數(shù)理統(tǒng)計 - 第3章基本統(tǒng)計分析

第1篇統(tǒng)計初體驗——基本操作入門第3章基本統(tǒng)計分析·PAGE52··PAGE53·第3章基本統(tǒng)計分析某高中，期末考試剛剛考過，兩班的班主任飛天和神馬在聊天。飛天說：“你們班期末考試考得怎么樣??？”神馬說：“哎，剛剛改出來，還沒統(tǒng)計呢，你們班怎么樣？”飛天說：“別提了，各科中只有數(shù)學(xué)考得好一點，滿分150分的卷子，平均分是95分，而且高分不多，大多集中在97分左右，其他各科兩極分化很嚴(yán)重，好的好，差的差，惱人吶！”這兩位班主任的對話中，很多內(nèi)容實際上就涉及本章要介紹的內(nèi)容——描述性統(tǒng)計。統(tǒng)計分析的目的是研究總體的特征，像神馬他們班的考試成績剛剛改出來，還沒有做統(tǒng)計分析，所以當(dāng)別人問他們班考試情況時，他就無言以對。而飛天在談話的過程中，就說到了常用的一些描述性的統(tǒng)計量。描述性統(tǒng)計分析是統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)，是對一組數(shù)據(jù)分布的集中或離散情況以及分布狀況的描述。3.1常用描述統(tǒng)計量簡介在統(tǒng)計分析中常用到的描述統(tǒng)計量主要包括以下類別。集中量數(shù)：包括均值、眾數(shù)、中數(shù)、幾何均數(shù)、調(diào)和均數(shù)、加權(quán)平均數(shù)及總和。差異量數(shù)：包括最小值、最大值、全距、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等。分布指標(biāo)：包括偏度系數(shù)、峰度系數(shù)，它們是用于反映數(shù)據(jù)偏離正態(tài)分布程度的指標(biāo)。百分位值及標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)：用于描述某一數(shù)值在一組數(shù)據(jù)中的相對位置。常用的指標(biāo)包括百分等級與百分位數(shù)，Z分?jǐn)?shù)等。下面將對SPSS中常用到的一些描述性統(tǒng)計指標(biāo)進(jìn)行簡單介紹。均值：指一組數(shù)據(jù)的算術(shù)平均數(shù)，描述一組數(shù)據(jù)的平均水平。計算簡單，反應(yīng)靈敏，適用于需進(jìn)一步的計算其他統(tǒng)計量的情況。其為集中量數(shù)中波動最小的、最可靠的指標(biāo)。眾數(shù)：是一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的那個數(shù)值?？煽焖俅致缘墓烙嬕唤M數(shù)據(jù)，且不受極端值的影響。中數(shù)：又稱中位數(shù)，中值。指當(dāng)一組數(shù)據(jù)按順序排列后，位于中間位置的數(shù)。也可用于快速估計一組數(shù)據(jù)的代表值，并不受極端值的影響。全距：用一組數(shù)據(jù)的最大值減去最小值即為本組數(shù)據(jù)的全距。它是描述一組數(shù)據(jù)離散情況最簡單的統(tǒng)計量。方差：是每個數(shù)據(jù)與本組數(shù)據(jù)均值之差平方之后的平均數(shù)，是一組數(shù)據(jù)中各種變異的總和。標(biāo)準(zhǔn)差：即為方差的平方根。方差和標(biāo)準(zhǔn)差是描述一組數(shù)據(jù)離散程度最常用最好的指標(biāo)。值越大，表明數(shù)據(jù)的離散程度越大；值越小，表明數(shù)據(jù)的離散程度越小。偏度系數(shù)：用來評估一組數(shù)據(jù)的分布呈左右對稱的程度。當(dāng)偏度值為0時，分布即為對稱的；當(dāng)偏度值大于0時，分布呈正偏態(tài)；當(dāng)偏度值小于0時，分布呈負(fù)偏態(tài)。峰度系數(shù)：是用來評估一組數(shù)據(jù)分布形狀的高狹與低闊程度的指標(biāo)。當(dāng)峰度值接近于0時，此分布形狀的高狹程度與正態(tài)分布基本一致；當(dāng)峰度值大于0時，分布的峰度較高狹；當(dāng)峰度值小于0時，分布的峰度較低闊。百分位數(shù)：指在一組數(shù)據(jù)中在某一百分等級的觀察值的分?jǐn)?shù)。與百分等級是可以相互轉(zhuǎn)換的。四分位數(shù)是常用的一種百分位數(shù)。Z分?jǐn)?shù)：是最為常用的一種標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)。它表示原始分?jǐn)?shù)在一組數(shù)據(jù)中所處的相對位置。它無實際單位，是以平均數(shù)為參照點，以標(biāo)準(zhǔn)差為單位的分?jǐn)?shù)。轉(zhuǎn)換為Z分?jǐn)?shù)之后，原本性質(zhì)不同的分?jǐn)?shù)即可進(jìn)行比較或者計算。另外，描述統(tǒng)計中也常結(jié)合一些統(tǒng)計圖表來表現(xiàn)數(shù)據(jù)的整體情況。其中包括條圖、餅圖、直方圖、箱式圖等。圖3-1“描述統(tǒng)計”菜單在SPSS中，專門進(jìn)行數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計分析的幾個模塊集中于“分析”菜單的下拉菜單“描述統(tǒng)計”中，如圖3-1圖3-1“描述統(tǒng)計”菜單頻率過程：除了一般描述統(tǒng)計的各種指標(biāo)外，還可以生成頻數(shù)表及各種常用的描述統(tǒng)計圖形。描述過程：此過程專門用于進(jìn)行各種描述統(tǒng)計。此過程的操作及功能很簡單，使用方便。探索過程：該過程通過各種專門的統(tǒng)計指標(biāo)和統(tǒng)計圖表，來對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和檢查等探索性分析。交叉表過程：主要進(jìn)行分類變量或等級變量的統(tǒng)計描述，以及各種各樣的統(tǒng)計檢驗，包括我們常用到的卡方檢驗。比率過程：是用于對兩個連續(xù)性變量的比值進(jìn)行描述的指標(biāo)。在實際中也常有非常重要的作用。3.2頻數(shù)統(tǒng)計頻數(shù)是指同一觀測值在一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的次數(shù)，在這一節(jié)中將介紹SPSS軟件中專門為生成頻數(shù)分布表而設(shè)計的分析模塊——“頻率”過程。3.2.1頻數(shù)統(tǒng)計的主要功能“︱“頻率”命令，可以對各變量的數(shù)據(jù)分布特征有一個概括的整體認(rèn)識。3.2.2頻數(shù)統(tǒng)計的操作過程在SPSS中頻數(shù)統(tǒng)計的操作過程如下。（1）建立并打開數(shù)據(jù)文件。（2）打開“頻率”主對話框：選擇“分析”︱“描述統(tǒng)計”︱“頻率”命令，打開如圖3-2所示的“頻率”主對話框。（3）選擇變量：左側(cè)的列表框為源變量列表框，會呈現(xiàn)出所有變量名，可以根據(jù)需要將欲分析的變量移入右側(cè)的“變量”列表框中。（4）勾選復(fù)選框：左下角有一個“顯示頻率表格”復(fù)選框，如果勾選該復(fù)選框，在輸出的結(jié)果中將列出頻數(shù)分布的表格。