【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ； Kurtosis 峰度 ? 單擊 charts 按鈕，彈出 charts 子對(duì)話(huà)框（如圖 所示）， 設(shè)置生成的統(tǒng)計(jì)圖，對(duì)話(huà)框有兩個(gè)選項(xiàng)欄： 圖 Charts子對(duì)話(huà)框 （ 1） Charts Type 選項(xiàng)欄：設(shè)置生成統(tǒng)計(jì)圖的類(lèi)型。 表 Charts Type 選項(xiàng)欄選項(xiàng)說(shuō)明 選項(xiàng) 說(shuō)明 None 不生成任何統(tǒng)計(jì)圖 Bar charts 生成條形圖 Pie charts 生成餅圖 Histograms 生成直方圖，如果選中該選項(xiàng)，則下面的 With normal curve 復(fù)選框被激活，用戶(hù)可以選擇是否在直方圖中加入正態(tài)曲線(xiàn)，這樣可以直觀地將變量的分布與正態(tài)分布進(jìn)行比較。 SPSS 應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè) 19 (2) Chart Values 選項(xiàng)欄：選擇按頻數(shù)或百分比作圖。只有當(dāng) Chart Type 選擇 Bar chart 或 Pie charts 時(shí)這個(gè)選項(xiàng)欄才可用。 ? 單擊 Format 按鈕，彈出 Format 子對(duì)話(huà)框，對(duì)輸出的頻數(shù)分布表的格式進(jìn)行設(shè)置，如圖 所示。 表 Format 子窗口 選項(xiàng)設(shè)置說(shuō)明 選項(xiàng)欄 設(shè)置說(shuō)明 Order by 用于選擇頻數(shù)分布表是按變量值還是按頻數(shù)排列，是按升序還是降序排列 Multiple Variables 僅適用于對(duì)兩個(gè)以上變量作頻數(shù)分析。 Compare variable 表示將幾個(gè)變量的頻數(shù)分析結(jié)果在同一張表中顯示， Organize output by variables 表示將不同變量的頻數(shù)分析結(jié)果在不同的表中顯示。 Suppress tables with more than n categories 如果分類(lèi)數(shù)多余 n 則不輸出頻數(shù)分布表，這通常使用于變量取值過(guò)多時(shí)。 圖 Format子對(duì)話(huà)框 ? 結(jié)果輸出與分析 點(diǎn)擊 Frequencies 對(duì)話(huà)框中的 “OK”按鈕，即得到下面的結(jié)果。 表 描述性統(tǒng)計(jì)量 Statistics Gender N Valid 474 Missing 0 表 中給出了總樣本量（ N），其中變量 Gender 的有效個(gè)數(shù)（ Valid）為 474 個(gè)、缺失值（ missing）為 0。 表 Gender頻數(shù)分布表 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Female 216 Male 258 Total 474 表 中， Frequency 是頻數(shù)， Percent 是按總樣本量為分母計(jì)算的百分比， Valid Percent 是以有效樣本量為分母計(jì)算的百分比， Cumulative Percent 是累計(jì)百分比。 SPSS 應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè) 20 圖 變量 Gender 的條形圖 ，圖 變量 Gender 的餅圖。 F em al e M al eGe nd er050100150200250300FrequencyG e n d e r 圖 變量 gender的條形圖 F e m a leM a leG e n d e r 圖 變量 gender的餅圖 2．描述統(tǒng)計(jì)（ Descriptives） 2 SPSS的 Descriptives命令專(zhuān)門(mén)用于計(jì)算各種描述統(tǒng)計(jì)性統(tǒng)計(jì)量。 本節(jié)利用某年國(guó)內(nèi)上市 公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)介紹描述統(tǒng)計(jì)量在 SPSS中的計(jì)算方法。 具體操作步驟如下： ? 選擇菜單 Analyze→ Descriptive Statistics→ Descriptives，如圖 所示 圖 Descriptives 對(duì)話(huà)框 ? 