SPSS统计基础---描述功能的使用

 “描述”过程为单个表中的若干变量显示单变量摘要统计量，并计算标准化值（z 得分）。变量可以按其均值（升序或降序）大小、按字母顺序或按您选择变量的顺序（缺省值）进行排序。

当z 得分被保存时，它们将被添加到数据编辑器的数据中并可为图表、数据列表和分析所用。如果变量以不同的单位（例如，人均国内生产总值和受教育人口百分比）记录的，z 得分转换会将变量置于更易于直观比较的常用标度中。

示例。如果您的数据中每个个案都包含数月中每天采集的每个销售人员的日销售总额（例如，Bob、Kim、Brian 各有一个条目），则“描述”过程可以计算每个职员的平均日销售额，并从高到低排列结果。

统计量。样本大小、均值、最小值、最大值、标准差、方差、范围、合计、均值，标准误、峰度和偏度及两者的标准误。

数据。以图形方式显示数值变量中的记录错误、离群值和分布异常之后使用这些数值变量。“描述”过程对大文件（数千个案）特别有效。

假设。大多数可用统计量（包括z 得分）都基于正态理论，并适合于对称分布的定量变量（定距或者定比测量级别）。避免类别未排序或偏斜分布的变量。z 得分的分布与原数据具有相同的形状，因此，计算z 得分并不是排除问题数据的方法。

获取描述统计

E 从菜单中选择：

分析> 描述统计> 描述...

选择一个或多个变量。

根据需要，您可以：

选择将标准化得分另存为变量以将z 得分保存为新变量。

单击选项选择可选统计量和显示顺序。

描述：选项

均值与总和。默认情况下显示均值（或算术平均数）。

离散程度。测量数据中的分布或变动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(T). 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(E). 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。峰度和偏度是描绘分布形状和对称情况的统计量。这些统计量与其标准误一起显示。

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。数据分析师培训

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。

显示顺序。默认情况下，将按您选择变量的顺序显示变量。（可选）您可以按字母顺序升序或降序显示变量。