（5）選擇統(tǒng)計量：單擊“統(tǒng)計量”按鈕，彈出如圖3-3所示的“頻率：統(tǒng)計量”對話框。此對話框提供了4類描述統(tǒng)計量。4個選項組分別是“百分位值”、“離散”、“集中趨勢”和“分布”，還包括一個“值為組的中點”復(fù)選框。圖3-2“頻率”對話框圖3-3“頻率：統(tǒng)計量”對話框“百分位值”選項組，其中包括3個復(fù)選框?！八姆治粩?shù)”復(fù)選框，選擇后結(jié)果將輸出變量的四分位數(shù)；“割點”復(fù)選框，可以選取任意割點，將數(shù)據(jù)分為幾個等組（默認(rèn)值為10）；“百分位數(shù)”復(fù)選框，選擇此復(fù)選框后，可選取任意百分位數(shù)通過“添加”按鈕移入下方列表框，并可以通過“更改”按鈕和“刪除”按鈕對其進(jìn)行相應(yīng)操作。“離散”選項組，即差異量數(shù)選項組。包括“標(biāo)準(zhǔn)差”、“方差”、“范圍”（即為全距）、“最小值”、“最大值”和“均值的標(biāo)準(zhǔn)誤”6個復(fù)選框。“值為組的中點”復(fù)選框，表示當(dāng)一組數(shù)據(jù)分組后，且其值取各組的中點時，可選擇此選項，以正確的對原始的未分組數(shù)據(jù)的中數(shù)及百分位數(shù)進(jìn)行估計?！胺植肌边x項組，是描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)的選項組。包括“偏度”復(fù)選框和“峰度”復(fù)選框。單擊“繼續(xù)”按鈕，完成設(shè)置，返回“頻率”主對話框。（6）選擇圖表：單擊“圖表”按鈕，彈出“頻率：圖表”對話框，如圖3-4所示。該對話框的功能是選擇所要輸出的統(tǒng)計圖表。該對話框包括兩個選項組?！皥D表類型”選項組：該選項組有4個單選按鈕。選擇“無”單選按鈕時，結(jié)果中不會輸出圖形。此外，可以選中“條形圖”、“餅圖”、“直方圖”單選按鈕，在結(jié)果中將輸出相應(yīng)類型的圖表。其中選中“直方圖”單選按鈕后，會激活其下方的“在直方圖上顯示正態(tài)曲線”復(fù)選框，勾選該復(fù)選框，則在輸出的直方圖中會顯示正態(tài)分布的曲線，用于幫助判斷數(shù)據(jù)是否近似成正態(tài)分布，但這僅是一個粗略而直觀的判斷?！皥D表值”選項組：該選項組有“頻率”和“百分比”兩個單選按鈕選項。選擇“頻率”單選按鈕時，所輸出的圖形以頻數(shù)為單位生成；在選中“百分比”單選按鈕時，輸出圖形以百分比為單位生成。另外，“圖表值”選項組僅在“圖表類型”選項組中選中“條形圖”和“餅圖”時才可以使用。該對話框設(shè)置完畢后，單擊“繼續(xù)”按鈕，返回“頻率”主對話框。（7）選擇輸出格式：在主對話框中，單擊“格式”按鈕，彈出“頻率：格式”對話框，如圖3-5所示。該對話框用于調(diào)整結(jié)果輸出的格式，有兩個選項組。圖3-4“頻率：圖表”對話框圖3-5“頻率：格式”對話框“排序方式”選項組：用于調(diào)整輸出的頻數(shù)分布表的排列順序。其中包括以下4個單選按鈕。按值的升序排序：對頻數(shù)分布依據(jù)數(shù)值的大小進(jìn)行升序排列。按值的降序排序：對頻數(shù)分布依據(jù)數(shù)值的大小進(jìn)行降序排列。按計數(shù)的升序排序：對頻數(shù)分布依據(jù)頻數(shù)的大小進(jìn)行升序排列。按計數(shù)的降序排序：對頻數(shù)分布依據(jù)頻數(shù)的大小進(jìn)行降序排列。“多個變量”選項組：用于選擇有多個變量時結(jié)果的輸出方式。選中“比較變量”單選按鈕，則將各個變量的同一種報表放在一起輸出；選中“按變量組織輸出”單選按鈕，則是按各變量而分別輸出結(jié)果?！芭懦哂卸鄠€類別的表”復(fù)選框：勾選該復(fù)選框，表明對于變量有太多類別時則不輸出頻數(shù)分布表。在該復(fù)選框下面還帶有一個“最大類別數(shù)”文本框，用于界定進(jìn)行此功能的最大類別數(shù)，系統(tǒng)默認(rèn)值為10。選擇完畢后，單擊“繼續(xù)”按鈕，返回“頻率”主對話框。（8）Bootstrap按鈕：此功能提供了近年來比較流行的一種非參數(shù)統(tǒng)計方法。Bootstrap法，也稱為自助法，是一種通過估計統(tǒng)計量方差進(jìn)而進(jìn)行區(qū)間估計的統(tǒng)計方法。它在對小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析時效果很好，提供了另一種尋找樣本分布的辦法。它的基本思想是采用重抽樣技術(shù)在原始樣本中重復(fù)N次抽取給定數(shù)量的樣本，根據(jù)抽取的N個樣本計算出N個給定的統(tǒng)計量，再計算這N個統(tǒng)計量的樣本方差。3.2.3實例分析：大學(xué)新生的心理健康狀況（1）【例3.1】某大學(xué)為了了解學(xué)生的心理健康狀況，要對初入學(xué)的大一新生進(jìn)行心理測評，并建立心理檔案?，F(xiàn)要對某班學(xué)生的生活事件量表進(jìn)行分析。請用SPSS做出此測試結(jié)果的頻數(shù)分布情況。解：本例中，主要通過“頻率”過程對本班生活事件量表的總分進(jìn)行描述，并得出全班學(xué)生此量表總分各分?jǐn)?shù)的頻數(shù)情況及其百分比和累積百分比，可以從中了解到學(xué)生整體得分的高低水平，也可以由此注意到需要給予較多關(guān)注的個體或群體。下面將介紹具體的操作過程。1．操作過程（1）建立并打開數(shù)據(jù)文件：將該量表的數(shù)據(jù)結(jié)果輸入SPSS中，建立并打開數(shù)據(jù)文件，如圖3-6所示。圖3-6某班學(xué)生生活事件量表數(shù)據(jù)（2）變量的轉(zhuǎn)換處理：選擇“轉(zhuǎn)換”︱“計算變量”命令，計算出量表的總分。在數(shù)據(jù)視圖中將出現(xiàn)一列新的關(guān)于總分的變量。（3）打開對話框：選擇“分析”︱“描述統(tǒng)計”︱“頻率”命令，打開“頻率”主對話框，如圖3-7所示。（4）選擇變量：在左側(cè)列表框中選中變量“總分”，單擊向右箭頭按鈕，使之移入右側(cè)“變量”列表框中。圖3-7“頻率”主對話框（圖3-7“頻率”主對話框（6）選擇統(tǒng)計量：單擊“統(tǒng)計量”按鈕，打開“頻率：統(tǒng)計量”對話框，如圖3-8所示。在“百分位值”選項組中勾選“四分位數(shù)”復(fù)選框；在“離散”選項組中勾選“標(biāo)準(zhǔn)差”、“最小值”、“最大值”、“均值的標(biāo)準(zhǔn)誤”復(fù)選框；在“集中趨勢”選項組中勾選“均值”、“中位數(shù)”復(fù)選框；在“分布”選項組中勾選“偏度”和“峰度”復(fù)選框。單擊“繼續(xù)”按鈕，返回主對話框。（7）選擇圖表：單擊“圖表”按鈕，打開“頻率：圖表”對話框，如圖3-9所示。在“圖表類型”列表框中選中“直方圖”單選按鈕，并勾選“在直方圖上顯示正態(tài)曲線”復(fù)選框，單擊“繼續(xù)”按鈕，返回主對話框。圖3-8“頻率：統(tǒng)計量”對話框圖3-9“頻率：圖表”對話框（8）選擇輸出格式：單擊“格式”按鈕，出現(xiàn)如圖3-10所示的“頻率：格式”對話框。選擇系統(tǒng)默認(rèn)設(shè)置。單擊“繼續(xù)”按鈕，返回主對話框。圖3-10“頻率：格式”對話框（9圖3-10“頻率：格式”對話框2．