描述性統(tǒng)計(jì)示例

1、一、實(shí)驗(yàn)概述：【目的】了解SPSS軟件的安裝、啟動(dòng)、退出以及運(yùn)行管理方式；掌握SPSS軟件的Analyze菜單中的DescriptiveStatistics模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析?！緦?shí)施環(huán)境】SPSS17.0統(tǒng)計(jì)分析軟件。二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：用SPSS軟件對(duì)實(shí)驗(yàn)一數(shù)據(jù)中的“熟悉程度”進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)分析：描述數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布、集中趨勢(shì)、離散程度和形狀、并給出直方圖。三、實(shí)驗(yàn)步驟步驟1：用SPSS打開已知的數(shù)據(jù)文件選擇菜單“FileOpenData”，在對(duì)話框中找到需要分析的數(shù)據(jù)文件(實(shí)驗(yàn)一&二描述統(tǒng)計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn).sav),然后選擇“打開”步驟2：計(jì)算所要求的描述統(tǒng)計(jì)量值及頻數(shù)分布1.打開文件之后，選

2、擇菜單“AnalyzeDescriptiveStatisticsFrequencies”。2確定所要分析的變量要在“Frequencies對(duì)話框”中選中左側(cè)列表框中的“Familiarity”，之后點(diǎn)擊列表框中間的箭頭按鈕，將要分析的變量加入到右側(cè)Variable(s)列表框中。然后，選擇位于小窗口下端的“Displayfrequencytables復(fù)選框”，以確定要輸出頻數(shù)分布表。5確定所要分析的變量要在“Histogram對(duì)話框”中選中左側(cè)列表框中的“Histogram”,之后點(diǎn)擊列表框“Variable”左側(cè)的箭頭按鈕，將要分析的變量加入到右側(cè)Variable列表框中。HP-PPlots

3、護(hù)RespondentNumber調(diào)3Sexft別夕InternetUsageHra.Wee.爐Attitud已ttj譏記飛1lit已met.護(hù).AttitudetowardTechno.爐InternetShopping用護(hù)InternetBanking使用Variables:裁Familiarity軸毎捏度rTestDistrihirtionNormaldf:-DistributionParameters0Estimat已fromdataLocation:Scale:0bl；mtu引logtransformProportionEstimationFormulaBlomsRankitTuke

4、ysVanderWaerdens2|StandardizevaluesJDifference:r|Seasonallydiffers仃匚巴CurrentPeriodicity:Ndiie-RankAssignedtoTiesMeanQHighLowBreaktiesarbitrarilyCancelHelp園QQPlotsVariables:冷RespondentNumberSex性別爐lit已ri已tUsageHrs-We已夕.AttitudetowardInternet.爐AttitudetowardTechno.護(hù)InternetShoppingJE用爐InternetBanking使用

5、rlestDistributionFamiliarityrTransformNormaldf:-DistributionParameters0EstimatefromdataLocation:Scale:NaturallogtranstormrProportionEstimationFormulaqQBlomsRankitTukeysJStandardizevaluesDifferenu巴VanderWaerdensRankAssignedtoTiesPlSeasonallydifference:QMeanHighLowBreaktiesarbitrarilyCurrentP已riodicit

6、y:NoneCanmlHelp實(shí)驗(yàn)報(bào)告銃計(jì)里F日mili日rityN有敷29缺尖1均值4.72中值5.006標(biāo)準(zhǔn)差1.579方差2.493偏度-.094偏度的標(biāo)準(zhǔn)誤.434幄度-1.261慷度的標(biāo)準(zhǔn)誤.045上表是反映樣本數(shù)據(jù)的缺失以及對(duì)整個(gè)樣本的描述性統(tǒng)計(jì)。數(shù)據(jù)顯示，樣本的總體是30,有效值是29,缺失值是1。樣本均值4.72，標(biāo)準(zhǔn)差是1.579。Familiarity百分比有埶百卅比有敷226.76.96.93620.020.727.64620.020.748.35310.010.358.66026.727.606.2Ver/Familiar413.313.3100.0合計(jì)2996.710

7、0.0缺尖913.3臺(tái)計(jì)30100.0上表是對(duì)熟悉程度數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布表，從表中可以看出熟悉程度為6的人數(shù)最高，其次是3和4,從樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)整體看出熟悉程度高的人數(shù)占多數(shù)。均狙=4.72標(biāo)膛般.=1.579N=29上表是對(duì)熟悉程度的頻數(shù)分布的直方圖,釋可以參照頻數(shù)分布表模型名稱序列或順序1轉(zhuǎn)換非季節(jié)性差分季節(jié)性差分季節(jié)性期間的長(zhǎng)度標(biāo)準(zhǔn)化分布MOD1Familiarity無類型位置-L.I3E無周期性未應(yīng)用正態(tài)估計(jì)丄_|_上I個(gè)案處理摘要Familiarity序列或順序長(zhǎng)度30圉中的缺尖值埶用戶缺尖1系統(tǒng)缺失0個(gè)案未進(jìn)行加權(quán)。Familiarity的正態(tài)P-P圖,64,2O.O.O.Familiarity的趨降正態(tài)P-P圖0.060.04-0.02-0.001-0.04=-0.06=從上圖看出樣本的熟悉程度是呈正態(tài)分布的.8O.觀測(cè)的累積概率槿型揃謎欖型名稱M0D_2庫列或1順庫1Familiarity轉(zhuǎn)換無非季節(jié)性差分0季節(jié)性差分0季節(jié)性期間的長(zhǎng)度無周期性標(biāo)準(zhǔn)化未應(yīng)用分布類型正態(tài)位置估計(jì)標(biāo)度佔(zhàn)計(jì)部分排序估計(jì)方法Blom為結(jié)堆定紆同貓姑I倩姑ifeHti信個(gè)案處理摘矍Familiarity序列或順序辰度30圉中的離尖值數(shù)用戶離尖1系編離矢0個(gè)案未進(jìn)行加權(quán)&估計(jì)的分布參數(shù)Familiarity正態(tài)分