spss如何進行數據分析?在我們獲得一些數據後，首先要做的就是對這些數據進行基本的統計分析，例如均值、中位數、方差等SPSS中的基本統計分析主要包括頻數分析、描述性統計分析、探索分析、列聯表分析等這節先來介紹前兩種的SPSS操作過程，我來為大家科普一下關于spss如何進行數據分析?下面希望有你要的答案，我們一起來看看吧!

spss如何進行數據分析

在我們獲得一些數據後，首先要做的就是對這些數據進行基本的統計分析，例如均值、中位數、方差等。SPSS中的基本統計分析主要包括頻數分析、描述性統計分析、探索分析、列聯表分析等。這節先來介紹前兩種的SPSS操作過程。

1、目的

通過頻數分析能夠了解變量取值的狀況，對把握數據的分布特征是很有幫助的。

2、SPSS操作

2.1 操作步驟

對某公司30名職工的血糖含量（mmol/L）進行頻數分析。

在SPSS中輸入數值或者導入數據文件後，點擊分析-描述性統計-頻率。

将血糖含量選入變量框中，勾選顯示頻率表複選框，點擊統計會出現右邊的對話框，勾選需要的統計量。

點擊圖表，選擇想繪制的圖表類型。

2.2 輸出結果

需要的統計量在表格中有所體現，并輸出選擇的圖表類型，可以更清楚地觀察數據特征和數據分布。在圖的右上角有平均值、标準差和個案數作為參考。

1、作用

描述性統計分析是基礎的統計分析過程，可以獲得很多統計量的特征。通過描述性統計分析可以計算變量的均值，标準差、标準誤差等，并可将原始數據轉化成Z分數。

2、SPSS操作

2.1 操作步驟

對某公司的30名職工進行了頻數分析後，接下來再對他們進行描述統計分析。點擊分析-描述性統計-描述。

将血糖含量選入變量框中，勾選将标準化值另存為變量複選框；點擊選項，出現右側對話框，選擇所需統計量。通過選項，我們可以獲得很多統計量，比如均值、标準差、最小值等。

2.2 輸出結果

在輸出的描述統計表中，可以看出變量的各統計量的值。案例的個案數為30，最小值為3.9，最大值為6.1，均值為5.087，标準差為0.6101，方差為0.372。

我們舉個例子看一下描述性分析在文獻中怎麼體現的：

文中選取了275名患者，其年齡在38-75歲之間，通過分析發現他們年齡的平均值為56.72，标準差為12.75，這樣我們就能很好地了解患者的整體年齡特征。

除了上述我們在描述性統計分析中經常用到的統計量之外，我們還可以通過以下操作精确地把握變量的分布狀況，了解數據的集中趨勢、離散趨勢、對稱程度和陡峭程度。

在選項中點擊表示後驗分布特征中的“峰度”和“偏度”，點擊繼續，最後點擊确定，即可得到以下結果。

偏度和峰度是用來判斷服從正态分布的，偏度系數是描述分布偏離對稱性程度的一個特征數。當分布左右對稱時，偏度系數為0。當偏度系數大于0時，即重尾在右側時，該分布為右偏。當偏度系數小于0時，即重尾在左側時，該分布左偏。峰度系數用來描述其變量所有取值分布形态的陡峭程度。0為正态分布，大于0為陡峭，小于0為平坦。一般情況下，如果樣本的偏度接近于0，而峰度接近于3，就可以判斷總體的分布接近于正态分布變量類型。

另外，打開原數據集會發現多了一列Z血糖含量，這是由原數據轉換成的Z分數（由普通正态分布轉換成标準正态分布），通過Z表可以獲得正态分布曲線下的面積。

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