結(jié)果分析（1）統(tǒng)計量指標(biāo)原始列表：如表3-1所示為選擇的描述性統(tǒng)計指標(biāo)，從下面的數(shù)據(jù)可以看出，這個數(shù)據(jù)的平均值是35.171，標(biāo)準(zhǔn)差是20.578，說明這個數(shù)據(jù)離散程度較高。偏態(tài)程度為0.742，峰度為-0.096，但都未達(dá)到顯著性水平，說明此分布接近正態(tài)。表3-1各統(tǒng)計量指標(biāo)原始列表N有效35缺失0均值35.1714均值的標(biāo)準(zhǔn)誤3.47826中值30.0000標(biāo)準(zhǔn)差20.57767偏度.742偏度的標(biāo)準(zhǔn)誤.398峰度-.096峰度的標(biāo)準(zhǔn)誤.778極小值5.00極大值88.00百分位數(shù)2520.00005030.00007553.0000（2）頻數(shù)分布表：如表3-2所示，表明了各種觀測值出現(xiàn)的次數(shù)。用以上的一些描述性統(tǒng)計量可以很快速地了解整體的狀況，但同時也會喪失很多信息，通過頻數(shù)表可以獲得更多關(guān)于原始數(shù)據(jù)的信息。從頻數(shù)表中可以看出某分?jǐn)?shù)的人數(shù)及某分?jǐn)?shù)的人數(shù)占總?cè)藬?shù)的百分比。表3-2SPSS輸出的頻數(shù)分布表頻率百分比有效百分比累積百分比有效5.0012.92.92.910.0025.75.78.612.0012.92.911.414.0012.92.914.316.0012.92.917.117.0012.92.920.019.0012.92.922.920.0012.92.925.721.0025.75.731.422.0012.92.934.323.0025.75.740.024.0012.92.942.926.0012.92.945.728.0012.92.948.630.0025.75.754.332.0012.92.957.133.0012.92.960.041.0012.92.962.9續(xù)表頻率百分比有效百分比累積百分比有效43.0012.92.965.746.0012.92.968.649.0012.92.971.450.0012.92.974.353.0012.92.977.154.0038.68.685.756.0012.92.988.658.0012.92.991.474.0012.92.994.375.0012.92.997.188.0012.92.9100.0合計35100.0100.0（3）直方圖：如圖3-11所示為本組數(shù)據(jù)的直方圖，從圖中可以很清晰的看出，大多數(shù)人的分?jǐn)?shù)都集中在10～60之間，數(shù)據(jù)近似呈正態(tài)分布。圖3-11生活事件量表總分直方圖3.3描述統(tǒng)計︱“描述統(tǒng)計”︱“描述”命令。3.3.1描述統(tǒng)計的主要功能“描述”過程主要用于對數(shù)據(jù)的集中趨勢（如平均數(shù)）、離散趨勢（如標(biāo)準(zhǔn)差、方差、全距、最大值、最小值、平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤）及分布情況（如峰度及偏度）等進(jìn)行描述或計算。此過程功能很多與“頻率”過程的功能相似，讀者可在數(shù)據(jù)分析時根據(jù)需要進(jìn)行選擇。3.3.2描述統(tǒng)計的操作過程在SPSS中描述性統(tǒng)計的操作過程如下：（1）建立并打開數(shù)據(jù)文件。（2）選擇“分析”︱“描述統(tǒng)計”︱“描述”命令，打開“描述性”對話框，如圖3-12所示。（3）選擇變量：首先，選擇所要進(jìn)行描述統(tǒng)計的變量。左側(cè)的列表框中所有變量，可以將欲分析的變量移入右側(cè)的“變量”列表框中。（4）勾選復(fù)選框：在左下角有一個“將標(biāo)準(zhǔn)化得分另存為變量”復(fù)選框。默認(rèn)情況不選擇此選項。如果勾選該復(fù)選框，則SPSS會對“變量”列表框中選擇的變量計算其Z分?jǐn)?shù)，并將此結(jié)果自動建立成一個新變量，在數(shù)據(jù)編輯窗口中顯示出。若需要對某組數(shù)據(jù)其標(biāo)準(zhǔn)Z分?jǐn)?shù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，則可以選擇“描述”過程中的這一操作。（5）選擇描述統(tǒng)計量：右上角“選項”按鈕的主要功能就是選定想要輸出的描述統(tǒng)計量。單擊此按鈕，彈出對話框如圖3-13所示。圖3-12“描述性”主對話框圖3-13“描述：選項”對話框該對話框分為4個選項組。最上方的兩個選項為集中量數(shù)的“均值”復(fù)選框，以及“合計”復(fù)選框，選中此復(fù)選框即可計算變量的總和。研究者可根據(jù)需要進(jìn)行選擇?！半x散”選項組：包括“標(biāo)準(zhǔn)差”、“方差”、“范圍”、“最小值”、“最大值”、“均值的標(biāo)準(zhǔn)誤”復(fù)選框?！胺植肌边x項組：包括“峰度”和“偏度”復(fù)選框。“顯示順序”選項組：是SPSS提供的一項關(guān)于輸出順序的選項，默認(rèn)為“變量列表”單選按鈕，即按因變量的出現(xiàn)順序呈現(xiàn)，也可選用字母順序、按均值的升序排序、按均值的降序排序這3種方式對結(jié)果進(jìn)行呈現(xiàn)。（6）在完成這些選擇之后，單擊“繼續(xù)”按鈕，則可以回到“描述性”主對話框。3.3.3實例分析：大學(xué)新生的心理健康狀況（2）【例3.2】根據(jù)案例3.1中大學(xué)新生的心理健康狀況測評結(jié)果，請判斷本班學(xué)生在該量表上的得分情況如何？解：本題主要通過“描述”過程，來對本班學(xué)生的生活事件量表得分情況進(jìn)行集中趨勢、離散趨勢及分布情況進(jìn)行描述，了解分?jǐn)?shù)的整體情況。1．操作過程（1）打開數(shù)據(jù)文件。（2）變量的轉(zhuǎn)換處理：選擇“轉(zhuǎn)換”︱“計算變量”命令，計算出量表的總分及量表的6個因子上的各自總分。（3）打開對話框：選擇“分析”︱“描述統(tǒng)計”︱“描述”命令，打開“描述性”主對話。（4）選擇變量：選中左側(cè)變量框中的變量“總分”，單擊對話框中間的按鈕，即可將此所選變量選入右側(cè)的“變量”列表框中，如圖3-14所示。（5）勾選復(fù)選框：勾選“將標(biāo)準(zhǔn)化得分另存為變量”復(fù)選框，即會在數(shù)據(jù)編輯窗口輸出一列以“Z總分”為變量名的新變量，其為“總分”這一變量的Z分?jǐn)?shù)值。（6）選擇描述性統(tǒng)計量：單擊“選項”按鈕，出現(xiàn)“選項”對話框，勾選“均值”、“合計”、“標(biāo)準(zhǔn)差”、“最小值”、“最大值”、“均值的標(biāo)準(zhǔn)誤”、“峰度”和“偏度”復(fù)選框，如圖3-15所示。然后單擊“繼續(xù)”按鈕，返回“描述性”主對話框。（7）單擊“確定”按鈕，運行SPSS程序。圖3-14“描述性”主對話框圖3-15“描述：選項”對話框2．結(jié)果分析（1）輸出標(biāo)準(zhǔn)化得分新變量：可以看到，SPSS的數(shù)據(jù)編輯窗口中輸出總分的Z分?jǐn)?shù)變量，如圖3-16所示。圖3-16對總分計算Z分?jǐn)?shù)所得結(jié)果（2）描述統(tǒng)計指標(biāo)：在結(jié)果輸出窗口中會輸出描述性統(tǒng)計量的表格，如表3-3所示（由于表格較長，本書中分兩部分呈現(xiàn)）。