SPSS обеспечивает мощный статистический анализ и систему управления данными в графической среде, используя описательные меню и простые диалоговые окна, чтобы сделать большую часть работы. Большинство задач может быть выполнено, просто выбрав и нажав кнопку мыши.
Частотный анализ
Раздел Percentile Values
Процентные значения . Значения количественной переменной, которые делят данные на группы, так что определенный процент выше, а другой процент ниже.
Опция Quartiles
В выборке: (25-й, 50-й, 75-й проценты) разделяют наблюдения на четыре группы равного размера. Если вы хотите равное количество больше, чем четыре группы, выберите Cut points for n equal groups. Вы также можете указать отдельные проценты (например, 95-процент, значение, ниже которого 95% наблюдений попадают).
Раздел Central Tendency
Главная тенденция. Статистика, описывающая расположение распределения включает в себя среднее, медиану, моду, и сумму всех значений.
Опция Mean
Среднее арифметическое
Опция Median
Значение выше и ниже которого половина значений попадает, 50 процентов. Если есть четное число значений, медиана это среднее из двух средних значений, когда они отсортированы в порядке возрастания или убывания.
Опция Mode
Наиболее часто встречающееся значение
Раздел Dispersion
Статистика, измеряющая разброс в данных включает в себя стандартное отклонение, дисперсию, диапазон, минимум, максимум, и стандартную ошибку среднего значения.
Опция Std. deviation
Мера дисперсии вокруг среднего значения. При нормальном распределении 68% случаев попадают в пределах одного стандартного отклонения от среднего значения и 95% случаев попадают в пределах двух стандартных отклонений. Например, если средний возраст 45, со стандартным отклонением 10, 95% случаев будет между 25 и 65 в нормальном распределении.
Опция Variance
Мера дисперсии вокруг среднего, равная сумме квадратов отклонений от среднего, деленная на единицу меньше, чем число случаев.
Опция Range
Разница между наибольшим и наименьшим значениями числовой переменной.
Опция S. E. mean
Мера того, насколько значение среднего может меняться от образца к образцу взятого из того же распределения. Может быть использована, чтобы грубо сравнить наблюдаемое среднее к предполагаемым значениям (то есть, можно сделать вывод, что два значения различаются, если отношение разности к стандартной ошибке меньше, чем -2 или больше +2).
Раздел Distribution
Асимметрия и эксцесс являются статистическими данными, которые описывают форму и симметрию распределения.
Опция Skewness
Мера асимметрии распределения. Нормальное распределение является симметричным и имеет значение асимметрии 0. Распределение с положительной асимметрией имеет длинный правый хвост. Распределение с отрицательной асимметрией имеет длинный левый хвост. В качестве ориентира, значение ассимметрии более чем в два раза стандартной ошибки принято указывать как отход от симметрии.
Опция Kurtosis
Мера, в какой степени наблюдения группируются вокруг центральной точки. Для нормального распределения, значение эксцесса статистики равно нулю. Положительный эксцесс означает, что наблюдения группируются больше и имеют более длинные хвосты, чем в нормальном распределении, и отрицательный эксцесс указывает, что наблюдения группируются менее и имеют более короткие хвосты.
Values are group midpoints. Если значения в данных являются серединами групп (например, возраст всех людей в их тридцатых кодируются как 35), выберите эту опцию, чтобы оценить среднее и проценты для оригинальных, несгруппированных данных.
Описательная статистика
Descriptives процедура отображает одномерные сводные статистические данные для нескольких переменных в одной таблице и вычисляет стандартные значения. Переменные могут быть отсортированы в порядке возрастания или убывания, в алфавитном порядке, или в порядке, в котором вы выбираете переменные (по умолчанию).
Пример. Если каждый случай в ваших данных содержит ежедневные итоговые продажи для каждого из сотрудников продаж (например, одна запись для Боба, одна запись для Ким, и одна для Брайана), собранные каждый день в течение нескольких месяцев, процедура Descriptives поможет вычислить средние ежедневные продажи для каждого сотрудника и может расположить результаты от высоких средних продаж до низких средних продаж.
Explore статистика
Explore процедура создает сводные статистические данные и графические дисплеи, либо для всех ваших случаев или по отдельности для групп случаев. Есть много причин для использования этой процедуру - обследование данных, идентификация, описание, проверки предположений, и характеризующие различия. Скрининг данных может показать, что у вас есть необычные значения, экстремальные значения, пробелы в данных, или другие особенности. Исследуя данные можно определить, подходят ли статистические методы, которые вы рассматриваете для анализа данных. Исследование может означать, что вам нужно преобразовать данные, если метод требует нормальное распределение. Или вы можете решить, что вам нужны непараметрические тесты.
Опция Descriptives.
Эти меры центральной тенденции и дисперсии отображаются по умолчанию. Меры центральной тенденции указывают на расположение распределения; они включают среднее, медиану. Меры дисперсии показывают несходство значений; они включают стандартную ошибку, дисперсию, стандартное отклонение, минимум, максимум, диапазон. Описательная статистика также включает меры по форме распределения; асимметрии и эксцесса. Также отображается 95% доверительный интервал уровня для среднего; Вы можете указать другой уровень доверия.
Опция M-estimators
Надежная альтернатива простому среднему и медиане для оценки местоположения. Оценка рассчитывает различие в весах, примененных к случаям.
Опция Outliers
Отображает пять крупных и пять наименьших значений
Опция Percentiles
Отображает значения для 5, 10, 25, 50, 75, 90, 95 процентов.
