或总计。
离散程度。测量数据中变异和展开的统计量,包括标准差、方差、范围、最小值、最大值和均值标准误。
标准差. 对围绕均值的离差的测量。在正态分布中,68% 的个案在均值的一倍标准差范围内,95% 的个案在均值的两倍标准差范围内。例如,在正态分布中,如果平均年龄为45,标准差为10,则95% 的个案将处于25 到65 之间。
方差. 对围绕均值的离差的测量,值等于与均值的差的平方和除以个案数减一。度量方差的单位是变量本身的单位的平方。
全距. 数值变量最大值和最小值之间的差;最大值减去最小值。
最小值. 数值变量的最小值。
最大值. 数值变量的最大值。
均值的标准误. 取自同一分布的样本与样本之间的均值之差的测量。它可以用来粗略地将观察到的均值与假设值进行比较(即,如果差与标准误的比值小于-2 或大于+2,则可以断定两个值不同)。
分布。偏度和峰度是描述分布形状和对称性的统计量。这些统计量与其标准误一起显示。
偏度. 分布的不对称性度量。正态分布是对称的,偏度值为0。具有显著正偏度值的分布有很长的右尾。具有显著的负偏度的分布有很长的左尾。作为一个指导,当偏度值超过标准误的两倍时,则认为不具有对称性。
峰度. 观察值聚集在中点周围的程度的测量。对于正态分布,峰度统计量的值为
0。正峰度值表示相对于正态分布,观察值在分布中心的聚集更多,同时尾部更薄,直到分布极值。在这一点,leptokurtic 分布的尾部比正态分布的尾部要厚。负峰度值表示相对于正态分布,观察值聚集得少并且尾部较厚,直到分布极值。在这一点,platykurtic 分布的尾部比正态分布的尾部要薄。
值是组中点。如果您的数据中的值是组中点(例如,所有年龄在30 多岁的人都被编码为35),则选择此选项以估计原始未分组的数据的中位数和百分位数。
频率图
图表类型。饼图显示各部分对整体的贡献。饼图的每个分区对应于由单个分组变量定义的组。条形图将不同值或不同类别的计数作为单独的条显示,使您可以直观地比较各个类别。直方图也有条,但它们沿着相等的区间刻度进行绘制。每个条的高度是定量变量在该区间内的值的计数。直方图显示分布的形状、中心和分布。叠加在直方图上的正态曲线有助于您判断数据是否为正态分布。
图表值。对于条形图,可以按频率计数或百分比标记刻度轴。
频率格式
排序方式。可根据数据中的实际值或根据这些值的计数(出现的频率)以升序或降序排列频率表。但是,如果您请求直方图或百分位数,则频率假定变量是定量数据并以升序显示其值。
多个变量。如果您生成多个变量的统计表,您可在单个表中显示所有变量(比较变量),或显示每个变量的独立统计量表(按变量组织输出)。排除超过n 个类别的表。此选项防止显示具有超过指定数目的值的表。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14