【原】SPSS基本统计分析（二）：探索分析

1、主要功能：

此分析方法可检查数据是否有错误，对样本分布特征以及样本分布规律作初步了解。剔除奇异值和错误数据。探索性分析过程将提供在分组和不分组的情况下常用的统计量和图形。

2. SPSS操作

2.1操作步骤

对30名10岁少儿（15男15女）的身高（cm）进行探索性分析。

注意：录入数据时，对不同分组需要定义新的组值，这里，0代表男孩，1代表女孩。

点击统计，出现如下对话框：

点击图，出现如下对话框：

点击选项，出现如下对话框：

2.2输出结果

（1）个案处理摘要：由表中可以看出不同性别的有效个案数、缺失个案数和总计个案数。

（2）下表中包含了所有的描述性统计指标。

（3）M估计量：给出的是4种集中趋势的稳健估计量，表格下方还给出了不同方法计算估计量的加权常量。

当数据中存在极端值或异常值时，M估计量是很好的均值和中位数的替代者，能够更好的反映数据的集中程度。在描述统计中，如果均值和中位数与M估计量的差距很大，说明数据中存在异常值。

（4）百分位数

（5）正态性检验

给出了KS和SW两种正态检验方法的结果，P值均大于0.05，因此认为数据服从正态分布。

（6）方差齐性检验

表格所示为莱文方差齐性检验的结果，并列举了计算莱文统计量的4种算法，由结果得，P值均大于0.05，认为不同性别的身高方差是齐性的。

（7）箱图与极端值

由箱图可以看出，编号为24的女孩身高在箱图外，属于离群点。

极值表格中输出的是每个变量的5个最大值和5个最小值。