SPSS学习系列16统计量与统计图Word格式文档下载.docx

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极大值

均值

标准差

方差

偏度

峰度

统计量

标准误

数学成绩

50

58

42

100

3789

75.78

1.974

13.960

194.869

-.174

.337

-.651

.662

英语成绩

62

38

3966

79.32

2.280

16.123

259.936

-.725

-.355

有效的N(列表状态)

注:

默认是按变量选入顺序输出上表。

二、探索性描述统计

输出统计量和统计图,其主要作用有:

(1)检查异常值;

(2)检验数据的分布特征(是否服从正态分布);

1.【分析】——【描述统计】——【探索】,打开“探索”窗口,将变量“数学成绩”“英语成绩”选入【变量】框

注:

若在【因子变量】框选入若干分类变量,将按其水平值组合分别统计分析;

注意勾选【输出】可选项的“两者都”。

2.点【统计量】,打开“统计量”子窗口,

“M-估计量”——当数据背离正态分布、带长尾、或有极端数据时,M-估计量仍能提供很好的中心趋势估计;

“界外值”——可以检验数据是否有极端值存在;

3.点【绘制】,打开“图”子窗口,【箱图】勾选“按因子水平分组”,【描述性】勾选“茎叶图”、“直方图”,勾选“带检验的正态图”(检验数据是否具有正态性)

点【继续】回到原窗口,点【确定】得到

 

案例处理摘要

案例

有效

缺失

合计

百分比

100.0%

0.0%

描述

均值的95%置信区间

下限

71.81

上限

79.75

5%修整均值

75.92

中值

75.50

范围

四分位距

22

74.74

83.90

80.30

85.00

26

正态性检验

Kolmogorov-Smirnova

Shapiro-Wilk

df

Sig.

.082

.200*

.974

.340

.178

.000

.913

.001

*.这是真实显著水平的下限。

a.Lilliefors显著水平修正

(1)样本量大于50用Kolmogorov-Smirnov检验,样本量小于50用Shapiro-Wilk检验;

(2)原假设H0:

服从正态分布;

H1:

不服从正态分布。

P值<

0.05,拒绝原假设H0;

P值>

0.05,接受原假设H0,即服从正态分布;

本例中,数学成绩的P值=0.340>

0.05,故服从正态分布;

英语成绩的P值=0.001<

0.05,故不服从正态分布。

数学成绩Stem-and-LeafPlot

FrequencyStem&

Leaf

1.004.2

.004.

.005.

7.005.5556777

3.006.024

4.006.5578

7.007.0111124

9.007.555668888

3.008.244

7.008.5577779

4.009.1224

4.009.5789

1.0010.0

Stemwidth:

10

Eachleaf:

1case(s)

茎叶图,SPSS自动根据全距选定5作为组距,以第5行为例,茎的数字为6,叶的数字为024,表示该组距有三个观察值:

60,62,64

即正态概率分布图,越接近直线,表示越服从正态分布。

残差图。

盒形图。

“英语成绩”的上述图形(略)。

三、盒形图

在一条数轴上,以数据的上下四分位数(Q1-Q3)为界画一个矩形盒子(中间50%的数据落在盒内);

在数据的中位数位置画一条线段为中位线;

用◇标记数据的均值;

默认延长线不超过盒长的1.5倍,之外的点认为是异常值(用○标记)。

盒形图的主要应用就是,剔除数据的异常值、判断数据的偏态和尾重。

依前文做探索性描述统计,只绘制“直方图”和“盒形图”。

X1

45.36

1.739

41.91

48.81

44.31

42.00

302.516

17.393

20

98

78

.871

.241

.440

.478

X2

66.14

1.871

62.43

69.85

66.99

68.00

350.243

18.715

12

86

27

-.656

.126

.125

.940

.083

.086

.965

.010

X1为正偏态数据(偏度>

0,高峰左偏移、右长尾),均值45.36>

中位数42>

众数35.盒形图中的黑线为中位数位置;

圆圈标记为异常值;

若有*标记,表示极端值(3倍IQR外)。

X2为负偏态数据(偏度<

0,高峰右偏移、左长尾)。

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