SPSS分析描述统计探索 SPSS探索分析结果解读

关键词：SPSS线性回归，线性回归方差，线性预测

在统计学中，探索性分析可以对数据进行细致和深入的分析，让我们对数据的基本特征有所了解。探索性分析可以得到描述性统计结果，输出数据的各项基本统计值，例如方差、均值等等。正态分布检验，确定是否能使用正态分布检验的分析方法来进行分析。寻找数据中的奇异值，对影响结果的差异值进行删除或者保留。方差齐性检验，比较数据之间的方差是否一致。下面，小编具体介绍一下SPSS分析描述统计探索，SPSS探索分析结果解读的问题。

一、SPSS分析描述统计探索

1、打开IBMSPSSStatistics软件，进入主界面，单击“文件”，在子菜单中选择“打开”中的“数据”，将准备好的数据文件导入。

图1：导入数据文件

2、单击“分析”，选择“描述统计”中的“探索”，弹出一个名为“探索”的设置对话框。右列有四个设置选项，分别进行设置。

图2：探索分析

3、单击“统计”选项，弹出名为“探索：统计”的设置对话框。分别勾选“描述”、“估计值”、“离群值”和“百分位数”。设置完毕，单击“继续”。

图3：探索：统计

4、单击“图”，在弹出的对话框中进行设置。分别勾选“因子级别并置”、“含检验的正态图”。茎叶图和直方图全部勾选。设置完毕单击“继续”。软件运行输出结果。

图4：探索：图

二、SPSS探索分析结果解读

1、第一个图表是个案处理摘要，从这里可以男女的有效个案、缺失个案和总计个案。第二个图表则显示了男女的描述性统计数据。可以对数据有一个基本的了解。

图5：个案摘要和描述

2、M估计值能去除极端值和差异值的干扰，计算出比较合理的平均数和中位数。把M估计值和描述统计中的数值进行比较，如果具有很大的差别，则表示原始数据中存在极端值，影响了数据分析。

百分位数，表示男女不同百分比的薪水。

图6：M估计值和百分位数

3、正态性检验，探索性分析采取了两种检验，分别是K-S检验和S-W检验，结果展示不同性别的人在薪水方面是否符合正态分布。

图7：正态性检验

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