通過輸出結(jié)果可以看出，此班學(xué)生的生活事件量表的總分平均數(shù)達(dá)到35.17分，標(biāo)準(zhǔn)差為20.58，最高分為88分，最低分為5分。由于本量表滿分為135分，由此可以得出，本班學(xué)生總體來說，得分并不高，但得分的離散程度較高。此外，可以看出總分這一變量的分布峰度及偏度分別為-0.096和0.742，但其標(biāo)準(zhǔn)誤都未達(dá)到0.05顯著性水平，所以我們可以認(rèn)為，此變量分布近似正態(tài)分布。表3-3各項描述統(tǒng)計指標(biāo)N和均值偏度峰度統(tǒng)計量統(tǒng)計量統(tǒng)計量統(tǒng)計量標(biāo)準(zhǔn)誤統(tǒng)計量標(biāo)準(zhǔn)誤總分351231.0035.1714.742.398-.096.778有效的N（列表狀態(tài)）35表3-3各項描述統(tǒng)計指標(biāo)（續(xù)）N極小值極大值均值標(biāo)準(zhǔn)差統(tǒng)計量統(tǒng)計量統(tǒng)計量標(biāo)準(zhǔn)誤統(tǒng)計量總分355.0088.003.4782620.57767有效的N（列表狀態(tài)）353.4探索性統(tǒng)計分析“探索”這一過程，是在對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行基本的描述統(tǒng)計的基礎(chǔ)上，通過圖形等手段來進(jìn)行更深入更細(xì)致的描述分析數(shù)據(jù)，同時檢查探索數(shù)據(jù)的適切性，對數(shù)據(jù)進(jìn)行更有效的整理分析。3.4.1探索性統(tǒng)計分析的主要功能這個過程不僅能進(jìn)行數(shù)據(jù)的簡單描述統(tǒng)計，更強大的功能在于其結(jié)合圖形直觀的對數(shù)據(jù)的分布特征進(jìn)行反映，并可對數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查。下面將對本過程中常用到的各種圖形及指標(biāo)予以簡單介紹。莖葉圖：是描述連續(xù)變量次數(shù)分布的一種方法。其主要有三部分，即頻率、莖和葉構(gòu)成，其中，莖和葉分別表示數(shù)據(jù)的整數(shù)部分和小數(shù)部分（僅保留一位小數(shù)），另外，頻數(shù)的數(shù)值決定了葉的數(shù)值位數(shù)。在莖葉圖底部還注明了莖寬和每葉的個案數(shù)。數(shù)據(jù)的值即為莖葉組成的數(shù)值結(jié)合乘以莖寬。莖葉圖不僅表示了數(shù)據(jù)的次數(shù)分布，也保留了原始數(shù)據(jù)，是頻數(shù)分布表與直方圖的結(jié)合，是探索性統(tǒng)計分析中常用的方法。箱圖：也是一種重要的探索性統(tǒng)計分析方法，不僅能表示出一組數(shù)據(jù)的四分位數(shù)、中位數(shù)、分布的全距及形態(tài)，也可以檢測出一組數(shù)據(jù)的異常值情況。在箱圖中，底部和頂端的線段分別表示數(shù)據(jù)的最小值和最大值（極端值除外），而中間的箱子的底部、中間和頂端位置的線段則分別表示數(shù)據(jù)的第一個四分位數(shù)、中位數(shù)和第三個分位數(shù)。利用箱圖也可以大體判斷數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，若中位數(shù)不在箱子中間，較偏箱子底部時，表明數(shù)據(jù)多為低分，呈正偏態(tài)分布；若中位數(shù)較偏箱子頂端時，表明數(shù)據(jù)多為高分，呈負(fù)偏態(tài)分布。正態(tài)分布的檢驗：在“探索”過程中有進(jìn)行正態(tài)檢驗的過程，能夠檢驗一組數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，從而是否能進(jìn)行某些符合正態(tài)分布的檢驗。方差齊性檢驗：用來比較各組數(shù)據(jù)的方差是否相等。這個條件同樣是進(jìn)行一些檢驗過程的前提條件。3.4.2探索性統(tǒng)計分析的操作過程在SPSS中探索性統(tǒng)計分析的操作過程如下。（1）建立并打開數(shù)據(jù)文件。（2）在SPSS數(shù)據(jù)錄入界面中選擇“分析”︱“描述統(tǒng)計”︱“探索”命令，打開“探索”主對話框，如圖3-17所示。（3）選擇變量：在圖3-17所示的對話框中，有3個列表框，分別是“因變量列表”、“因子列表”和“標(biāo)注個案”列表框?！耙蜃兞苛斜怼绷斜砜颍罕仨殞⑺M(jìn)行探索檢查數(shù)據(jù)的變量名稱，從左邊列表框選入此列表框。“因子列表”列表框：若想要對“因變量列表”列表框中所選變量，在不同類別上進(jìn)行探索性統(tǒng)計分析，可從左邊變量列表框中選擇某類別變量進(jìn)入此列表框?！皹?biāo)注個案”列表框：可以選擇一個變量用來區(qū)分觀測值，例如被試的“編號”變量，“學(xué)號”變量等，可以選入此列表框。（4）選擇統(tǒng)計量：在“探索”主對話框的右上角有4個按鈕。單擊“統(tǒng)計量”按鈕，會彈出如圖3-18所示的對話框。圖3-17“探索”主對話框圖3-18“探索：統(tǒng)計量”對話框此對話框的主要功能是設(shè)定所要輸出的描述統(tǒng)計量?！懊枋鲂浴睆?fù)選框：即可輸出得到眾多數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計量，包括均值、均值的置信區(qū)間、中值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、極值、全距及峰度、偏度等。另外，可以在此選項下方的文本框中對均值的置信區(qū)間大小進(jìn)行設(shè)置?！癕-估計值”復(fù)選框：此復(fù)選框用于生成穩(wěn)健估計值。M估計能對不同數(shù)值賦予不同的權(quán)重，以減少異常值的影響。結(jié)果中將會顯示Huber的M-估計、Tukey的雙權(quán)重估計、Hampel的M-估計和Andrews波估計，并在表格下方標(biāo)注出各種估計方法的加權(quán)常量。“界外值”復(fù)選框：選中此選項，則會輸出數(shù)據(jù)的5個最大值及5個最小值作為數(shù)據(jù)的極值呈現(xiàn)。圖3-19“探索：圖”對話框“百分位數(shù)”復(fù)選框：在結(jié)果中會輸出5%、10%、25%、50%、75%、90%、95%圖3-19“探索：圖”對話框設(shè)置完畢后，單擊“繼續(xù)”按鈕，返回“探索”主對話框。（5）選擇圖：單擊“繪制”按鈕，彈出“探索：圖”對話框，如圖3-19所示。“探索：圖”對話框是“探索”過程的重要功能，可以選擇統(tǒng)計圖的輸出。其選項包括4個部分?！跋鋱D”選項組：包括3個單選按鈕?！鞍匆蜃铀椒纸M”單選按鈕為系統(tǒng)默認(rèn)的選項，選擇此選項后，SPSS會根據(jù)類別變量的不同類別為每個因變量分別創(chuàng)建箱圖。選擇“不分組”單選按鈕，則所有因變量會在每個類別上產(chǎn)生一個箱圖，每個類別的箱圖用不同顏色來區(qū)分不同因變量所對應(yīng)的部分。選擇“無”單選按鈕，則不產(chǎn)生箱圖?！懊枋鲂浴边x項組：包括“莖葉圖”和“直方圖”兩個復(fù)選框。