將待分析的變量移入 Variables 列表框，例如這里將對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率 lev、前兩大股東持股比例之比和前 5 大股東持股比例之和 3 個(gè)變量計(jì)算描述性統(tǒng)計(jì) ，以觀察上市公司股權(quán)集中度 2 描述統(tǒng)計(jì)主要對(duì)定距型或定比型數(shù)據(jù)的分布特征作具體分析。 SPSS 應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè) 21 情況和負(fù)債比率的高低。 Save standardized values as variables，對(duì)所選擇的每個(gè)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，產(chǎn)生相應(yīng)的 Z 分值，作為新變量保存在數(shù)據(jù)窗口中。其變量名為相應(yīng)變量名前加前綴 z。標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算公式： s xxiZi ?? ? 單擊 Options 按鈕，如圖 所示，選擇需要計(jì)算的描述統(tǒng)計(jì)量。 各描述統(tǒng)計(jì)量同F(xiàn)requencies 命令中的 Statistics 子對(duì)話(huà)框中大部分相同，這里不再重復(fù)。 圖 Options 子對(duì)話(huà)框 ? 在主對(duì)話(huà)框中單擊 ok 執(zhí)行操作。 ? 結(jié)果輸出與分析 在結(jié)果輸出窗口中給出了所選變量的相應(yīng)描述統(tǒng)計(jì) ，如表 所示。從表中可以看到，我國(guó)上市公司前兩大股東持股比例之比平均高達(dá) ，說(shuō)明“一股獨(dú)大”的現(xiàn)象比較嚴(yán)重；前五大股東持股比例之和平均為 %，資產(chǎn)負(fù)債率平均為 %。 另外，從偏態(tài)和峰度指標(biāo)看出，前兩大股東持股比例之比的分布呈現(xiàn)比較明顯的右偏，而且比較尖峭。為了驗(yàn)證這一結(jié)論，可以利用 Frequencies 命令畫(huà)出變量 z 的直方圖，如圖 表 描述統(tǒng)計(jì)量表 Descriptive Statistics N Mean Std. Skewness Kurtosis Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic Std. Error 前兩大股東持股比例之比 315 6 .137 .274 前五大股東持股比例的平方和 315 .51836 .1496003 .602 .137 .274 資產(chǎn)負(fù)債率 315 .4677 .16773 .137 .274 Valid N (listwise) 315 SPSS 應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè) 22 2 . 0 0 0 0 0 Zsc or e: 前兩大股東持股比例之比0306090120150FrequencyM e a n = 1 . 4 2 2 4 7 3 3E 1 6S t d . De v . = 1 . 0 0 0 0 . . .H i s t o g r a m 圖 變量 Z 的直方圖 3． 探索分析 （ Explore） 調(diào)用此 過(guò)程 可對(duì)變量進(jìn)行更為深入詳盡的描述性統(tǒng)計(jì)分析，故稱(chēng)之為探索分析。它在一般描述性統(tǒng)計(jì) 指標(biāo) 的基礎(chǔ) 上，增加有關(guān)數(shù)據(jù)其他特征的文字與圖形描述，顯得更加細(xì)致與全面，對(duì)數(shù)據(jù)分析更進(jìn)一步。 探索分析一般通過(guò)數(shù)據(jù)文件在分組與不分組的情況下獲得常用統(tǒng)計(jì)量和圖形。一般以圖形方式輸出， 直觀 幫助研究者確定奇異值、影響點(diǎn)、還可以進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，以及確定研究者要使用的某種統(tǒng)計(jì)方式是否合適。 ? 在打開(kāi)的數(shù)據(jù)文件上，選擇如下命令：選擇菜單 “Analyze—Descriptive Statistics—Explore”，打開(kāi) Explore 對(duì)話(huà)框。 ? 確定所要計(jì)算的變量 例如選擇 current Salary 作為待分析變量；選 擇 Gender 作為分組變量，在 Display 欄中，選擇 Both，表示輸出圖形及描述統(tǒng)計(jì)量。 ? 選擇 statistics… 按鈕， 選擇想要計(jì)算的描述統(tǒng)計(jì)量。 如圖所示 SPSS 應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè) 23 Confidence Interval for Mean 將顯示總體均值的 95%置信區(qū)間， 95%為系統(tǒng)默認(rèn)的置信概率，取值范圍為 1—99； Mestimators：輸出穩(wěn)健極大似然估計(jì)量； Outliers：輸出 5個(gè)最大和最小的觀測(cè)值； Percentiles：輸出 5%,10%,25%,50%,75%,90%,95%的百分位數(shù)。 ? 對(duì)所要計(jì)算的變量的頻 數(shù)分布及其統(tǒng)計(jì)量值作圖 打開(kāi) “Plots 對(duì)話(huà)框 ”，出現(xiàn)如下圖 。 對(duì)有關(guān)的部分選項(xiàng)說(shuō)明如下： ① Boxplots（箱圖）選項(xiàng)欄 Factor levels together：將每個(gè)因變量對(duì)于不同分組的箱圖并列顯示，利于比較各組在因變量同一水平上的差異 ； Dependents together：所有因變量生成一個(gè)箱圖，這樣可以比較分組變量同一水平上各個(gè)因變量值的分布情況 ； None：表示不 顯示 箱圖 ② Descriptives 欄 Stemandleaf：顯示莖葉圖 Histogram：顯示直方 圖 ③ 選中 Normality plots with tests 框中輸出顯示正態(tài)分布圖形。 ? 結(jié)果的輸出與說(shuō)明 （ 1） Case Processing Summary 表 SPSS 應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè) 24 在 Case Processing Summary 表中可以看出 female 有 216個(gè)個(gè)體， Male258個(gè)個(gè)體，均無(wú)缺失值。 （ 2） Descriptives 表 Descriptives Gender Statistic Std. Error Current Salary Female Mean $26, $ 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound $25, Upper Bound $27, 5% Trimmed Mean $25, Median $24, Variance 8 Std. Deviation $7, Minimum $15,750 Maximum $58,125 Range $42,375 Interquartile Range $7,013 Skewness .166 Kurtosis .330 Male Mean $41, $1, 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound $39, Upper Bound $43, 5% Trimmed Mean $39, Median $32, Variance 03 Std. Deviation $19, Minimum $19,650 Maximum $135,000 Range $115,350 Interquartile Range $22,675 Skewness .152 Kurtosis .302 （ 3）職位員工薪水直方圖顯示 SPSS 應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè) 25 $ 2 0 ,0 0 0 $ 3 0 ,0 0 0 $ 4 0 ,0 0 0 $ 5 0 ,0 0 0 $ 6 0 ,0 0 0C ur ren t S alar y010203040FrequencyMe a n = $ 2 6 ,0 3 1 .9 2Std . De v. = $ 7 ,5 5 8 .0 2 1N = 2 1 6for gende r= F emaleHi s to gr a m （ 4）莖葉圖描述 莖葉圖自左向右可以分為 3 大部分：頻數(shù)（ Frequency）、莖（ Stem）和葉（ Leaf）。莖表示數(shù)值的整數(shù)部分，葉表示數(shù)值的小數(shù)部分。每行的莖和每個(gè)葉組成的數(shù)字相加再乘以莖寬（ Stem Width），即莖葉所表示的實(shí)際數(shù)值的近似值。 Current Salary StemandLeaf Plot for gender= Female Frequency Stem amp。 Leaf 1 . 55 1 . 6666666666777777 1 . 88889999999999 2 . 0000000000000111111111111111111 2 . 22222222222222222222233333333333333 2 . 44444444444444444444444444555555555555 2 . 6666666666677777777777 2 . 88888899999999999 3 . 0001111 3 . 22233333 3 . 44444555 3 . 66777 3 . 88 SPSS 應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè) 26 Extremes (=40800) Stem width: 10000 Each leaf: 1 case(s) （ 5）箱圖