京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
1、变量的类型:
注:想要变类型的话,直接用左键点变量,然后点右键(选择你想要的类型点左键)
2、output的数据形式设置,菜单操作见:(format是数据形式,Decimal是小数点的位数)
nnnn。简单数值。
nnnn%。在值末尾加上百分比符号。
自动。已定义变量显示格式,包括小数位数。
N=nnnn。在值前面显示 N=。在未显示摘要统计的表中,此格式可用于计数、有效 N 和总计 N。
(nnnn)。所有值都用括号括起。
(nnnn)(负值)。只有负值用括号括起。
(nnnn%)。所有值都用括号括起,并在值末尾加上一个百分比符号。
n,nnn.n。逗号格式。无论区域设置如何,均使用逗号作为分组分隔符,使用句点作为小数指示符。
n.nnn,n。点格式。无论区域设置如何,均使用句点作为分组分隔符,使用逗号作为小数指示符。
$n,nnn.n。美元格式。在值前面显示美元符号;无论区域设置如何,均使用逗号作为分组分隔符,使用句点作为小数指示符。
CCA、CCB、CCC、CCD、CCE。定制货币格式。在列表中显示每个定制货币的当前定义格式。在“选项”对话框(“编辑”菜单,“选项”)的“货币”选项卡中定义这些格式
3、常用的检验:
独立性检验 (卡方验证)。此选项为表生成独立性卡方检验,该表的行和列中至少同时有一个分类变量。还可以指定检验的 alpha 水平,alpha 水平应该是一个大于 0 且小于 1 的值。
比较列的平均值 (t-检验)。此选项为表生成列均值相等性成对检验,该表的列中至少有一个分类变量且行中至少有一个刻度变量。可以使用 Bonferroni 方法选择是否调整检验的 p 值。此外,还可以指定检验的 alpha 水平,alpha 水平应该是一个大于 0 且小于 1 的值。最后,虽然均值检验的方差始终只基于多重响应检验的比较类别;但对于序数分类变量,可只根据比较的类别或所有类别估计该变量。
比较列的比例 (z-检验)。此选项为表生成列比例相等性成对检验,该表的行和列中至少同时有一个类别变量。可以使用 Bonferroni 方法选择是否调整检验的 p 值。还可以指定检验的 alpha 水平,alpha 水平应该是一个大于 0 且小于 1 的值。
4、常用的统计量:
均值。算术平均值;总和除以个案数。
中位数。一个值,大于该值和小于该值的个案数各占一半,第 50 个百分位。
众数。出现频率最高的值。如果存在出现频率相等的值,则显示最小值。
最小值。最小(最低)值。
最大值。最大(最高)值。
缺失。缺失值(用户和系统缺失值)计数。
百分位数。可以包含第 5 个、第 25 个、第 75 个、第 95 个和/或第 99 个百分位。
范围。最大值和最小值之差。
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)。
标准差。对围绕均值的离差的测量。在正态分布中,68% 的个案在均值的一个标准差范围内,95% 的个案在均值的两个标准差范围内。例如,在正态分布(方差的平方根)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。
和。值的总和。
合计百分比。基于总和的百分比。适用于行和列(在子表中)、所有行和列(跨子表)、层、子表和整个表。
总计 N。无缺失值、用户缺失值和系统缺失值的计数。不包含手动排除的类别(用户缺失类别除外)中的个案。
有效 N。无缺失值的计数。不包含手动排除的类别(用户缺失类别除外)中的个案。
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(标准差的平方)。
有效 N 百分比。即使在表中包含用户缺失类别,也会从简单百分比基数中移去具有用户缺失值的个案。
计数。每个表单元格中的个案数或多重响应集的响应数。
未加权的计数。每个表单元格中的未加权的个案数。仅在加权有效时,此统计量才与计数有区别。
列百分比。每一列中的百分比。子表的每一列中的百分比(简单百分比)的总和为 100%。通常仅在具有分类行 变量时,列百分比才有用。
行百分比。每一行中的百分比。子表的每一行中的百分比(简单百分比)的总和为 100%。通常仅在具有分类列 变量时,行百分比才有用。
分层行和分层列百分比。嵌套表中所有子表的行或列百分比(简单百分比)的总和为 100%。如果表包含层,则每个层中所有嵌套子表的行或列百分比的总和为 100%。
层百分比。每个层中的百分比。对于简单百分比,当前可见层中的单元格百分比的总和为 100%。如果没有任何层变量,则此百分比等于表百分比。
表百分比。每个单元格中的百分比基于整个表。所有单元格百分比都基于相同的个案总数且总和为 100%(简单百分比)。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31