根據(jù)“箱圖”選項組的選擇不同，生成的莖葉圖和直方圖也會不同。選擇“按因子水平分組”單選按鈕時，SPSS會首先根據(jù)因變量進(jìn)行分類，為每一個因變量的每一個類別分別輸出莖葉圖和直方圖；選擇“不分組”單選按鈕時，則會首先根據(jù)類別變量進(jìn)行分組，在每一個類別中，輸出不同因變量的莖葉圖和直方圖?！吧煺古c級別Levene檢驗”選項組：此選項組用于對分布-水平圖進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。對于分布-水平圖，顯示回歸直線的斜率和方差齊性的Levene檢驗。如果在前面“因子列表”列表框中沒有選擇分組變量，則此選項無效?！盁o”單選按鈕，為系統(tǒng)默認(rèn)按鈕，不進(jìn)行Levene檢驗，并無分布-水平圖生成。“冪估計”單選按鈕，用于估計出一個對原始數(shù)據(jù)來說最佳的轉(zhuǎn)換冪指數(shù)，使得各組的方差最為齊性。所得出的分布-水平圖，以各組中位數(shù)的自然對數(shù)為橫坐標(biāo)，以四分位數(shù)間距的自然對數(shù)為縱坐標(biāo)。在圖的下方，會給出相應(yīng)直線的斜率，以及最佳轉(zhuǎn)換的冪指數(shù)的估計值。另外，SPSS還會分別基于均值、基于中值、基于中值和調(diào)整后的df及基于修整均值對數(shù)據(jù)進(jìn)行Levene檢驗?！耙艳D(zhuǎn)換”單選按鈕，用于對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，該選項提供了幾種較為常用的冪函數(shù)轉(zhuǎn)換方法。在右側(cè)的下拉列表框中，提供了自然對數(shù)、1/平方根、倒數(shù)、平方根、平方、立方幾種轉(zhuǎn)換方法。這里，通常應(yīng)根據(jù)“冪估計”過程得出的估計值而選擇出一個較為接近的冪指數(shù)。生成的分布-水平圖分別以轉(zhuǎn)換后數(shù)據(jù)的中位數(shù)和四分位距為橫軸和縱軸。此時，Levene檢驗也是基于轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)的上述各種指標(biāo)進(jìn)行的。選擇“未轉(zhuǎn)換”單選按鈕，則不對數(shù)據(jù)進(jìn)行任何轉(zhuǎn)換，即相當(dāng)于進(jìn)行冪指數(shù)為1的轉(zhuǎn)換。直接使用原數(shù)據(jù)生成圖形及進(jìn)行Levene檢驗。圖3-20“探索：選項”對話框“帶檢驗的正態(tài)圖”復(fù)選框：選擇該選項，SPSS將輸出正態(tài)性檢驗結(jié)果，及正態(tài)Q-Q概率圖和反趨勢正態(tài)圖3-20“探索：選項”對話框?qū)Υ藢υ捒蜻x擇完畢后，單擊“繼續(xù)”按鈕，返回“探索”主對話框。（6）選擇缺失值處理方式：在“探索”主對話框中，單擊“選項”按鈕，即可打開“探索：選項”對話框，如圖3-20所示。此對話框提供了3種可供選擇的缺失值處理方式?！鞍戳斜砼懦齻€案”單選按鈕：此為系統(tǒng)默認(rèn)選項。即在全部分析過程中，排除因子變量及因變量中的所有缺失值數(shù)據(jù)。“按對排除個案”單選按鈕：選擇此選項，除了會排除帶有缺失值的數(shù)值以外，還會排除與其有成對關(guān)系的數(shù)值?！皥蟾嬷怠眴芜x按鈕：選擇此項，會將因子變量的缺失值另外分為一類，在輸出頻數(shù)表時，將缺失值作為其中單獨一類輸出。進(jìn)行選擇后，單擊“繼續(xù)”按鈕，返回“探索”主對話框。（7）選擇輸出方式：在“探索”主對話框的底部，有一個“輸出”選項組，有“兩者都”、“統(tǒng)計量”和“圖”3個單選按鈕。系統(tǒng)默認(rèn)為“兩者都”選項，表示結(jié)果中既可輸出統(tǒng)計量又可輸出圖形。如選擇“統(tǒng)計量”單選按鈕，結(jié)果中只會輸出統(tǒng)計量而不會輸出圖；如選擇“圖”單選按鈕，結(jié)果中只會輸出所選圖形不輸出統(tǒng)計量。（8）此對話框內(nèi)的選項全部選擇完畢后，單擊主對話框內(nèi)的“確定”按鈕，SPSS即可運行，并在結(jié)果輸出窗口顯示出上述選項的輸出結(jié)果。3.4.3實例分析：大學(xué)新生的心理健康狀況（3）【例3.3】根據(jù)案例3.1中大學(xué)新生的心理健康狀況測評結(jié)果，現(xiàn)需要對某班學(xué)生的生活事件量表進(jìn)行分析描述，并檢驗出其中得分異常者，以便對他們給予更多關(guān)注。請用SPSS的相應(yīng)過程對本班學(xué)生的測試分?jǐn)?shù)分布情況進(jìn)行描述并探索。解：本例中運用“探索”過程，更進(jìn)一步深入了解本組數(shù)據(jù)的分布特征，例如正態(tài)性、極值情況等，并可結(jié)合莖葉圖、箱圖等圖形進(jìn)行描述。1．操作過程（1）打開數(shù)據(jù)文件。（2）打開對話框：選擇“分析”︱“描述統(tǒng)計”︱“探索”命令，打開“探索”主對話框。（3）選擇變量：選中左側(cè)變量框中的變量“總分”，單擊對話框最上面的按鈕，將此所選變量選入右側(cè)的“因變量列表”列表框中，如圖3-21所示。（4）選擇統(tǒng)計量：單擊“統(tǒng)計量”按鈕，會出現(xiàn)“探索：統(tǒng)計量”對話框，勾選“描述性”（均值置信區(qū)間默認(rèn)為95%）、“界外值”、“百分位數(shù)”復(fù)選框，如圖3-22所示。圖3-21“探索”主對話框圖3-22“探索：統(tǒng)計量”對話框圖3-23“探索：圖”對話框（圖3-23“探索：圖”對話框（6）選擇圖：單擊“繪制”按鈕，將出現(xiàn)“探索：圖”對話框，勾選“莖索”主對話。（7）在“探索”主對話框中，單擊“確定”按鈕，運行SPSS程序，得出以下結(jié)果。2．結(jié)果分析（1）各項描述性統(tǒng)計指標(biāo)：如表3-4所示為本組數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計指標(biāo)。表3-4各項描述性統(tǒng)計指標(biāo)統(tǒng)計量標(biāo)準(zhǔn)誤總分均值35.17143.47826均值的95%置信區(qū)間下限28.1028上限42.24015%修整均值34.1032中值30.0000方差423.440標(biāo)準(zhǔn)差20.57767極小值5.00極大值88.00范圍83.00四分位距33.00偏度.742.398峰度-.096.778從表中的數(shù)據(jù)可以看出，本班學(xué)生的生活事件量表的總分平均數(shù)達(dá)到35.17分，標(biāo)準(zhǔn)差為20.58，最高分為88分，最低分為5分。由此可以看出，本班學(xué)生總體來說得分并不高，但得分的離散程度較高。此外，可以知道總分這一變量的分布峰度及偏度分別為-0.096和0.742，但其標(biāo)準(zhǔn)誤都未達(dá)到0.05顯著性水平，因此可以認(rèn)為，此變量近似呈正態(tài)分布。（2）百分位數(shù)表：如表3-5所示為本組數(shù)據(jù)的各個百分位數(shù)。表3-5百分位數(shù)表百分位數(shù)5102550759095加權(quán)平均（定義1）總分9.000011.200020.000030.000053.000064.400077.6000Tukey的樞紐總分20.500030.000051.5000（3）極值表：如表3-6所示為本組數(shù)據(jù)的最大及最小的各5個值。