spss2-描述性統(tǒng)計(jì)分析-免費(fèi)閱讀
【正文】 ? 030000為 1最低薪段 ? 3000160000為 2較低薪段 ? 6000190000為 3中薪段 ? 90001120220為 4較高新段 ? 1202201150000為 5最高薪段 ? 按性別 (gender)對雇員薪酬做探索性分析：不同性別雇員的薪酬的箱圖、莖葉圖、 圖和正態(tài)性檢驗(yàn)，并作分析。 ? 例如： 戶口 與 是否買房看法 有沒有顯著性差異 ? 方法： 檢驗(yàn)和相關(guān)性檢驗(yàn)。 例 43 圖與反趨勢 圖 ? 繪制語文成績的 概率圖 ? 數(shù)據(jù)文件： ? 步驟： Analyze →Descriptive Statistics→Explore… ? 結(jié)果保存為： 例 44 數(shù)據(jù)的方差齊性檢驗(yàn) 方差齊性檢驗(yàn) 樣本正態(tài)性檢驗(yàn) ? 對不同性別的學(xué)生語文成績進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)和方差齊性檢驗(yàn) ? 數(shù)據(jù)文件： ? 步驟 :Analyze →Descriptive Statistics→Explore… ? 結(jié)果保存為： 例 44 數(shù)據(jù)的方差齊性檢驗(yàn) ? 正態(tài)檢驗(yàn)的零假設(shè) ? H0：數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布 ? 方差齊性檢驗(yàn)的零假設(shè) ? H0：兩樣本方差齊性（相等，或無顯著性差異）。 ? 正態(tài)概率 圖 ? 正態(tài)概率圖以變量（語文成績）的觀測值為 X軸坐標(biāo)，以該變量分布的 Z分?jǐn)?shù)為縱坐標(biāo)。 奇異值和極端值 ?奇異值： ? 某個(gè)數(shù)據(jù)距離箱體主體邊緣的距離超過箱主體高度的，稱為奇異值，在箱圖中用 ○ 表示。 示例 3P38基本描述性統(tǒng)計(jì)量 ? 計(jì)算客戶滿意度 (X19)、推薦意愿 (X20) 、購買意愿 (X21)和購買水平 (X23)的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值和最小值。 ? 最大值（ Maximum） ? 一組資料中各個(gè)觀測值的最大者。 ? 眾數(shù)（ Mode）：樣本中出現(xiàn)次數(shù)最多的值，代表數(shù)據(jù)的集中程度。 ? 定比變量 , 有絕對 0點(diǎn)，如質(zhì)量，高度。 示例 1頻數(shù)分析 ? 對語文成績進(jìn)行分?jǐn)?shù)分段統(tǒng)計(jì) ? 數(shù)據(jù)文件： ? 步驟 1：對“語文”成績進(jìn)行分段 ? Transform→Recode →Into Different Variables… ? 結(jié)果保存為 ? 3StudentScore_成績分段 .sav 示例 1頻數(shù)分析 ? 步驟 2：對“分?jǐn)?shù)分段”進(jìn)行統(tǒng)計(jì) ? Analyze → Descriptive Statistics→ Frequencies… ? 結(jié)果保存為 ? 3StudentScore_成績分段 .spo 示例 2P36頻數(shù)分析中的基本描述性統(tǒng)計(jì)量 ? 客戶滿意度的頻數(shù)統(tǒng)計(jì)分析 ? 數(shù)據(jù)文件： ? Analyze → Descriptive Statistics→Frequencies… ? 結(jié)果保存為： ? ? 通過 頻數(shù) 分析對數(shù)據(jù)的 總體分布狀況有了 基本了解之后，通常還需要對 定距變量 的分布特征有更為精確的認(rèn)識(shí)，這就需要通過計(jì)算基本描述統(tǒng)計(jì)量等途徑來實(shí)現(xiàn)。如，哪些數(shù)值出現(xiàn)的頻率高？變量取值的大致范圍是什么？ ? 考察數(shù)據(jù)是否符合建模所需的計(jì)量模型的 假設(shè) 。 ? 圖形繪制 ： 繪制常見的統(tǒng)計(jì) 圖形 ，通過圖形來 直觀 展現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布特征，比較數(shù)據(jù)分布的異同。 ? 累計(jì)百分比（ Cumulative Percent）：各百分比逐級(jí)累加起來的結(jié)果，最終取值是 100。問
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