SPSS_数据预分析

作者：YXN 阅读量：123 发布日期：2021-08-10

SPSS预分析是进行其他统计分析的基础和前提。通过基本统计方法的的使用，可以对要分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而有助于选择其他更为深入的统计分析方法。常用的数据预分析包括：

1）频率分析

2）描述分析

3）探索分析

4）交叉列联表分析

频率分析主要通过频数分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据分分布特征。也可以用于进行分类变量的频数分布分析。

统计值中一般只有众数才有意义，也可以采用用条形图或饼图进行观察

目的：针对分类变量进行频率分析

操作步骤：分析—描述统计— 频率

注意：分类变量通常选择的统计量只有众数有意义条形图针对分类变量

可以观察多个不同的统计量，可使用直方图观察数据的分布情况

目的：针对连续变量进行频率分析

操作步骤：分析—描述统计— 频率

注意：连续变量可选择更多统计量观察其状态

直方图针对连续变量

连续变量可观察其正态分布情况

目的：针对连续行变量进行统计描述

操作步骤：分析-描述统计-描述

Z标准化：

S为标准差（的平方根），X为变量，为均值（μ)

Z标准化的目的，是将连续变量转换为*均值为0，标准差为1\*的形态，以便和标准正态分布数据做比较，用以观察某个个案处于数据中的哪个位置。

此过程可对变量进行更为深入详尽的描述性统计分析，故称之为探索分析。可以进行对连续变量的正态性检验，还可以处理分组的箱图，即分类变量对连续变量的影响（分组的连续变量分布情况）

步骤：分析——描述统计——探索

前面的分析都是对单个变量的数据分布情况进行分析。但在实际分析中，还需要掌握多个变量在不同取值情况下的数据分布情况，从而进一步深入分析变量之间的相互影响和关系，这种分析就称为交叉列联表分析。常用于两个或两个以上分组变量之间的关联关系分析。（类似于EXCEL的数据透视表）

分析/观察两个或多个分类变量之间的关联关系（类似于EXCEL中的数据透视表），后续的卡方检验也依赖交叉表分析。

步骤：分析——描述统计——交叉表

注意点：注意交叉位置的数据：频数，行百分比，列百分比，总计百分比

YXN

2021-08-10