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    对于连续变量,除用频率分析外
    SPSS数据分析之分类变量频率分析
    SPSS数据分析之连续变量频率分析
    还可以用描述性分析对变量进行初步研究。
    步骤:【分析】-【描述分析】-描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在【描述】中,选中需要进行描述分析的变量,移至右侧【变量】框中。
    勾选如下图内容:
    在这里插入图片描述
    返回结果:
    在这里插入图片描述

    描述分析与频率分析的 不同

    1、描述分析提供的统计量仅适用于连续变量,频率分析即可用与分析连续变量,也可用于分析分类变量;
    2、描述分析无相应统计图绘制输出,并且提供计算的统计量也相对较少。

    so,描述分析适用范围不广,但是Z标准化的方法就是在【描述】框的左下角勾选【将标准化值另存为变量】复选框,单击【确定】后,就会在数据中生成一列标准化之后的数值了。

    在这里插入图片描述

    数据参照来源:《谁说菜鸟不会数据分析之SPSS篇》

    展开全文
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    在我们获得一些数据后,首先要做的就是对这些数据进行基本的统计分析,例如均值、中位数、方差等。SPSS中的基本统计分析主要包括频数分析、描述性统计分析、探索分析、列联表分析等。这节先来介绍前两种的SPSS操作过程。

     频数分析

    1、目的

    通过频数分析能够了解变量取值的状况,对把握数据的分布特征是很有帮助的。

    2、SPSS操作

    2.1 操作步骤

    对某公司30名职工的血糖含量(mmol/L)进行频数分析。

    在SPSS中输入数值或者导入数据文件后,点击分析-描述性统计-频率。

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    将血糖含量选入变量框中,勾选显示频率表复选框,点击统计会出现右边的对话框,勾选需要的统计量。

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    点击图表,选择想绘制的图表类型。

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    2.2 输出结果

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    需要的统计量在表格中有所体现,并输出选择的图表类型,可以更清楚地观察数据特征和数据分布。在图的右上角有平均值、标准差和个案数作为参考。

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    描述性统计分析

    1、作用

    描述性统计分析是基础的统计分析过程,可以获得很多统计量的特征。通过描述性统计分析可以计算变量的均值,标准差、标准误差等,并可将原始数据转化成Z分数。

    2、SPSS操作

    2.1 操作步骤

    对某公司的30名职工进行了频数分析后,接下来再对他们进行描述统计分析。点击分析-描述性统计-描述。

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    将血糖含量选入变量框中,勾选将标准化值另存为变量复选框;点击选项,出现右侧对话框,选择所需统计量。通过选项,我们可以获得很多统计量,比如均值、标准差、最小值等。

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    2.2 输出结果

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    在输出的描述统计表中,可以看出变量的各统计量的值。案例的个案数为30,最小值为3.9,最大值为6.1,均值为5.087,标准差为0.6101,方差为0.372。

    我们举个例子看一下描述性分析在文献中怎么体现的:

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    文中选取了275名患者,其年龄在38-75岁之间,通过分析发现他们年龄的平均值为56.72,标准差为12.75,这样我们就能很好地了解患者的整体年龄特征。

    除了上述我们在描述性统计分析中经常用到的统计量之外,我们还可以通过以下操作精确地把握变量的分布状况,了解数据的集中趋势、离散趋势、对称程度和陡峭程度。

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    在选项中点击表示后验分布特征中的“峰度”和“偏度”,点击继续,最后点击确定,即可得到以下结果。

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    偏度和峰度是用来判断服从正态分布的,偏度系数是描述分布偏离对称性程度的一个特征数。当分布左右对称时,偏度系数为0。当偏度系数大于0时,即重尾在右侧时,该分布为右偏。当偏度系数小于0时,即重尾在左侧时,该分布左偏。峰度系数用来描述其变量所有取值分布形态的陡峭程度。0为正态分布,大于0为陡峭,小于0为平坦。一般情况下,如果样本的偏度接近于0,而峰度接近于3,就可以判断总体的分布接近于正态分布变量类型。

    另外,打开原数据集会发现多了一列Z血糖含量,这是由原数据转换成的Z分数(由普通正态分布转换成标准正态分布),通过Z表可以获得正态分布曲线下的面积。

    参考链接:

    [1] 张世慧.自我管理行为对维持性血液透析患者自我感受负担的影响研究[J].中国卫生产业,2018,15(28):11-12+15.

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