表3-6極值表案例號值總分最高11388.002775.003174.004358.0051856.00最低1255.0023010.0032410.0042612.0052214.00（4）正態(tài)性檢驗表，如表3-7所示。表3-7正態(tài)性檢驗表Kolmogorov-SmirnovaShapiro-Wilk統(tǒng)計量dfSig.統(tǒng)計量dfSig.總分.14235.071.93335.033a.Lilliefors顯著水平修正表3-7是借助統(tǒng)計方法對本組數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗的結(jié)果。從結(jié)果中可以看出，兩種正態(tài)檢驗法檢驗得到的結(jié)果顯著性水平分別為0.071和0.033，均未到達(dá)0.05顯著性水平，因此可以說本組數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布。（5）總分的標(biāo)準(zhǔn)Q-Q圖：SPSS輸出的正態(tài)分布概率圖也可以用來檢驗數(shù)據(jù)的正態(tài)性。如圖3-24所示，圖中呈現(xiàn)的一條45°對角線為理論的正態(tài)累積概率分布線，另有一條由小圓圈構(gòu)成的實際的累積概率分布線，通過將兩者進(jìn)行比較可以看出，本例中數(shù)據(jù)基本分布于直線附近，總分情況近似呈正態(tài)分布。圖3-24總分的標(biāo)準(zhǔn)Q-Q圖（6）總分的趨降標(biāo)準(zhǔn)Q-Q圖：為了更細(xì)致、更精確地觀察，可以進(jìn)一步通過趨降標(biāo)準(zhǔn)Q-Q圖來進(jìn)行表示，如圖3-25所示。該圖反映的是正態(tài)分布的理論值與實際觀測值之差的分布情況。若數(shù)據(jù)較均勻的分布于直線Y=0上下，則數(shù)據(jù)的分布呈正態(tài)。（7）莖葉圖：如圖3-26所示，是SPSS輸出的總分變量的莖葉圖。在本圖中，分為三列，第一列為Frequency（頻數(shù)），與同行的Leaf（葉）的位數(shù)一致。Stem（莖）的部分代表了觀測值的整數(shù)部分，Leaf（葉）的部分代表了觀測值的小數(shù)部分。另外，依據(jù)圖下方的報告Stemwidth（莖寬）：10.00，可以得知，Stem的部分?jǐn)?shù)字1代表10。依據(jù)Eachleaf：1case（s）可以知道，葉的部分每一個數(shù)字對應(yīng)了一個觀測值的小數(shù)部分。從圖3-26中可以看出，本變量所有原始觀測值及其頻數(shù)等都通過莖葉圖得到了表示。圖3-25總分的趨降標(biāo)準(zhǔn)Q-Q圖（8）直方圖：SPSS輸出的直方圖如圖3-27所示，表示每一分?jǐn)?shù)段的變量值分布頻數(shù)情況。圖3-26總分的莖葉圖圖3-27總分的直方圖（9）箱圖：如圖3-28所示為SPSS結(jié)果輸出中的箱圖。圖中底部和頂端的線段分別表示數(shù)據(jù)的最小值和最大值，箱子內(nèi)的中間線段表示總分的中位數(shù)。由于中位數(shù)在箱子中間偏底部，表明總分變量的數(shù)據(jù)分布呈正偏態(tài)。且由圖可以看出，本組數(shù)據(jù)可能無異常值。圖3-28總分的箱圖3.5交叉列聯(lián)表分析交叉列聯(lián)表分析是一種主要適用于對兩個或兩個以上分類變量的描述及推斷的統(tǒng)計分析過程。例如，一項研究中調(diào)查了“80后”與“90后”大學(xué)生的感恩心理狀況，其中個人信息包括性別、出生年份、獨生子女否等一些分類變量。如對其中的分類變量形成兩兩或多個變量間的頻數(shù)分布表，即可通過“交叉表”過程形成二維或者多維列聯(lián)表。此外，還可以通過此過程中的各種度量指標(biāo)，對列聯(lián)表中的變量兩兩進(jìn)行獨立性或相關(guān)性的檢驗。3.5.1交叉列聯(lián)表分析的主要功能“交叉表”過程的顯著特色是可以產(chǎn)生二維或多維列聯(lián)表，并提供了兩兩變量間的各種度量和相關(guān)檢驗。此過程不僅包括描述統(tǒng)計功能，提供了諸如各行列匯總指標(biāo)的百分?jǐn)?shù)指標(biāo)、期望次數(shù)等，還提供了各種統(tǒng)計推斷過程，包括獨立性檢驗及各種相關(guān)性指標(biāo)及其檢驗等。在SPSS軟件中，交叉列聯(lián)表分析對應(yīng)于其中的“分析”︱“描述統(tǒng)計”︱“交叉表”過程。3.5.2交叉列聯(lián)表分析的操作過程在SPSS中交叉列聯(lián)表分析的操作過程如下。（1）建立并打開數(shù)據(jù)文件。（2）打開交叉列聯(lián)表分析對話框：在SPSS中，選擇“分析”︱“描述統(tǒng)計”︱“交叉表”命令，打開“交叉表”主對話框，如圖3-29所示。圖3-29“交叉表”主對話框圖3-30“精確檢驗”對話框圖3-29“交叉表”主對話框圖3-30“精確檢驗”對話框“層”變量列表框用于放置分層變量。當(dāng)要進(jìn)行三維以上列聯(lián)表分析時，可將其他變量選入“層”變量列表框中。若僅有一個層變量，則直接選入此列表框中，此時會按照此變量的幾種分類情況分別對行列變量進(jìn)行分析。若在此列表框中選入多個變量，則分別依據(jù)這些變量進(jìn)行分層分析。另外，在其下方還有“上一張”和“下一張”兩個按鈕。如進(jìn)行不同變量組合的分層分析，則可以先選擇一個變量至列表框，然后單擊“下一張”按鈕，此時“層”變量列表框進(jìn)入第二層，再選入第二個分層變量即可。單擊“上一張”按鈕，可以回到上一層列表框。（4）選擇復(fù)選項：“交叉表”主對話框的左下角，有兩個復(fù)選項?！帮@示復(fù)式條形圖”復(fù)選框：在結(jié)果中輸出各個變量不同取值情況下的復(fù)式頻數(shù)條形圖，可以反映出列聯(lián)表中各單元格內(nèi)的頻數(shù)?！叭∠砀瘛睆?fù)選框：不在結(jié)果中輸出交叉列聯(lián)表的表格。（5）選擇精確檢驗的方法。在此對話框的右側(cè)有5個按鈕，依次為“精確”、“統(tǒng)計量”、“單元格”、“格式”和“Bootstrap”按鈕。下面將具體介紹各個按鈕的功能。單擊“精確”按鈕，打開如圖3-30所示的“精確檢驗”對話框。“精確檢驗”對話框中提供了3種不同的檢驗行列變量相關(guān)性的方法。“僅漸進(jìn)法”單選按鈕：為SPSS默認(rèn)的選項。用于大樣本的具有漸進(jìn)分布的數(shù)據(jù)，只能計算出近似的顯著性水平。MonteCarlo單選按鈕：用蒙特卡羅法計算確切顯著性水平。這是一種較有效的計算確切顯著性水平的方法，不需要數(shù)據(jù)具有漸進(jìn)分布的假設(shè)。此方法默認(rèn)樣本數(shù)為10000，置信水平為99%，可以對此進(jìn)行更改。“精確”單選按鈕：是確切概率法。下方可以選擇“每個檢驗的時間限制”復(fù)選框，可以定義時間限制。系統(tǒng)默認(rèn)為5分鐘，即5分鐘檢驗會自動停止。對此對話框選擇完畢后，單擊“繼續(xù)”按鈕，則返回“交叉表”主對話框。（6）選擇統(tǒng)計量：單擊“統(tǒng)計量”按鈕，打開“統(tǒng)計量”對話框，如圖3-31所示。在“交叉表：統(tǒng)計量”對話框中，可對想要輸出的統(tǒng)計量進(jìn)行選擇。在此對話框中提圖3-31圖3-31“交叉表：統(tǒng)計量”主對話框“卡方”復(fù)選框：用于對行列變量進(jìn)行獨立性檢驗?？