1、主要功能:
此分析方法可檢查數據是否有錯誤,對樣本分布特征以及樣本分布規律作初步了解。剔除奇異值和錯誤數據。探索性分析過程将提供在分組和不分組的情況下常用的統計量和圖形。
2. SPSS操作
2.1操作步驟
對30名10歲少兒(15男15女)的身高(cm)進行探索性分析。
注意:錄入數據時,對不同分組需要定義新的組值,這裡,0代表男孩,1代表女孩。
點擊統計,出現如下對話框:
點擊圖,出現如下對話框:
點擊選項,出現如下對話框:
2.2輸出結果
(1)個案處理摘要:由表中可以看出不同性别的有效個案數、缺失個案數和總計個案數。
(2)下表中包含了所有的描述性統計指标。
(3)M估計量:給出的是4種集中趨勢的穩健估計量,表格下方還給出了不同方法計算估計量的加權常量。
當數據中存在極端值或異常值時,M估計量是很好的均值和中位數的替代者,能夠更好的反映數據的集中程度。在描述統計中,如果均值和中位數與M估計量的差距很大,說明數據中存在異常值。
(4)百分位數
(5)正态性檢驗
給出了KS和SW兩種正态檢驗方法的結果,P值均大于0.05,因此認為數據服從正态分布。
(6)方差齊性檢驗
表格所示為萊文方差齊性檢驗的結果,并列舉了計算萊文統計量的4種算法,由結果得,P值均大于0.05,認為不同性别的身高方差是齊性的。
(7)箱圖與極端值
由箱圖可以看出,編号為24的女孩身高在箱圖外,屬于離群點。
極值表格中輸出的是每個變量的5個最大值和5個最小值。
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