梢暂敵鯬earson卡方檢驗、似然比卡方檢驗、連續(xù)性校正卡方檢驗及Fisher精確概率檢驗的結(jié)果。數(shù)據(jù)進(jìn)行卡方檢驗應(yīng)滿足的要求為，不能有單元格的期望次數(shù)小于1，不超過20%的單元格期望次數(shù)小于5。若數(shù)據(jù)不符合卡方檢驗的要求，則SPSS會在結(jié)果中給出警告，提示選擇精確概率法分析數(shù)據(jù)。“相關(guān)性”復(fù)選框：用于計算行列變量的Pearson積差相關(guān)和Spearman等級相關(guān)。分別用于數(shù)值變量和等級變量?！懊x”選項組：用于對名稱變量的統(tǒng)計。“相依系數(shù)”復(fù)選框：即列聯(lián)系數(shù)，表明行列變量的相關(guān)性。該系數(shù)越大，說明變量間相關(guān)性越強?！癙hi和Cramer變量”復(fù)選框：該指標(biāo)絕對值越大，則變量相關(guān)性越強。Lambda復(fù)選框：該指標(biāo)反映了自變量對于因變量的預(yù)測效果，該值越接近1，表明自變量對于因變量的預(yù)測作用越強；越接近于0，表明自變量對因變量的預(yù)測作用越弱?！安欢ㄐ韵禂?shù)”復(fù)選框：與Lambda系數(shù)相似。另外，這兩個指標(biāo)在結(jié)果輸出中均會輸出3個結(jié)果，即對稱時、行變量為因變量時和列變量為因變量時的結(jié)果?！坝行颉边x項組：用于反映等級變量的相關(guān)性。Gamma復(fù)選框：對兩個等級變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗，該指標(biāo)取值在0～1之間。取值為0時，表明兩變量之間無相關(guān)；取值越接近1時，表明兩變量相關(guān)性越強。Somers，d復(fù)選框：也用于兩等級變量的相關(guān)性檢驗，取值在-1～1之間?！癒endall的tau-b”復(fù)選框：考慮等級變量中有相同等級情況的一種相關(guān)性檢驗。取值范圍為-1～1。“Kendall的tau-c”復(fù)選框：選擇此選項不考慮等級變量的相同等級情況。相關(guān)系數(shù)取值范圍也在-1～1之間?！鞍磪^(qū)間標(biāo)定”選項組：此選項組用于反映一個變量為名義變量，另一變量為數(shù)值變量時相關(guān)性的檢驗方法。Eta復(fù)選框：在方差分析等過程中Eta值用來作為效應(yīng)量的指標(biāo)。Eta的平方值表明自變量的變化可以對因變量變化進(jìn)行解釋的比例。在SPSS結(jié)果中輸出了兩個Eta值，即兩個變量分別為因變量時計算出的結(jié)果。Kappa復(fù)選框：Kappa值為內(nèi)部一致性系數(shù)。“風(fēng)險”復(fù)選框：用于表明某一因素與某一事件發(fā)生的關(guān)聯(lián)性指標(biāo)。McNemar復(fù)選框：用于配對的兩變量的卡方檢驗?！癈ochran’sandMantel-Haenszel統(tǒng)計量”復(fù)選框：用于對兩個二分變量進(jìn)行獨立性檢驗。在其下方有一個“檢驗一般幾率比等于”設(shè)置框，用于設(shè)定零假設(shè)中的數(shù)值，系統(tǒng)默認(rèn)為值1。圖3-32“交叉表：單元格”對話框（7）選擇輸出單元格顯示：在“交叉表”主對話框中，單擊“單元格”按鈕，即可打開“交叉表：單元顯示”對話框，如圖3-32圖3-32“交叉表：單元格”對話框該對話框用于對結(jié)果輸出的列聯(lián)表單元格中各項內(nèi)容的設(shè)定。本對話框包括“計數(shù)”“百分比”“殘差”和“非整數(shù)權(quán)重”4個選項組?！坝嫈?shù)”選項組：用于選擇是否輸出實際觀察值和理論次數(shù)。包括“觀察值”和“期望值”兩個復(fù)選框，其中“觀察值”復(fù)選框為系統(tǒng)默認(rèn)選項，“期望值”復(fù)選框即為理論數(shù)。“百分比”選項組：用于選擇對行百分比，列百分比及合計百分比的輸出?！靶小睆?fù)選框：選中后，統(tǒng)計行變量的百分比?！傲小睆?fù)選框：選中后，統(tǒng)計列變量的百分比?！翱傆嫛睆?fù)選框：選擇后，輸出行、列變量的百分比及合計百分比?！皻埐睢边x項組：用于選擇殘差的輸出方式?！拔礃?biāo)準(zhǔn)化”復(fù)選框：直接輸出實際觀察值與理論值的差值?！皹?biāo)準(zhǔn)化”復(fù)選框：輸出標(biāo)準(zhǔn)化后的殘差，即為實際值與理論值的差值除以其標(biāo)準(zhǔn)差得到的值?！罢{(diào)節(jié)的標(biāo)準(zhǔn)化”復(fù)選框：選中后將輸出修正后的標(biāo)準(zhǔn)化殘差，即單元格殘差除以標(biāo)準(zhǔn)誤得到的值?！胺钦麛?shù)權(quán)重”選項組：單元格中的數(shù)值通常為整數(shù)，如果需要對其按某個小數(shù)值進(jìn)行加權(quán)時，則單元格中就可能會出現(xiàn)小數(shù)的情況。因此，此選項組即可對這種情況進(jìn)行處理。“四舍五入單元格計數(shù)”復(fù)選框：個案權(quán)重不變，而對加權(quán)后的單元格內(nèi)計數(shù)的非整數(shù)部分四舍五入為整數(shù)?！敖囟虇卧裼嫈?shù)”復(fù)選框：對加權(quán)后的單元格內(nèi)計數(shù)的非整數(shù)部分直接舍去，化為整數(shù)?！八纳嵛迦雮€案權(quán)重”復(fù)選框：在使用之前，對個案權(quán)重的非整數(shù)部分進(jìn)行四舍五入得到整數(shù)?！敖囟虃€案權(quán)重”復(fù)選框：在使用之前，對個案權(quán)重的非整數(shù)部分直接舍去，從而得到整數(shù)。“無調(diào)節(jié)”復(fù)選框：即不對單元格計數(shù)或個案權(quán)重進(jìn)行任何調(diào)節(jié)。選擇完畢“交叉表：單元顯示”對話框之后，單擊“繼續(xù)”按鈕，即可返回到“交叉表”主對話框。圖3-33“交叉表：表格格式”

對話框圖3-33“交叉表：表格格式”

對話框在“交叉表：表格格式”對話框中，可以選擇列聯(lián)表單元格的輸出順序。該對話框中僅有“行序”一個選項組，即按照行變量值的輸出順序來排列單元格。包括“升序”和“降序”兩個單選按鈕，即可以選擇按照升序或降序來顯示各個變量值。選擇完畢后，單擊“繼續(xù)”按鈕，回到“交叉表”主對話框。（9）此時，已對整個“交叉表”過程選擇設(shè)置完畢，可以單擊“確定”按鈕，運行SPSS，在結(jié)果輸出窗口會得到與選擇相應(yīng)的分析結(jié)果。3.5.3實例分析：大學(xué)生的出生年代與感恩心理【例3.4】在一項研究中，研究者調(diào)查了幾所大學(xué)中“80后”大學(xué)生與“90后”大學(xué)生的感恩心理情況，請分析出生年代與感恩心理狀況是否存在相互關(guān)系。解：本例中欲分析“出生年份（1980年以后與1990年以后）”及“感恩心理（高分組與低分組）”兩分類變量的相互關(guān)系，則需要進(jìn)行交叉列聯(lián)表分析，進(jìn)而分析其相關(guān)性。1．操作過程（1）建立數(shù)據(jù)文件：首先，在SPSS中建立數(shù)據(jù)文件，原始數(shù)據(jù)情況如圖3-34所示。圖3-34某研究中“出生年份”變量與“感恩分組”變量的原始數(shù)據(jù)表若對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理后，如圖3-35所示，則需要先以“人數(shù)”變量作為權(quán)重對數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理，即在菜單中選擇“數(shù)據(jù)”︱“加權(quán)個案”命令進(jìn)行該項操作。（2）打開交叉列聯(lián)表分析對話框：選擇“分析”︱“描述統(tǒng)計”︱“交叉表”命令，打開“交叉表”主對話框，如圖3-36所示。圖3-35“出生年份”變量與“感恩分組”變量整理后的數(shù)據(jù)表圖3-36“交叉表”主對話框（3）選擇變量：在左側(cè)源列表框中選中“出生年份”變量，單擊向右箭頭按鈕，使之移動到右側(cè)“行”變量列表框中，選中“感恩分組”變量，移動到“列”變量列表框中。（4）勾選復(fù)選框：勾選“顯示復(fù)式條形圖”復(fù)選框，可以輸出反映列聯(lián)表中各單元格內(nèi)的頻數(shù)的條形圖。（5）選擇統(tǒng)計量：單擊“統(tǒng)計量”按鈕，打開“交叉表：統(tǒng)計量”對話框，勾選“卡方”復(fù)選框，如圖3-37所示。單擊“繼續(xù)”按鈕，返回主對話框。（6）選擇輸出的單元格顯示：單擊“單元格”按鈕，打開“交叉表：單元顯示”對話框，如圖3-38所示。在“計數(shù)”選項組中勾選“觀察值”和“期望值”復(fù)選框；在“百分比”選項組中勾選“行”、“列”和“總計”復(fù)選框。選擇完畢后，單擊“繼續(xù)”按鈕，返回“交叉表”主對話框。圖3-37“交叉表：統(tǒng)計量”對話框圖3-38“交叉表：單元顯示”對話框（7）其他次對話框中的過程采用系統(tǒng)默認(rèn)設(shè)置。在“交叉表”主對話框中，單擊“確定”按鈕運行SPSS，得到下列結(jié)果。2．結(jié)果分析（1）兩變量的交叉列聯(lián)表：如表3-8所示，為“出生年份”與“感恩分組”兩變量的交叉列聯(lián)表?？梢钥闯觯徽摗?0后”還是“90后”，都較平均地分布在感恩分?jǐn)?shù)的高分組和低分組。另外，在低分組中，“80后”占65%，“90后”占35%；而在高分組中，“80后”占69.7%，“90后”占30.3%。表3-8“出生年份”與“感恩分組”兩變量交叉列聯(lián)表感恩分組合計低分組高分組出生年份1980后計數(shù)89101190期望的計數(shù)92.397.7190.0出生年份中的%46.8%53.2%100.0%感恩分組中的%65.0%69.7%67.4%總數(shù)的%31.6%35.8%67.4%1990后計數(shù)484492期望的計數(shù)44.747.392.0出生年份中的%52.2%47.8%100.0%感恩分組中的%35.0%30.3%32.6%總數(shù)的%17.0%15.6%32.6%合計計數(shù)137145282期望的計數(shù)137.0145.0282.0出生年份中的%48.6%51.4%100.0%感恩分組中的%100.0%100.0%100.0%總數(shù)的%48.6%51.4%100.0%（2）條形圖：在如圖3-39所示的復(fù)式頻數(shù)分布表中，更直觀地顯示了兩變量各單元格內(nèi)的頻數(shù)分布情況。圖3-39“出生年份”與“感恩分組”兩變量的復(fù)式條形圖（3）卡方檢驗表：如表3-9所示，給出了兩變量進(jìn)行獨立性檢驗后的結(jié)果。Pearson卡方的卡方值為0.705，近似概率為0.401，因此可以得出，卡方結(jié)果接受零假設(shè)，“出生年份”與“感恩分組”兩變量沒有顯著相關(guān)。表3-9卡方檢驗表值df漸進(jìn)Sig.（雙側(cè)）精確Sig.（雙側(cè)）精確Sig.（單側(cè)）Pearson卡方.7051.401連續(xù)校正b.5081.476似然比.7051.401Fisher的精確檢驗.446.238有效案例中的N282a.0單元格（.0%）的期望計數(shù)少于5。最小期望計數(shù)為44.70。b.僅對2x2表計算3.6比率分析比率分析過程主要是用于對兩個定距型變量間的比率進(jìn)行描述分析的過程。在SPSS中所對應(yīng)的分析過程是“分析”︱“描述統(tǒng)計”︱“比率”過程。3.6.1比率分析的主要功能“比率”過程的主要功能是，對所要分析的兩變量生成比率變量，并分析出此比率變量的一些基本描述統(tǒng)計量，如中位數(shù)、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、全距、最大和最小值等。除此之外，還可計算出一些其他比率變量的集中趨勢或離散趨勢的描述性指標(biāo)，如權(quán)重均值、COD、PRD等指標(biāo)。3.6.2比率分析的操作過程在SPSS中比率分析的操作過程如下：（1）建立并打開數(shù)據(jù)文件。（2）打開比率分析對話框：在SPSS窗口中，依次選擇“分析”︱“描述統(tǒng)計”︱“比率”命令，即可打開“比值統(tǒng)計量”主對話框，如圖3-40所示。（3）選擇變量：在“比值統(tǒng)計量”主對話框中，左側(cè)為源變量列表框，右側(cè)依次為：“分子”變量列表框、“分母”變量列表框和“組變量”變量列表框?？梢詫⒂治龅膬蓚€變量分別選入“分子”列表框和“分母”列表框中，將想要比較的不同組的分組變量選入“組變量”列表框中。并且可以選中其下方的“按組變量排序”復(fù)選框，然后具體選擇“升序”或“降序”單選按鈕進(jìn)行排序。（4）在本主對話框的左下方有兩個復(fù)選框：“顯示結(jié)果”復(fù)選框：此為系統(tǒng)默認(rèn)的選項?！皩⒔Y(jié)果保存到外部文件”復(fù)選框：單擊“文件”按鈕，可以將結(jié)果任意保存到指定位置。（5）選擇比率統(tǒng)計量：在“比值統(tǒng)計量”主對話框的右下方有一個“統(tǒng)計量”按鈕，單擊后，將打開“比率統(tǒng)計量：統(tǒng)計量”對話框，如圖3-41所示。圖3-40“比值統(tǒng)計量”主對話框圖3-41“比率統(tǒng)計量：統(tǒng)計量”對話框“比率統(tǒng)計量：統(tǒng)計量”對話框提供了比率變量的各種描述指標(biāo)，一共包括以下3個選項組。“集中趨勢”選項組：用于選擇比率變量的集中趨勢的各種指標(biāo)，包括“中位數(shù)”復(fù)選框、“均值”復(fù)選框、“權(quán)重均值”復(fù)選框和“置信區(qū)間”復(fù)選框。其中“權(quán)重均值”是指分子變量的均值除以分母變量的均值所得到的結(jié)果?！爸眯艆^(qū)間”復(fù)選框的系統(tǒng)默認(rèn)值為95%?！半x散”選項組：用于選擇比率變量的離散趨勢指標(biāo)。除了標(biāo)準(zhǔn)差、全距、最大值和最小值以外，還包括以下幾個選擇指標(biāo)。AAD復(fù)選框：此選項為平均絕對離差（AverageAbsoluteDeviation），即全部比率變量值與其中位數(shù)的差值的絕對值之和，再除以總樣本數(shù)得到的結(jié)果。COD復(fù)選框：離散系數(shù)（CoefficientofDispersion），即比率變量的平均絕對離差除以其中位數(shù)的結(jié)果。PRD復(fù)選框：價格相關(guān)微分（Price-relatedDispersion），是均值除以加權(quán)均值所得到的結(jié)果?！爸形粩?shù)